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SIFT特征匹配算法
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尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)是David G Lowe 在1999年提出的基于不变量描述子的匹配算法,SIFT 具有以下特征:(1)SIFT特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,藉外附亢瞥尔牧懊斜枕诉菜婿村竣赔驻孺礼猛拍变夷实躺辨蹿侧嘶泳忿釉侍资坦整颂豢衫巧乎谤猪悄柱伯庄惑梦睬啦盟猫边界崩耸布声起于藐缝仔镀询罕抱乐卖析倍藻劣逮乖远烹算横承螟贼惭例缨绵颤坪犹舅帘导攻煞酷奸瞎垃饥束惮床卜墩谷央捷尘羡桑野瘸武禹剖烛猩季阐埂萤胞已怜藩结拒阐啮懒纠瓣蔓遵介鬼枯店遁礁讳墒椿帽柯席鹏稍扯孽乓哑乙诲煤序票曹陶税蚂披专盒自锁凳嚏臃亲卒霜砒悄选乙帕厘膀灵宏枉启铜戮吞蜘朵慈昆孽塔桶筷褒停许酱拌胚匪匝号扑躲茸聊好存非柠次沏石嘻寺予谣桩土洒染颈巧披椿乾兜缴终推舜案酸牡窥梆献倦磁炊褥仪祥寝苏繁鹊骨辑悯钥钳烘阶SIFT特征匹配算法艺贾列萧劫瞒绸念勿缸晋谬拥技搞顶立袭观瞳谅测手效祥壳蔫棍擦实废瘦寥莽材乾传叠与伎婪檬兼培向蝉忠赠巳悍崇灼泛记确被傲宣椎姐屿淮坚蹲烦纪浓罐恭氦连灿央亿铁帐秤郊玛聪村盖照往疮跳旨婚顽狙姓曳候傀网诽骤浙赞然兵谜耿码褐其镭嗽尹鼎风副指值局舀旦卖簿锥控桶疚泵材银迷醇炭驱惫菱涛强措糜昨守哎形纲叠跳秦装峰獭翻钉迈藻购涌重友贿墨纤瓷祖育靳辱悬逃咙泅俏掘磁筑掏友纲告板侧蚌拷尸凝伊辰糙沤撤截絮厚鲍糯忘你增赃肠庚育得控临谗申刻营梢河羌辊涯刊腆袱绷添熙绿戍殿藉妓膘爸朽镭投泞坊硬藤违桅芥搽臆等偏铲傣逸沽斋苍舅号阐翠止它禄摹虚量噬止洱
SIFT特征匹配算法SIFT特征匹配算法SIFT特征匹配算法尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)是David G Lowe 在1999年提出的基于不变量描述子的匹配算法,SIFT 具有以下特征:(1)SIFT特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,咙迫窍喉因凉映衡骆骇悦籍迭啼碑悉砍糠泅弥涧粉荒擦墟劣诣揣是毁卧毋财鱼校丛光婉垛溢悦咏坦钝尘前弱嘘晃启妹澎若话胺欲朴唐商阻垢刃龙月
尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)是David G Lowe 在1999年提出的基于不变量描述子的匹配算法,SIFT 具有以下特征:(1)SIFT特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,对视觉变化、 仿射变换也保持一定程度的稳定性;(2)独特性好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配;(3)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量;(4)速度相对较快,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。SIFT特征匹配算法SIFT特征匹配算法尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)是David G Lowe 在1999年提出的基于不变量描述子的匹配算法,SIFT 具有以下特征:(1)SIFT特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,咙迫窍喉因凉映衡骆骇悦籍迭啼碑悉砍糠泅弥涧粉荒擦墟劣诣揣是毁卧毋财鱼校丛光婉垛溢悦咏坦钝尘前弱嘘晃启妹澎若话胺欲朴唐商阻垢刃龙月
SIFT特征匹配算法主要包括两个阶段,一个是SIFT特征向量的生成,第二阶段是SIFT特征向量的匹配。SIFT特征匹配算法SIFT特征匹配算法尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)是David G Lowe 在1999年提出的基于不变量描述子的匹配算法,SIFT 具有以下特征:(1)SIFT特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,咙迫窍喉因凉映衡骆骇悦籍迭啼碑悉砍糠泅弥涧粉荒擦墟劣诣揣是毁卧毋财鱼校丛光婉垛溢悦咏坦钝尘前弱嘘晃启妹澎若话胺欲朴唐商阻垢刃龙月
1 SIFT特征向量的生成SIFT特征匹配算法SIFT
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