一種優化的SIFT配準算法
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針對SIFT算法在生成特征向量和進行特征匹配過程中存在的計算量較大、容易產生誤匹配等不足,提出一種優化的SIFT配準算法。優化算法首先引入拉普拉斯算子對圖像邊緣進行銳化處理,結合圖像單元信息投影熵原理提取分塊圖像特征;再依據投影熵矢量歐氏距離最小揣度進行特征匹配;最后利用改進的隨機抽樣一致性算法刪除誤匹配。改進算法應用于全景圖像拼接中。實驗表明,與原始SIFT配準算法相比,優化算法能夠有效提高算法效率,減少錯誤匹配,取得了較好的匹配效果。
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