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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配结果存在大量的错误匹配点对,提出一种基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法(......
尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法是目前图像研究领域的热点,它具有良好的尺度、旋转、光照、噪声......
SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧......
主分量分析是模式识别中经常采用的一种方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵需要将图像展开成向量形式,因而造成其协方差......
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在高维空间中点的超球范围查找问题是:已知一个高维数据点集,输入一个点和半径数值,询问所确定超球范围内包含有给出点集中哪些点.......
由于SIFT特征是一种性能良好的局部特征,常被广泛应用于图像匹配,但SIFT特征点有128维描述符,所以具有匹配复杂度高和计算量大等缺......
SIFT算法具有很好的尺度、旋转及光照不变性，因此被广泛应用在计算机视觉的诸多领域。但因其算法复杂、计算时间长，导致实时性不好。......
