【摘 要】
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针对影像对匹配过程中,由于场景复杂,干扰严重,导致错误匹配率较高的问题,提出一种在三角形约束下,基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的图像匹配策略。该方法
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针对影像对匹配过程中,由于场景复杂,干扰严重,导致错误匹配率较高的问题,提出一种在三角形约束下,基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的图像匹配策略。该方法大致分两步进行,首先是粗匹配,使用SIFT算法和Harris选择区别度较高的特征点,得到良好特征点集。第二步为细匹配,根据良好点集建立Delaunay同名三角网格,对同名三角形再次使用SIFT算法提取特征点进行匹配。实验表明,提出的算法一定程度上提高了特征点复现率和匹配准确率。
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