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基于改进的SIFT图像匹配算法研究

易飞  
【摘要】:图像匹配(Image registration)是图像处理中的一种重要的处理技术,一般指将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于计算机视觉、遥感图像处理等领域。图像匹配技术主要分为基于区域与基于特征的两种技术,其中,后者相对于前者的图像匹配技术要好,目前主流的图像匹配技术也是基于特征的。基于特征的图像匹配技术主要研究内容包括图像特征提取和特征匹配,目前算法的研究重点和改进目标主要都基于这两个方向,所以对于图像特征的研究具有重大意义。由Lowe在1999年提出的SIFT算法是图像特征提取算法中鲁棒性比较好的一种算法,也是目前比较成功的一种算法,这种特征提取算法能够进行良好的平移,并且对光照、尺度变化保持不变性。由于SIFT算法具备很多优良的特点,已经成为了图像匹配领域中一个研究热点。本文主要针对SIFT算法的不足之处,进行分析,提出一种改进方法。本文先详细介绍了关于图像特征提取与图像匹配的理论知识。然后,针对图像特征提取的几种角点提取算法进行对比分析。提出了一种新的降维模型,来降低SIFT算法的时间复杂度。经过了不同实验数据分析与验证,改进的SIFT算法具备良好鲁棒性,同时提高了 SIFT算法的运行效率。


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