【摘 要】
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提出了一种基于角点检测和灰度差分不变量区域统计直方图的局部特征描述子相结合的快速匹配算法。通过建立较少图层的阶梯金字塔，利用Shi-Tomasi算法提取图层中数量适中的强角
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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吉林省科技厅科技支撑重点项目(20106015);国家自然科学基金资助项目(60977001);吉林省与中国科学院合作长吉图开发开放先导区科技创新合作专项(2011CJT0004)
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提出了一种基于角点检测和灰度差分不变量区域统计直方图的局部特征描述子相结合的快速匹配算法。通过建立较少图层的阶梯金字塔，利用Shi-Tomasi算法提取图层中数量适中的强角点。采用具有几何意义的低阶灰度差分不变量描述图像特征，改进了传统算法对噪声及角点位置偏差敏感、计算复杂等问题。实验结果表明算法在保证具有旋转、尺度缩放、光照及小视角变化、模糊等性能不变的同时，整体匹配所耗时间以及正确匹配率均优于SIFT和SURF算法。
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