【摘 要】
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服饰图案包含某些象征意义，是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时，尺度不变特征变换（SIFT）算法和快速鲁棒性尺度不变（SURF）算法是两类较
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61201118);“好运来创新研发基金”资助项目(HYL201405)
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服饰图案包含某些象征意义，是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时，尺度不变特征变换（SIFT）算法和快速鲁棒性尺度不变（SURF）算法是两类较典型的特征提取算法，它们在图像旋转、尺度变化、噪声干扰情况下具有较好的适应性。文章选取清代宫廷服饰中具有代表性的图案作为实验对象，用SIFT和SURF算法分别对该图像进行特征提取，用最优节点优先（BBF）算法确定特征点匹配点对，计算两种算法的正确匹配率和时间复杂度。实验结果表明，两种算法在服饰图案发生旋转、尺度变化、噪声干扰情况
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