计算机应用
計算機應用
계산궤응용
Journal of Computer Applications
2015年
11期
3308-3311
,共4页
赵伟%田铮%杨丽娟%延伟东%温金环
趙偉%田錚%楊麗娟%延偉東%溫金環
조위%전쟁%양려연%연위동%온금배
误匹配%图像配准%尺度不变特征变换%随机采样一致性算法%典型相关分析
誤匹配%圖像配準%呎度不變特徵變換%隨機採樣一緻性算法%典型相關分析
오필배%도상배준%척도불변특정변환%수궤채양일치성산법%전형상관분석
mismatch%image registration%Scale Invariant Feature Transform (SIFT)%RANdom Sample Consensus (RANSAC) algorithm%canonical correlation analysis
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对;然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对;对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对.实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度.
針對呎度不變特徵變換(SIFT)描述子僅利用特徵點的跼部鄰域灰度信息而對圖像內具有相似灰度分佈的特徵點易產生誤匹配的問題,提齣一種基于典型相關分析(CCA)的SIFT誤匹配剔除方法.該方法首先利用SIFT算法進行匹配,得到初始匹配對;然後根據典型相關成分的線性關繫擬閤直線,利用點到直線的距離剔除大部分誤匹配點對;對剩餘的匹配點對,逐一分析其對典型相關成分的共線性的影響,剔除影響程度大的特徵點對.實驗結果錶明,該方法能夠在剔除誤匹配的同時保留更多的正確匹配,提高瞭圖像配準的精度.
침대척도불변특정변환(SIFT)묘술자부이용특정점적국부린역회도신식이대도상내구유상사회도분포적특정점역산생오필배적문제,제출일충기우전형상관분석(CCA)적SIFT오필배척제방법.해방법수선이용SIFT산법진행필배,득도초시필배대;연후근거전형상관성분적선성관계의합직선,이용점도직선적거리척제대부분오필배점대;대잉여적필배점대,축일분석기대전형상관성분적공선성적영향,척제영향정도대적특정점대.실험결과표명,해방법능구재척제오필배적동시보류경다적정학필배,제고료도상배준적정도.
