【摘 要】
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针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高,特征提取信息也比较少的问题;文章提出了SIFT与FLANN匹配算法结合起来的一种图像匹配方法;首先,将尺度不变特征变换算法SIFT应用到图
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针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高,特征提取信息也比较少的问题;文章提出了SIFT与FLANN匹配算法结合起来的一种图像匹配方法;首先,将尺度不变特征变换算法SIFT应用到图像的特征点提取与匹配中;其次,SIFT算法主要就是在在构建成功的尺度空间中寻找出极值点,寻找出稳定的特征描述,特征描述必须具备以下特征,对尺度、光照以及图像的变形都要具有很强的适应能力;最终,利用高维数据的快速最近近邻算法FLANN进行特征匹配,找到图像中准确的匹配点对,研究了SIFT这种应用广泛的特征点提取算法,通过实验比较了这种组合算法的特征点提取在不同光照,平移,旋转下的结果,匹配精度满足一定的要求。
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