Image-matching Algorithm Based on Color Scale Invariant and Fast Approximate Nearest Neighbors Search
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摘要: 针对彩色图像匹配大多数仅利用图像灰度特征,忽视彩色信息,在颜色相近区域易造成误匹配的问题,引入颜色不变量,提出一种用于彩色图像的颜色尺度不变匹配算法.该算法首先将图像的RGB 颜色模型转换到高斯颜色模型.随后,通过计算颜色不变量代替灰度信息作为输入,建立多尺度空间,并使用 SIFT 算法提取特征点,构建特征描述子.最后,选择其中一幅图的特征描述矢量为基准,利用FANN算法在另一幅图的特征描述矢量中,寻找基准图像特征矢量的最优解即匹配对,从而完成两幅图像的匹配.实验证明,相对于传统的SIFT图像匹配算法,本文的算法匹配正确率更高,图像匹配质量更好.
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