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基于CCA的SIFT誤匹配剔除方法

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　　針對尺度不變特征變換（ SIFT）描述子僅利用特征點的局部鄰域灰度信息而對圖像內(nèi)具有相似灰度分布的特征點易產(chǎn)生誤匹配的問題，提出一種基于典型相關分析（ CCA）的sivr誤匹配剔除方法。該方法首先利用SIFT算法進行匹配，得到初始匹配對；然后根據(jù)典型相關成分的線性關系擬合直線，利用點到直線的距離剔除大部分誤匹配點對；對剩余的匹配點對，逐一分析其對典型相關成分的共線性的影響，剔除影響程度大的特征點對。實驗結果表明，該方法能夠在剔除誤匹配的同時保留更多的正確匹配，提高了圖像配準的精度。

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