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| 基于Agast-Adaboost的图像匹配算法 | |
| 引用本文： | 徐铸业,赵小强.基于Agast-Adaboost的图像匹配算法[J].兰州理工大学学报,2020,46(4):110. |
| 作者姓名： | 徐铸业 赵小强 |
| 作者单位： | 1.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院, 甘肃 兰州 730050; 2.兰州理工大学 甘肃省工业过程先进控制重点实验室, 甘肃 兰州 730050; 3.兰州理工大学 国家级电气与控制工程实验教学中心, 甘肃 兰州 730050 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61763029) |
| 摘 要： | 针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature matching algorithm,ALBFMA).该算法首先构建高斯尺度空间金字塔,将AGAST与尺度空间融合并提取特征点,然后用改进的Adaboost算法对特征点进行二值描述,生成特征向量,从而提高该算法的匹配速率和匹配精度.实验结果表明:与已有算法相比,该算法具有匹配精度高的优点,并且对光照、尺度及旋转有良好的鲁棒性. |
| 关 键 词： | 图像匹配 尺度空间 Adaboost 局部二进制特征 |
| 收稿时间： | 2019-04-03 |
Image matching algorithm based on Agast-Adaboost |
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| XU Zhu-ye,ZHAO Xiao-qiang.Image matching algorithm based on Agast-Adaboost[J].Journal of Lanzhou University of Technology,2020,46(4):110. | |
| Authors: | XU Zhu-ye ZHAO Xiao-qiang |
| Institution: | 1. College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou Univ. of Tech., Lanzhou 730050, China; 2. Key Laboratory of Gansu Advanced Control for Industrial Processes, Lanzhou Univ. of Tech., Lanzhou 730050, China; 3. National Experimental Teaching Center of Electrical and Control Engineering, Lanzhou Univ. of Tech., Lanzhou 730050, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | image matching scale space Adaboost local binary feature |
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