免费论文摘要：鉴于SIFT要害点特性索取算法接洽

计划聪明能化的即日，不管是在军事，科学研究仍旧产业消费等各别范围对图像的接洽越来越一再。图像本领正在变换生人的生存办法，并感化着咱们的凡是生存。在计划机视觉的运用中，图像要害点的普遍表演着要害脚色；而运用图像要害点的普遍性举行图像中物体典型辨别的本领更是计划机视觉范围中的要害课题之一。舆论在深刻领会现有图像特性索取本领的普通上，中心接洽了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特性在图像中物体典型辨别的运用。为了普及对图像中物体典型配合的功效，舆论提出一种新的特性刻画符，并运用一种新的隔绝襟怀确定特性向量一致性。舆论的重要革新点如次：对准图像中物体典型辨别的诉求，领会并指展示有的图像特性刻画符本领不许很好地刻画同典型物体的特性，贯串对特性刻画符的表面和试验接洽，提出运用好多朦胧刻画符来表白图像的限制特性。该特性刻画符经过对原始图像四个梯度目标的图像上辨别举行处置获得，灵验巩固了对图像中物体限制特性的刻画。原算法在对两幅图像的特性刻画符配合时，运用欧式隔绝举行襟怀特性刻画符间的隔绝，进而确定特性点配对。因为欧式隔绝不许精确地反应从高维空间到低维构造的映照，简单引导配合缺点。为了克复这缺陷，运用分散隔绝包办欧氏隔绝动作襟怀隔绝的规范，运用K-d树探求两幅图像中特性向量间的迩来邻和次迩来邻，而后运用随机取样普遍算法从候选配合中废除缺点的配合。经过编制程序实行算法，试验截止表白本算法不妨较好地反应两幅图像中关系部位，配合功效比原SIFT算法好。

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