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基于压缩感知与尺度不变特征变换的图像配准算法
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上传时间: 2021-02-05
详细说明：尺度不变特征变换（SIFT）算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健，使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高，算法计算复杂的问题，提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法，该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中，即SRP-SIFT，用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取，再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验，实验结果表明，SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能优于传统SIFT算法，配准效率与几种改进的SIFT算法相当，但运算速度比传统SIFT算法和几种改进的SIFT算法有明显提高。
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