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尺度不变特征变换的图案匹配研究

Pattern matching research based on scale invariant feature transform

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纺织品的图案具有功能性和艺术性的特点,通过检测纺织品图案,有助于分析图案文化背景、传统和历史,并丰富图案设计类型.目前,传统图案匹配算法以区域匹配为主,通过衡量区域内相似度实现匹配,但此类算法匹配时间慢、精度低.由于图案特征点个数远少于像素点个数,故采用基于特征点的尺度不变特征变换算法实现匹配,首先在尺度空间检测特征点并生成描述子,而后通过欧氏距离实现目标图案匹配.实验结果表明,在几何图案匹配时,正确率和召回值为84％,卡通和民族图案匹配的正确率和召回值均为100％.由此说明该算法能够较好的适应各种待匹配纺织品图案尺度和角度的变化,并能够对结构复杂图案实现较好匹配,证明该算法在纺织品的图案匹配应用方面具有有效性和可行性.

杨白雪、张晓丹

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西安工程大学电子信息学院 西安710048

纺织品 尺度不变特征变换 图案检测 尺度空间 特征匹配

2020

国外电子测量技术
北京方略信息科技有限公司

国外电子测量技术

CSTPCD北大核心
影响因子：1.414
ISSN：1002-8978
年,卷(期)：2020.39(2)
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