-
题名一种改进的SIFT特征点检测方法
被引量：8
- 1
-
-
作者
李海洋
文永革
何红洲
-
机构
绵阳师范学院数学与计算机科学学院四川绵阳
电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都
-
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期147-150,共4页
-
基金
四川省教育厅项目(12ZB070)
绵阳师范学院科研项目(2012A18)
绵阳师范学院自然科学资助项目(2013A12)
-
文摘
尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法采用高斯差分算子(DoG)进行特征点检测,计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中,检测出的特征点遍布整个图像,造成后续计算量大且误配率高,降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题,采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体,然后运用DoG算子提取特征点,使特征点集中在目标物体上,从而简化计算,提高SIFT算法的实时性。最后,给出改进算法的实验结果和应用前景。
-
关键词
尺度不变特征变换
图像匹配
特征点检测
区域检测
实时性
-
Keywords
Scale invariant feature transform（SIFT） Image matching Feature point detection Region detection Real-time property
-
分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
