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特征空间处处都可以用欧式距离来度量吗

归档日期:07-23       文本归类:度量空间      文章编辑:爱尚语录

  当两幅图像的SIFT特征向量生成后,下一步我们采用关键点特征向量的欧式距离来作为 两幅图像中关键点的相似性判定度量。取图像1中的某个关键点,并找出其与图像2中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近 的距离少于某个比例阈值,则接受这一对匹配点。降低这个比例阈值,SIFT匹配点数目会减少,但更加稳定。为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配 关系的关键点,Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的方法,距离比率ratio小于某个阈值的认为是正确匹配。因为对于错误匹配,由于特征空间的高 维性,相似的距离可能有大量其他的错误匹配,从而它的ratio值比较高。Loweratio的阈值为0.8。但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度 变化的两幅图片进行匹配,结果表明ratio取值在0. 4~0. 6之间最佳,小于0. 4的很少有匹配点,大于0. 6的则存在大量错误匹配点。(如果这个地方你要改进,最好给出一个匹配率和ration之间的关系图,这样才有说服力)作者建议ratio的取值原则如 下:

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