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陈小丹

作品数：1 被引量：21H指数：1
供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇搜索
  • 1篇搜索算法
  • 1篇特征点
  • 1篇图像
  • 1篇图像匹配
  • 1篇图像特征
  • 1篇图像特征点
  • 1篇最近邻
  • 1篇快速匹配算法
  • 1篇SURF

机构

  • 1篇扬州大学

作者

  • 1篇杜宇人
  • 1篇高秀斌
  • 1篇陈小丹

传媒

  • 1篇扬州大学学报...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于SURF的图像特征点快速匹配算法被引量：21
2012年
针对传统图像匹配算法计算量大、耗时长等缺陷,提出一种基于SURF(speeded up robust features)的图像特征点快速匹配算法.首先对图像采用SURF算法提取特征点;然后通过Haar小波变换确定特征点的主方向和特征点描述子,使用优化的最近邻搜索算法(best bin first,BBF)进行特征点匹配;最后根据实际需要选取相似度最高的前n对匹配点进行对比实验.实验结果表明:该算法鲁棒性强,速度快,匹配准确性高,具有较大的应用价值.
陈小丹杜宇人高秀斌
关键词：图像匹配特征点
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共1页<1>
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