[发明专利]一种基于改进SIFT算法的高效图像匹配方法无效
| 申请号： | 201210169119.2 | 申请日： | 2012-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN102722731A | 公开（公告）日： | 2012-10-10 |
| 发明（设计）人： | 王艳;孙永荣;张翼;刘晓俊;王潇潇;熊智 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/64 | 分类号： | G06K9/64 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进SIFT算法的高效图像匹配方法。本发明包括下列步骤：（1）利用SIFT算子对输入的参考图像和待匹配图像进行特征点提取；（2）结合Harris算子对SIFT提取的特征点进行优化以筛选具有代表性的角点作为最终的特征点；（3）对SIFT特征描述符进行降维处理，获取参考图像和待匹配图像的64维特征向量描述符；（4）利用最近邻/次近邻（NN/SCN）算法对参考图像和待匹配图像进行初始匹配，并采用随机采样一致性（RANSAC）算法剔除其中的错误匹配，从而实现图像的精匹配。本发明在图像匹配时，通过选择更能代表或体现图像特征的点进行匹配，在保证匹配精度的同时提高了SIFT匹配的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 sift 算法 高效 图像 匹配 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进SIFT算法的高效图像匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤（1），利用SIFT算子对输入的参考图像和待匹配图像进行特征点提取；步骤（2），结合Harris算子对步骤（1）提取的参考图像和待匹配图像的特征点进行优化，筛选出具有代表性的角点作为最终的SIFT特征点；步骤（3），对步骤（2）筛选出的SIFT特征点的特征描述符进行降维处理，获取参考图像和待匹配图像的64维特征向量描述符；步骤（4），利用最近邻/次近邻算法对参考图像和待匹配图像进行初始匹配，并采用基于极线约束的RANSAC算法剔除其中的错误匹配，实现图像的精匹配。
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