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基于改进SURF的图像配准关键算法研究
引用本文:张开玉,梁凤梅.基于改进SURF的图像配准关键算法研究[J].科学技术与工程,2013,13(10):2875-2879.
作者姓名:张开玉  梁凤梅
作者单位:太原理工大学,太原理工大学
基金项目:山西省科技产业化环境建设项目(2010061023)
摘    要:针对图像特征匹配算法维数高,实时性低的缺陷,研究了SURF特征匹配算法,并对其进行了改进。首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点,并生成扩展的特征描述向量。然后建立KD-Tree特征结构,采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配。实验结果表明,SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1/3;使用BBF进行特征匹配,匹配速度提高了2—3倍。

关 键 词:图像匹配  Hessian矩阵  KD树  BBF  最近邻搜索
收稿时间:2012/11/20 0:00:00
修稿时间:2012/11/20 0:00:00

Research on the Key Algorithm for Image Matching Based on Improved SURF
zhangkaiyu and liangfengmei.Research on the Key Algorithm for Image Matching Based on Improved SURF[J].Science Technology and Engineering,2013,13(10):2875-2879.
Authors:zhangkaiyu and liangfengmei
Institution:(College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,P.R.China)
Abstract:
Keywords:Image matching  Hessian matrix  KD-Tree  Best-bin-first  Nearest neighbor searching
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