【摘 要】
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为了获得能够很好地应用于远距离目标识别且计算快速的图像特征,本文提出了一种结合尺度空间FAST（加速分割试验特征）角点检测器和SURF（加速鲁棒特征）描绘器的新特征算法.SURF算法
【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航空光学成像与测量重点实验室,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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吉林省重大科技攻关项目(No.11ZDGG001)
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为了获得能够很好地应用于远距离目标识别且计算快速的图像特征,本文提出了一种结合尺度空间FAST（加速分割试验特征）角点检测器和SURF（加速鲁棒特征）描绘器的新特征算法.SURF算法利用了基于快速海森矩阵的关键点检测算法,容易从图像中快速海森矩阵响应值较高但信息匮乏的边缘区域提取大量关键点,进而导致大量的低独特性特征以及不可忽视的误匹配率;同时,其高斯滤波带来的图像模糊使得算法在远距离目标区域内检测到的关键点数量减少,从而对远距离目标的识别造成困难.针对SURF算法的这些问题,本文方法利用尺度空间FAST
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