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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
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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。 展开更多
关键词 特征点提取 SIFT算法 SURF算法 ORB算法 LoFLAT算法 图像配准
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