基于直方图均衡化的PCA SIFT图像特征提取与匹配改进算法

何成伟; $2

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期刊信息

中国标准连：ISSN1005-2895
续出版物号： CN 33-1180/TH
主管单位：轻工业杭州机电设计研究院有限公司
主办单位：轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
社　　长：刘安江
主　　编：黄丽珍
地　　址：杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4-711
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何成伟，茅健.基于直方图均衡化的PCA SIFT图像特征提取与匹配改进算法[J].轻工机械,2019,37(3):72-76

基于直方图均衡化的PCA SIFT图像特征提取与匹配改进算法

Improved Feature Detection and Matching Algorithm for PCA SIFT Image Based on Histogram Equalization〖ST〗〖HT〗〖KH*2D〗

DOI：10.3969/j.issn.1005 2895.2019.03.014

中文关键词: 计算机视觉特征提取 SIFT算法直方图均衡化主成分分析法

英文关键词:computer vision feature extraction SIFT algorithm histogram equalization PCA

基金项目:

作者	单位
何成伟，茅健	上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海201620

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中文摘要:

为了克服SIFT算法运算量大、运算耗时长和实时性不强的缺点，课题组提出了基于直方图均衡化PCA SIFT算法，以增强灰度图像的明暗对比度，增加匹配成功率，改进描述子生成方式，沿用主成分分析法（PCA）降低特征检测维度，减少耗时。仿真实验表明该算法有效地减少了运算时间，并且一定程度上减少了不必要的特征点的匹配数量。新算法能有效减少运算量。

英文摘要:

The SIFT feature extraction algorithm has large computation，the operation takes a long time，and the real time performance is not strong. In order to enhance the contrast of gray images，increase the success rate of matching，improve the way of descriptor generation，and reduce the dimension of feature detection by using principal component analysis (PCA)，the research group proposed a PCA SIFT （principal components analysis SIFT）algorithm based on histogram equalization. The simulation results show that the algorithm effectively reduces the operation time and to some extent reduces the number of unnecessary feature points matching. The new algorithm can effectively reduce the computational complexity.

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