曹春梅
- 作品数:2 被引量:28H指数:2
- 供职机构:西安工程大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 特征提取与匹配算法在民族服饰图案上的应用研究被引量:8
- 2015年
- 服饰图案包含某些象征意义,是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时,尺度不变特征变换(SIFT)算法和快速鲁棒性尺度不变(SURF)算法是两类较典型的特征提取算法,它们在图像旋转、尺度变化、噪声干扰情况下具有较好的适应性。文章选取清代宫廷服饰中具有代表性的图案作为实验对象,用SIFT和SURF算法分别对该图像进行特征提取,用最优节点优先(BBF)算法确定特征点匹配点对,计算两种算法的正确匹配率和时间复杂度。实验结果表明,两种算法在服饰图案发生旋转、尺度变化、噪声干扰情况下均保持较高的特征匹配率,对从事网络中海量服饰图像数据自动化分类和检索方面的研究人员具有一定参考价值。
- 陈金广曹春梅任冰青马丽丽
- 关键词:服饰图案SIFTSURF特征提取民族服饰
- 基于RANSAC的特征点匹配算法被引量:21
- 2016年
- 考虑到特征点在特征维度上的有序性,通过排序配对的方法减少错误匹配点,降低错误匹配率。将RANSAC算法应用到SIFT算法中,获得初步的匹配点对;对匹配点分别进行横、纵坐标的排序,对照剔除序号不一致点;计算两幅图像的质心,将各匹配点到质心的距离排序,剔除序号不一致点;将剩余的匹配点作为最终的正确匹配点。实验结果表明,在尺度变换、噪声干扰、旋转变换和错切变换条件下,改进算法的正确匹配率在一定程度上有所提高。
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- 关键词:图像处理特征点匹配图像检索特征提取