文献类型：期刊文章

作　　者：胡海青[1,2] 谭建龙[2] 朱亚涛[3] 龚国成[2] 刘金刚[1,2]

机构地区：[1]首都师范大学计算机科学联合研究院,北京100037 [2]中国科学院计算技术研究所,北京100190 [3]河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071000

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家"863"计划基金资助项目(2011AA010705);国家自然科学基金资助项目(61003295)

年　　份：2013

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：239-243

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。实验结果证明,与标准SIFT算法相比,改进SIFT算法能有效提高文字图像匹配的准确率。

关 键 词：文字图像 模板匹配  尺度不变特征变换算法 极值点 特征向量 特征提取  

分 类 号：TN911.73]