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题名Contourlet-SIFT特征匹配算法
被引量：18
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作者
陈抒瑢
李勃
董蓉
陈启美
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机构
南京大学电子科学与工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期1215-1221,共7页
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基金
国家自然科学基金(61105015)
江苏省自然科学基金(BK2010366)
江苏省科技厅项目(BE2011747)资助课题
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文摘
基于局部特征的匹配算法中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法性能好,应用广泛,但其描述子的维度高、匹配耗时大,对局部相似区域的匹配鲁棒性差。为此,该文提出一种Contourlet-SIFT特征匹配算法。在尺度空间下提取旋转不变特征,对特征及其邻域进行Contourlet变换,由各方向子带分解系数的均值和标准差构建全局纹理描述向量,根据向量间欧氏距离的大小进行特征点排序,选取距离较小的前1%的特征再进行SIFT最近邻比值匹配。实验结果表明该算法对亮度差异大、相似区域多的图像的匹配性能优于SIFT,在保证尺度、旋转、视角等不变性与SIFT相当的同时,匹配速度大为提升。
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关键词
图像处理
特征匹配
尺度不变特征变换
CONTOURLET变换
全局纹理信息
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Keywords
Image processing
Feature matching
Scale Invariant Feature Transform（SIFT）
Contourlet transform
Global texture information
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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