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| 针对倾斜影像存在尺度变化大、匹配困难的问题,提出一种基于Delaunay三角网约束的倾斜影像匹配方法.首先检测影像上的最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions, MSER)作为初始匹配点,然后利用这些初始匹配点构建Delaunay三角网,并以同名三角形、核线、灰度等作为约束条件,迭代匹配左、右影像上三角网内的尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)特征点.试验表明:所提方法能获得可靠的匹配结果,匹配点分布均匀,具有较高的匹配正确率和匹配精度. |
| 关键词: 倾斜影像 特征匹配 Delaunay三角网 最大稳定极值区域 尺度不变特征变换 |
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| 分类号:TP391 |
| 基金项目:国家自然科学基金资助项目(51574242; 51404272) |
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