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SIFT与SURF的比较

摘要

准确、可靠、自动的图像配准是许多应用中的关键任务。进行图像配准/对齐，需要的步骤是:特征检测、特征匹配、基于图像中相应特征推导变换函数，以及基于推导的变换函数重构图像。配准图像的精度取决于准确的特征检测和匹配。因此，这两个中间步骤在许多图像应用中是非常重要的:图像配准、计算机视觉、图像拼接等。本文提出了两种不同的尺度和旋转不变兴趣点/特征检测器和描述子方法:尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)。它还提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法，可用于在物体/场景的不同视图之间执行可靠的匹配。

P M Panchal, S R Panchal, S K Shah

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