文献类型：期刊文章

作　　者：丁国绅[1,2,3] 乔延利[1] 易维宁[1] 杜丽丽[1]

DING Guoshen;QIAO Yanli;YI Weining;DU Lili(Key Laboratory of Optical Calibration and Characterization,Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics,Chinese Academy of Sciences,Hefei,Anhui 230031,China;University of Science and Technology of China,Hefei,Anhui 230026,China;North Automatic Control Technology Institute,Taiyuan,Shanxi 030006,China)

机构地区：[1]中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室,安徽合肥230031 [2]中国科学技术大学,安徽合肥230026 [3]北方自动控制技术研究所,山西太原030006

出　　处：《北京理工大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41601379)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：2

起止页码：192-199

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：原始SIFT算法采用不同参数的高斯核取差,是对图像空间性质的一种测量方法.本文在光谱维度上取差,用光学系统在光谱维度上的差异作为图像空间性质的测量方法;传统SIFT方法及大量的改进方法只统计以特征点为中心的邻域范围内图像块的像素信息,文中将匹配过程分为2个步骤,首先利用邻域范围内的图像块像素信息进行粗匹配,然后选取排序后相似程度最高的4组匹配对作为基准匹配对,对特征点进行二次校验.仿真结果表明文中的设计方式显著增加了检测到的特征点数量,有效剔除了错误匹配.

关 键 词：尺度不变特征变换 光谱图像空间  双重位置准则  特征检测  图像匹配

分 类 号：TP391.41]