【摘 要】
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为解决SIFT特征匹配算法计算量大、运算速度慢等问题,在详细分析了原有经典算法的基础上,对其进行改进:一方面从降低运算复杂度的角度考虑,通过对每个像素的梯度模值和梯度方
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资助资金;南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(4003-016001)
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为解决SIFT特征匹配算法计算量大、运算速度慢等问题,在详细分析了原有经典算法的基础上,对其进行改进:一方面从降低运算复杂度的角度考虑,通过对每个像素的梯度模值和梯度方向进行高斯加权,将原有128维的特征描述符降低至24维;另一方面对特征向量的搜索方法进行改进,在原有BBF搜索方法的基础上,引入每一维度的数据与节点之间的关系来限定搜索范围,减少搜索次数,提高算法的搜索速度,进而减少算法整体的运行时间。最后,通过实验验证算法在运算速度上的提升,同时对匹配的准确度进行分析,在保证算法准确度的基础上提升运算速度
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