一种改进的SIFT特征点检测方法
AN IMPROVED SIFT FEATURE POINT DETECTION METHOD作者机构：绵阳师范学院数学与计算机科学学院四川绵阳621000 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都610054
出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)
年 卷 期：2013年第30卷第9期
页 面：147-150页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：四川省教育厅项目(12ZB070) 绵阳师范学院科研项目(2012A18) 绵阳师范学院自然科学资助项目(2013A12)
主 题：尺度不变特征变换 图像匹配 特征点检测 区域检测 实时性
摘 要：尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法采用高斯差分算子(DoG)进行特征点检测,计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中,检测出的特征点遍布整个图像,造成后续计算量大且误配率高,降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题,采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体,然后运用DoG算子提取特征点,使特征点集中在目标物体上,从而简化计算,提高SIFT算法的实时性。最后,给出改进算法的实验结果和应用前景。
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