【摘 要】
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为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准。
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2007AA01Z423);公安部应用创新项目(No.2010YYCXCQSJ074);重庆市科技攻关重点项目(No.CSTC2009AB0175);重庆市自然科学基金资助项目(No.CSTC2010BB2230);中央高校基本科研业务费资助项目(No.CDJXS10122218)
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为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准。该配准算法首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点并进行描述,得到图像的高维特征向量。然后,根据随机选择的若干子向量构建哈希索引结构,以缩减构建索引数据的维数和搜索的范围,从而缩短建立索引的时间。最后,根据数据随机取样一致性(RANSAC)剔除错误点。实验结果表明,与BBF(Best-Bin-First)和LSH算法相比,ELSH算法不但提高了匹配点对的准确性同时也缩短了匹配时间,其特征匹配时间分别减少了49.9%和37.9%。实验表明该算法可以快速、精确地实现图像间的配准。
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