主成分分析法(PCA)在SIFT匹配算法中的应用

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针对传统SIFT匹配算法数据量大、耗时长的问题,采用了主成分不变特征变换(PCA—swr)匹配算法。PCA—SIFT匹配算法将传统SWF算法中的直方图法换做主元分析法,降低了传统SIFT特征描述符的维数,减少了数据量,提高了匹配效率。首先提取出两幅待匹配图像中的所有特征点及其特征向量,其次将提取出的特征向量采用距离比阚值筛选出匹配点对,再采用RANSAC法消除错配,最后得到精确的匹配结果。实验结果表明,PCA—SIFT算法较稳定、精确、快速。
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