【摘 要】
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提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector,)和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快
【机 构】
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南京大学地理信息科学系; 江苏省国土资源信息中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41371365)~~
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提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector,)和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。
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