一種去冗余的SIFT特征提取方法
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基于SIFT特征點的配準是圖像配準領域里常采用的一種方法。但是，在復雜背景下，圖像SIFT特征點通常量大且冗余，這會帶來浪費存儲空間、容易誤配、配準耗時多等問題。針對這些缺點，提出了一種去冗余的SIFT特征提取算法。首先提取出SIFT特征點，然后根據(jù)特征點周邊梯度情況，判斷特征點是否落于目標區(qū)域，進而保留目標區(qū)域特征點，刪除背景區(qū)域特征點，減少特征點數(shù)量的同時也實現(xiàn)了去冗余。提取所得的特征點質量好壞由落入目標區(qū)域的點數(shù)和落入背景區(qū)域的點數(shù)比例判斷。實驗結果表明，本算法減少了復雜背景下大量的干擾特征點。這將為后續(xù)的配準工作提高精度和效率。
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