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基于網格的統計優化特征匹配算法
關鍵詞：特征匹配 網格法 匹配召回率 sift 歸一化互相關
摘要：基于圖像特征點的匹配算法廣泛應用于圖像檢索,目標檢測、識別等圖像處理領域。針對特征匹配算法召回率較低的問題,提出了一種基于歸一化互相關函數網格的統計優化特征匹配算法,將匹配主方向差和匹配尺度比引入特征匹配過程中,綜合利用SIFT(scale invariant feature transform)特征點的主方向、尺度和位置等約束在網格框架下加速匹配位置的求解,優化特征匹配結果,提高匹配召回率和綜合匹配性能。首先在目標圖中尋找原圖每個特征點的最近鄰匹配特征點,得到初匹配結果;其次利用匹配主方向差剔除初匹配中的大部分誤匹配,然后基于匹配尺度比信息對匹配圖像劃分網格,統計匹配特征點的位置信息在網格間的分布情況,最后計算原圖中每個網格的歸一化互相關函數以判斷該網格內的匹配是否正確,得到優化后的特征匹配結果。實驗結果表明,新算法的匹配準確率在與經典特征匹配算法相當的基礎上將匹配召回率平均提高了10%以上,獲得了更好的綜合匹配性能。
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