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基于CCA的SIFT誤匹配剔除方法

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  針對(duì)尺度不變特征變換( SIFT)描述子僅利用特征點(diǎn)的局部鄰域灰度信息而對(duì)圖像內(nèi)具有相似灰度分布的特征點(diǎn)易產(chǎn)生誤匹配的問題,提出一種基于典型相關(guān)分析( CCA)的sivr誤匹配剔除方法。該方法首先利用SIFT算法進(jìn)行匹配,得到初始匹配對(duì);然后根據(jù)典型相關(guān)成分的線性關(guān)系擬合直線,利用點(diǎn)到直線的距離剔除大部分誤匹配點(diǎn)對(duì);對(duì)剩余的匹配點(diǎn)對(duì),逐一分析其對(duì)典型相關(guān)成分的共線性的影響,剔除影響程度大的特征點(diǎn)對(duì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠在剔除誤匹配的同時(shí)保留更多的正確匹配,提高了圖像配準(zhǔn)的精度。

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