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基于CCA的SIFT誤匹配剔除方法

大小:0.64 MB 人氣:0 2017-12-29 需要積分:1

  針對尺度不變特征變換( SIFT)描述子僅利用特征點的局部鄰域灰度信息而對圖像內具有相似灰度分布的特征點易產生誤匹配的問題,提出一種基于典型相關分析( CCA)的sivr誤匹配剔除方法。該方法首先利用SIFT算法進行匹配,得到初始匹配對;然后根據典型相關成分的線性關系擬合直線,利用點到直線的距離剔除大部分誤匹配點對;對剩余的匹配點對,逐一分析其對典型相關成分的共線性的影響,剔除影響程度大的特征點對。實驗結果表明,該方法能夠在剔除誤匹配的同時保留更多的正確匹配,提高了圖像配準的精度。

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