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针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣
点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基
础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实
验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率-Feature points for image-based registration method of the corresponding char
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提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参
考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点 其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的
不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取 最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。
-A line-based features and SIFT features multi-point sources of remote sensing image
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:对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化,基于优化算法提取的特征点对构建
三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。
-: SIFT algorithm from the traditional feature extraction time and matching accuracy, and the optimization, optimization algorithm based on the extracted fea
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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
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图像中角点(特征点)提取与匹配算法.，通过harris焦点检测来实现特征的提取-Extraction and matching algorithms of image corners (feature points), harris focus detection to the feature extraction
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针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形
状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
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matching algorithm based on SIFT algorithm,
extract feature points in use of Harris corner detection algorithm-matching algorithm based on SIFT algorithm,
extract feature points in use of Harris corner detection algorithm
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一些关于图像拼接的论文，包括特征提取、特征匹配和RANSAC特征点提出等-The articles of image mosaic, including feature extraction, feature matching and RANSAC the feature points purification algorithm
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首先对图像
进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向
匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量
多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
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把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图
像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候
选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量
局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙
齿模型图像的特征，并为牙齿
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针对
１２８
维
ＳＩＦＴ
特
征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率
．
实验结
果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果
．
与原算法相比，在保
证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低
１０％～２０％
，
对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低
５％．
-For 128-dimensi
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SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算
量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根
据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结
果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
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对模型特征点周围的纹理信息进行采样，对比图像和模型训练集的纹理，找到纹理最接近的点即认为是特征点。作者这里比较纹理的工具是马氏距离。为了提高搜索的效率，作者还提到了多分辨率搜索周围像素纹理，对于粗糙的尺度，搜索范围大，对于细致的尺度，进行细致的搜索，提高了匹配的效率。-The texture information model feature points around the sampling, texture contrast image and model train sets, find
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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Image mosaic is a technology which uses space matching alignment to the mutual
between the overlapping portions of the image sequence to get the complete image which
includes more information. It includes image matching and image fusion. On the b
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SIFT是由UBC（university of British Column）的教授David Lowe 于1999年提出， 并在2004年得以完善的一种检测图像关键点（key points , 或者称为图像的interest points(兴趣点) )， 并对关键点提取其局部尺度不变特征的描绘子， 采用这个描绘子进行用于对两幅相关的图像进行匹配（matching）。 目前， SIFT可以说是所有图像局部特征描述特征子 中最火的一个了。-SIFT was developed by David L
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