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一種去冗余的SIFT特征提取方法

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  基于SIFT特征點的配準是圖像配準領域里常采用的一種方法。但是,在復雜背景下,圖像SIFT特征點通常量大且冗余,這會帶來浪費存儲空間、容易誤配、配準耗時多等問題。針對這些缺點,提出了一種去冗余的SIFT特征提取算法。首先提取出SIFT特征點,然后根據特征點周邊梯度情況,判斷特征點是否落于目標區域,進而保留目標區域特征點,刪除背景區域特征點,減少特征點數量的同時也實現了去冗余。提取所得的特征點質量好壞由落入目標區域的點數和落入背景區域的點數比例判斷。實驗結果表明,本算法減少了復雜背景下大量的干擾特征點。這將為后續的配準工作提高精度和效率。

一種去冗余的SIFT特征提取方法

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