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上传时间: 2021-02-06
详细说明：KAZE特征检测与描述算法在图像匹配方面具有较好的性能。然而, KAZE算法中Perona-Malik(P-M)模型的解不具有唯一性, 而且图像弱边缘在尺度空间中易被平滑。为此, 提出一种改进的KAZE特征检测描述算法(CKAZE)。首先, 基于KAZE原理与能量泛函构建自适应扩散滤波函数; 然后, 研究解的唯一性及图像滤波过程中的边缘保持能力; 最后, 提出CKAZE算法, 利用Mikolajczyk标准数据库图像进行特征匹配实验, 对其性能进行验证。结果表明, 对高斯模糊、光照、旋转缩放、视觉变换而言, CKAZE算法的特征匹配正确率分别较KAZE算法高4.555%、2.138%、0.656%、1.981%, 特征检测和描述的精度提高。
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