【摘 要】
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考虑到特征点在特征维度上的有序性,通过排序配对的方法减少错误匹配点,降低错误匹配率。将RANSAC算法应用到SIFT算法中,获得初步的匹配点对;对匹配点分别进行横、纵坐标的排
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61201118);陕西省自然科学基础研究计划基金项目(2016JM6030);陕西省教育厅科研计划基金项目(15JK1291);大学生创新创业计划基金项目(201509034)
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考虑到特征点在特征维度上的有序性,通过排序配对的方法减少错误匹配点,降低错误匹配率。将RANSAC算法应用到SIFT算法中,获得初步的匹配点对;对匹配点分别进行横、纵坐标的排序,对照剔除序号不一致点;计算两幅图像的质心,将各匹配点到质心的距离排序,剔除序号不一致点;将剩余的匹配点作为最终的正确匹配点。实验结果表明,在尺度变换、噪声干扰、旋转变换和错切变换条件下,改进算法的正确匹配率在一定程度上有所提高。
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