典型文献
基于局部保持匹配的改进图像匹配算法
文献摘要：
针对传统图像匹配算法存在误匹配率高、匹配耗时长等问题,提出一种基于局部保持匹配(LPM)的改进图像匹配算法.该算法首先对图像进行双边滤波,减少噪声干扰,之后在尺度不变特征变换(SIFT)算法下提取鲁棒特征点,并利用欧氏距离进行粗匹配得到初始匹配集;然后利用LPM算法对初始匹配集中具有相似局部邻域结构的特征点进行保留,剔除不符合条件的匹配对,得到二次匹配集;最后利用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法建立局部最优模型,并对二次匹配集进行误匹配点剔除,得到精匹配集,实现高精度匹配.通过采用Oxford标准数据集与真实图像进行仿真的实验结果表明,与其他几种算法相比,改进的图像匹配算法在图像发生旋转、缩放、尺度以及光照等变化时匹配精度与匹配实时性均有显著提升,因此,改进算法具有良好的匹配性能.
文献关键词：
局部保持匹配;随机抽样一致性;匹配精度;图像匹配;误匹配剔除
中图分类号：
作者姓名：
甄国涌;刘慧芳;储成群
作者机构：
中北大学仪器与电子学院,太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]甄国涌;刘慧芳;储成群-.基于局部保持匹配的改进图像匹配算法)[J].激光杂志,2022(02):82-88
A类：
局部保持匹配
B类：
图像匹配算法,匹配率,LPM,双边滤波,噪声干扰,尺度不变特征变换,SIFT,特征点,欧氏距离,粗匹配,配得,局部邻域,邻域结构,符合条件,二次匹配,随机抽样一致性,RANSAC,局部最优,最优模型,精匹配,Oxford,标准数据集,缩放,匹配精度,改进算法,匹配性能,误匹配剔除
AB值：
0.314529
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