【摘 要】
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针对SURF(Speeded Up Roubust Features)算法在检测特征点和进行特征匹配过程中存在的受噪声点干扰,容易产生误匹配、匹配效率低等问题,提出一种基于聚类和马氏距离的改进SUR
【基金项目】
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江西教育厅重点项目(赣教技字[12770]号);江西省教育厅科技项目(GJJ14430)
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针对SURF(Speeded Up Roubust Features)算法在检测特征点和进行特征匹配过程中存在的受噪声点干扰,容易产生误匹配、匹配效率低等问题,提出一种基于聚类和马氏距离的改进SURF图像匹配算法。首先,利用均值聚类算法剔除噪声,对SURF算法提取的特征点,采用聚类算法进行分类和噪声点去除,生成新的特征点数据集;然后,应用马氏距离考虑整体相关性的特点,将SURF算法中的欧式距离用马氏距离替代,提高算法的匹配效率。实验应用于昆虫图像识别和匹配时,改进算法较原SURF算法在匹配效率和准确率上有明显提高。
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