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基于局部二进制模式和图变换的快速匹配算法
资料介绍
针对图像匹配在图像拼接、目标识别等领域的应用中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法计算复杂度高、实时性较差的问题,提出了一种基于局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)和图变换(Graph Transformation Matching,GTM)的匹配算法.首先采用SIFT特征检测提取特征点并以特征点为中心取13×13的图像块作为特征区域;然后用本文提出的局部旋转不变二进制模式(Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP)描述子对特征区域进行描述产生29维的特征描述向量,降低了描述子的复杂度,并以欧氏距离为度量准则进行初始匹配;最后采用图变换匹配算法剔除误匹配点,从而提高算法的运算速率和匹配精度.仿真结果表明,本文所提算法不仅具有较高的精度和较强的鲁棒性,并且减少了算法的运算量,提高了算法的实时性.
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