基于视觉注意模型的SIFT图像配准算法研究

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针对SIFT配准算法提取图像特征点较多,配准点冗余,容易误配,存储空间大,匹配耗时多等缺点,根据认知心理学的相关理论,提出一种基于视觉注意模型的SIFT特征提取算法,并应用于复杂背景下的多目标图像配准。本算法首先利用视觉注意模型提取输入图像的显著目标,然后使用SIFT算法对显著目标区域配准。实验结果表明,本算法减少了复杂背景下大量的干扰信息和特征点,提高了配准精度和效率,取得了较好的配准效果。
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