《表6 wall图像添加高斯噪声匹配率》

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《一种局部二值模式图像特征点匹配算法》

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图4是添加了高斯噪声的图像，选择trees图像作为示例。高斯噪声是一种最常见的噪声。根据标准偏差σ的大小，选择了四种σ值进行实验，分别是σ=0.05，0.10，0.15，0.2。随着σ值的增大，图像越模糊，匹配的准确率越低。图5是添加椒盐噪声的图像结果，同样选择trees图像作为示例。椒盐噪声是另一种比较常见的图像噪声。选择的椒盐噪声的大小分别是p=0.05，0.10，0.15，0.20。与高斯噪声类似，当图像噪声增大后，匹配率也相应降低，当噪声很大时，用肉眼已经法观察图像的细节特征。表6~10是添加了高斯噪声后的匹配结果。表11~15是添加了椒盐噪声后的匹配结果。