【摘 要】
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针对油田遥感图像在灰度有明显差异的情况下,联合位置、尺度和方向的尺度不变特征变换(PSO-SIFT)算法很难为其找到足够多的正确对应关系,且花费时间较长的问题,提出一种基于改进PSO-SIFT算法的图像匹配算法.首先采用"回"字型分块思想构建特征描述符,降低特征描述子的维度;然后使用基于全局运动建模的双边函数(BF)算法与快速样本共识(FSC)算法相结合的匹配策略,对所得的匹配对进行误匹配剔除,以
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,海南医学院公共卫生学院,东北石油大学数学与统计学院,黑龙江大学数据科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11701159),黑龙江省基本科研业务费专项基金(批准号:RCCX201712),海南医学院引进人才科研启动基金(批准号:2020030).
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针对油田遥感图像在灰度有明显差异的情况下,联合位置、尺度和方向的尺度不变特征变换(PSO-SIFT)算法很难为其找到足够多的正确对应关系,且花费时间较长的问题,提出一种基于改进PSO-SIFT算法的图像匹配算法.首先采用"回"字型分块思想构建特征描述符,降低特征描述子的维度;然后使用基于全局运动建模的双边函数(BF)算法与快速样本共识(FSC)算法相结合的匹配策略,对所得的匹配对进行误匹配剔除,以增加正确匹配的数量;最后将该算法与4种同类算法及原PSO-SIFT算法进行对比.实验结果表明,该算法比同
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