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基于动态阈值和全局信息的SIFT量子图像拼接

更新时间:2023-05-28

【摘要】针对量子图像拼接使用传统尺度不变特征变换(SIFT)算法易造成特征点数量不合理和误匹配率高的问题,提出基于动态阈值和全局信息的SIFT量子图像拼接算法。针对特征点数量问题,利用特征点数量与量子点或量子环数量呈正比例关系这一特性,通过量子点或环的密度对SIFT算法的对比度阈值进行设置,以得到合适的特征点数量。针对误匹配率问题,通过构建全局信息描述子,并与SIFT局部描述子相结合,以降低误匹配率。实验结果表明:改进的算法有效地完成了量子环、量子线和量子点图像的拼接;将量子图像的特征点有效地控制在一个合理的范围内,并将误匹配率从17.34%~33.02%降低至10.84%~20%,使量子图像的拼接具有更好的可靠性。

【关键词】

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