改进SIFT算法在模糊图像特征识别中的应用
Feature Matching of Fuzzy Multimedia Image Based on the Application of Improved SIFT
DOI: 10.12677/CSA.2018.84060, PDF,    科研立项经费支持
作者: 马 丽, 刘建芳*：平顶山学院，河南 平顶山
关键词: SIFT；模糊图像；特征；识别；SIFT； Blurred Image； Characteristic； Identify
摘要: 针对处理模糊图像时很难采集到有效匹配点的问题，提出一种基于SIFT匹配的模糊图像特征识别方法。采用SIFT算法将经预处理后的模糊图像依次与建立的模糊空间中的图像进行匹配，获取模糊图像特征点，生成SIFT特征描述符，利用欧氏距离对两个向量的相似度进行度量，确定最近邻点和该特征是否为最佳匹配对，从而实现模糊图像特征识别。仿真实验结果表明，所提方法具有较高的识别精度。
Abstract: To deal with the problem that it is difficult to collect effective matching points, a fuzzy image feature recognition method based on SIFT matching is proposed. By using SIFT algorithm, the fuzzy image is matched with the image in the established fuzzy space, the feature points of the fuzzy image are obtained, and SIFT descriptors are generated. And then the similarity of the two vectors is measured by Euclidean distance, and the nearest neighbor point and whether the feature is the best pair of the two vectors are determined, so that the fuzzy image feature recognition can be realized. Simulation results show that the proposed method has high recognition accuracy.
文章引用：马丽, 刘建芳. 改进SIFT算法在模糊图像特征识别中的应用[J]. 计算机科学与应用, 2018, 8(4): 539-545. https://doi.org/10.12677/CSA.2018.84060

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