典型文献
基于双边滤波和词袋模型的图像匹配算法
文献摘要：
针对传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法存在计算量较大、匹配精度较低等问题,提出一种将双边滤波和词袋(BoW)模型相融合的匹配算法.首先,采用双边滤波对图像进行对比度增强和去噪;获取图像的特征点和描述子,将BRIEF描述子通过BoW模型转化为BoW特征向量,利用BoW模型进行相似度筛选;最后通过渐进采样一致(PROSAC)算法剔除误匹配点对,提高算法的匹配精度.实验结果表明,改进的算法与传统算法相比匹配精确率和匹配速度都明显提高,并且具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
双边滤波;词袋模型;渐进采样一致算法;图像匹配
中图分类号：
作者姓名：
谷学静;刘秋月;马冠征;周士兵
作者机构：
华北理工大学电气工程学院,河北唐山 063210;唐山市数字媒体工程技术研究中心,河北唐山 063000;华北理工大学人工智能学院,河北唐山 063210
文献出处：
引用格式：
[1]谷学静;刘秋月;马冠征;周士兵-.基于双边滤波和词袋模型的图像匹配算法)[J].激光杂志,2022(07):70-74
A类：
渐进采样一致算法
B类：
双边滤波,词袋模型,图像匹配算法,ORB,oriented,FAST,rotated,BRIEF,计算量,匹配精度,BoW,对比度增强,去噪,特征点,描述子,特征向量,PROSAC,误匹配,传统算法,精确率,配速
AB值：
0.373594
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