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基于局部特征匹配LoFLAT算法的研究与实现
认领
引用
1
作者
王康涛
钟桂娟
+3 位作者
黄萌萌
刘晓芳
姚海梅
张涛
《山东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2026年第3期45-49,共5页
为提高图像配准算法的精度和速度,提出一种使用聚焦线性注意力转换器的局部特征匹配算法LoFLAT。LoFLAT由3个主要模块组成:特征提取模块、特征转换模块和匹配模块。使用ResNet和特征金字塔网络提取分层特征;特征转换模块采用聚焦的线性...
为提高图像配准算法的精度和速度,提出一种使用聚焦线性注意力转换器的局部特征匹配算法LoFLAT。LoFLAT由3个主要模块组成:特征提取模块、特征转换模块和匹配模块。使用ResNet和特征金字塔网络提取分层特征;特征转换模块采用聚焦的线性注意力,以利用聚焦映射函数细化注意力分布,并利用深度卷积增强特征多样性;匹配模块通过由粗到精的策略预测准确且鲁棒的匹配。实验证明,本文算法与SIFT算法、SURF算法、ORB算法和改进SIFT算法相比,在纹理差和纹理丰富的区域都能够提取更多、更精确的特征点,且匹配速度更高。
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关键词
特征点提取
SIFT算法
SURF算法
ORB算法
LoFLAT
算法
图像配准
暂未订购
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题名
基于局部特征匹配LoFLAT算法的研究与实现
认领
引用
1
作者
王康涛
钟桂娟
黄萌萌
刘晓芳
姚海梅
张涛
机构
温州商学院信息工程学院
淄博市教育服务中心
出处
《山东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2026年第3期45-49,共5页
摘要
为提高图像配准算法的精度和速度,提出一种使用聚焦线性注意力转换器的局部特征匹配算法LoFLAT。LoFLAT由3个主要模块组成:特征提取模块、特征转换模块和匹配模块。使用ResNet和特征金字塔网络提取分层特征;特征转换模块采用聚焦的线性注意力,以利用聚焦映射函数细化注意力分布,并利用深度卷积增强特征多样性;匹配模块通过由粗到精的策略预测准确且鲁棒的匹配。实验证明,本文算法与SIFT算法、SURF算法、ORB算法和改进SIFT算法相比,在纹理差和纹理丰富的区域都能够提取更多、更精确的特征点,且匹配速度更高。
关键词
特征点提取
SIFT算法
SURF算法
ORB算法
LoFLAT
算法
图像配准
Keywords
feature point extraction
SIFT
algorithm
SURF
algorithm
ORB
algorithm
LoFLAT algorithm
image registration
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
暂未订购
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部特征匹配LoFLAT算法的研究与实现
王康涛
钟桂娟
黄萌萌
刘晓芳
姚海梅
张涛
《山东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2026
0
暂未订购
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