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基于网格多密度的古建筑图像特征匹配方法
被引量：
11
1
作者
聂瑶瑶
胡立华
+1 位作者
张继福
张素兰
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期437-444,共8页
古建筑图像三维重建中图像特征可靠匹配是影响重建效果的一个关键问题.为提高古建筑图像特征的匹配性能,提出了一种基于网格多密度聚类的特征匹配方法.该方法首先采用SIFT算子获取图像特征点;其次对图像进行网格划分,依据网格单元特征...
古建筑图像三维重建中图像特征可靠匹配是影响重建效果的一个关键问题.为提高古建筑图像特征的匹配性能,提出了一种基于网格多密度聚类的特征匹配方法.该方法首先采用SIFT算子获取图像特征点;其次对图像进行网格划分,依据网格单元特征点密度确定图像锚单元、邻居单元、边界单元;然后依据局部区域密度相似性确定图像簇;最后对相似簇中的特征点依据最近邻距离比准则进行匹配.在中国古代建筑三维重建数据集和141幅山西晋祠古建筑图像上进行了实验,验证了算法的有效性.
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关键词
特征匹配
网格多密度聚类
古建筑图像
SIFT算子
三维重建
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职称材料
题名
基于网格多密度的古建筑图像特征匹配方法
被引量：
11
1
作者
聂瑶瑶
胡立华
张继福
张素兰
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期437-444,共8页
基金
国家自然科学基金(61873264)
国家自然科学基金青年科学基金(61602335).
文摘
古建筑图像三维重建中图像特征可靠匹配是影响重建效果的一个关键问题.为提高古建筑图像特征的匹配性能,提出了一种基于网格多密度聚类的特征匹配方法.该方法首先采用SIFT算子获取图像特征点;其次对图像进行网格划分,依据网格单元特征点密度确定图像锚单元、邻居单元、边界单元;然后依据局部区域密度相似性确定图像簇;最后对相似簇中的特征点依据最近邻距离比准则进行匹配.在中国古代建筑三维重建数据集和141幅山西晋祠古建筑图像上进行了实验,验证了算法的有效性.
关键词
特征匹配
网格多密度聚类
古建筑图像
SIFT算子
三维重建
Keywords
feature matching
grid and multi-density clustering
ancient architectural images
SIFT
3D reconstruction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网格多密度的古建筑图像特征匹配方法
聂瑶瑶
胡立华
张继福
张素兰
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
11
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