【摘 要】
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛地应用于图像匹配中.但在实际应用中,一方面由于孤立点、噪声点等的影响,从而导致
【机 构】
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中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051
【出 处】
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第三届无损检测高等教育发展论坛暨电磁涡流无损检测技术交流会
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛地应用于图像匹配中.但在实际应用中,一方面由于孤立点、噪声点等的影响,从而导致特征点误匹配；另一方面由于SIFT特征点是记录特征点与周围点在不同尺度空间内的相互关系,这样易造成不同图像间特征点的有关描述相近,从而造成两幅不同结构的图像在提取出各自的SIFT特征点后也可以相互匹配.为此,本文提出一种改进的SIFT图像特征匹配算法.该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用准则函数动态聚类的方法即K-均值聚类法,对匹配的点进行分类比较,删除异常匹配点,实现特征点的二次精确匹配.实验表明：该算法可以有效地减小孤立点、噪声点以及结构不相关性的影响,提高SIFT特征匹配精度.
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