【摘 要】
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SIFT算法是一种稳定的基于尺度空间的局部特征点提取和匹配算法。该算法在很大强度的噪声影响和亮度、视角、旋转的变化下，能表现出很强的鲁棒性。但由于SIFT特征点描述子是一个高维向量，其匹配过程是一个遍历搜索的过程，这就使得匹配效率很低。本文针对这一不足，提出了一种应用在立体视觉中的基于光流计算的特征点匹配的快速算法。大量的实验证明了此算法的有效性。
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系，合肥 230027
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SIFT算法是一种稳定的基于尺度空间的局部特征点提取和匹配算法。该算法在很大强度的噪声影响和亮度、视角、旋转的变化下，能表现出很强的鲁棒性。但由于SIFT特征点描述子是一个高维向量，其匹配过程是一个遍历搜索的过程，这就使得匹配效率很低。本文针对这一不足，提出了一种应用在立体视觉中的基于光流计算的特征点匹配的快速算法。大量的实验证明了此算法的有效性。
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