【摘 要】
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经典的SIFT算法具有良好的尺度、旋转、光强不变特性而广泛应用于图像匹配。图像特征点较少时,匹配过程使用穷举法查找最近邻匹配点;当图像特征点较多时采用KD-Tree结构,而其
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,大连海洋大学信息工程学院
【基金项目】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室辽宁大连11022）2（大连海洋大学信息工程学院辽宁大连11023）
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经典的SIFT算法具有良好的尺度、旋转、光强不变特性而广泛应用于图像匹配。图像特征点较少时,匹配过程使用穷举法查找最近邻匹配点;当图像特征点较多时采用KD-Tree结构,而其检索过程存在“回溯”现象,这两种方法的匹配效率都不高。为了提高特征点的匹配速度,提出改进的SP-Tree结构解决“回溯”问题。在结点集分割时设置参数合理确定左右超平面位置,引入平衡因子作为结点分割方法选择的依据,采用近似最近邻搜索算法加快特征点匹配速度。给出算法的详细实现过程,并应用两幅图像进行验证。实验结果表明：SIFT特征向量采用
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