【摘 要】
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现有的图像匹配算法存在运行慢、时间复杂度高等缺点,本文在研究了图像特征和匹配算法的基础上,提出了一种改进的快速匹配算法。该算法能有效地解决图像尺寸过大带来的匹配慢的问题,首先对于要匹配的的图像,经过线性缩小后变为易于处理的灰度图,再使用SURF算法计算初始特征点集,经过逆变换后映射到原图像求得过滤后的点集,并且生成SURF特征描述子,针对SURF匹配慢的缺陷,本文采用KD树来实现点集的匹配和查询,
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现有的图像匹配算法存在运行慢、时间复杂度高等缺点,本文在研究了图像特征和匹配算法的基础上,提出了一种改进的快速匹配算法。该算法能有效地解决图像尺寸过大带来的匹配慢的问题,首先对于要匹配的的图像,经过线性缩小后变为易于处理的灰度图,再使用SURF算法计算初始特征点集,经过逆变换后映射到原图像求得过滤后的点集,并且生成SURF特征描述子,针对SURF匹配慢的缺陷,本文采用KD树来实现点集的匹配和查询,
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