基于相似性度量优化的SIFT图像匹配算法

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SIFT算法具有很好的尺度、旋转及光照不变性,因此被广泛应用在计算机视觉的诸多领域。但因其算法复杂、计算时间长,导致实时性不好。在研究SIFT特征描述符生成及匹配过程的基础上,提出一种在匹配过程中降低相似性度量计算时间、提高匹配效率的方法。该方法以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量特征描述符之间的相似性。实验结果表明:该方法在保证SIFT算法鲁棒性的同时,可以降低匹配时间复杂度。
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