使用 SIFT 描述符比较两幅图像之间的相似性 [英] Using SIFT descriptors to compare similarity between two images

问题描述

我正在使用 SIFT 算法来确定两个图像之间的相似度.我设法获得了图像的描述符列表，但我似乎不知道下一步该做什么.我的问题是我有不同数量的描述符，它们的顺序可能不一样.比较这些描述符的最佳方法是什么?

I'm using the SIFT algorithm to determine the level of similarity between two images. I managed to get the list of descriptors for image but I cant seem to figure what to do next. My problem is that I have a different number of descriptors and their order is maybe not the same. What is the best way to compare these descriptors?

谢谢.

推荐答案

对于图像 A 中的每个描述符，在图像 B 中找到其最近的邻居.这可以为您提供每个图像中描述符之间的近似对应关系.从那里开始，您需要进行一些几何一致性检查，以消除在第一阶段生成的许多错误匹配.这可以使用 RANSAC 完成.

For each descriptor in image A, find its nearest neighbor in image B. That gives you an approximate correspondance between the descriptors in each image. From there, you need to do some geometry consistency checking to eliminate the many false matches that are generated in the first stage. This can be done using RANSAC.

这篇关于使用 SIFT 描述符比较两幅图像之间的相似性的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！