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利用Harris-Laplace和SIFT描述子进行低空遥感影像匹配 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于Harris-Laplace和SIFT描述子的改进的特征匹配方法。在特征点检测阶段,采用Har-ris-Laplace算法检测出影像上的关键点,该关键点对光照变化、图像噪声和尺度变化具有不变性;然后,确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述子对特征点进行描述;在特征点匹配阶段则利用BBF算法和RANSAC算法对特征点进行粗匹配和精匹配。实验结果表明,相对于基于SIFT的匹配方法,此算法在匹配速度相同的情况下,提高了匹配精度。 相似文献
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提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。 相似文献
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