SIFT算法的改进
目的:为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法.方法:首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlati on,NCC)的初始匹配对;然后使用特征点的主方向对局部图像进行旋转校正;最后计算该初始匹配对NCC系数并将相似地貌中的误配点剔除.结果:该方法剔除了大量的误配点,提高了特征点的正确匹配率和重建结果的精度.结论:改进的SIFT算法能够得到更为准确的匹配点对,获得较好的重建效果.
遥感图像 特征点匹配 尺度不变特征转换算法 优化设计 精度控制
余博译 李美燕
南宁市第二中学,广西南宁 530022 广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004
国内会议
广西柳州
中文
51-54
2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）