[發明專利]一種基于改進SIFT算法的高效圖像匹配方法

無效

• 申請號: 201210169119.2
• 申請日: 2012-05-28
• 公開（公告）號: CN102722731A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 王艷;孫永榮;張翼;劉曉俊;王瀟瀟;熊智
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/64
• 分類號: G06K9/64
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 朱小兵

1.一種基于改進SIFT算法的高效圖像匹配方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟（1），利用SIFT算子對輸入的參考圖像和待匹配圖像進行特征點提取；

步驟（2），結合Harris算子對步驟（1）提取的參考圖像和待匹配圖像的特征點進行優化，篩選出具有代表性的角點作為最終的SIFT特征點；

步驟（3），對步驟（2）篩選出的SIFT特征點的特征描述符進行降維處理，獲取參考圖像和待匹配圖像的64維特征向量描述符；

步驟（4），利用最近鄰/次近鄰算法對參考圖像和待匹配圖像進行初始匹配，并采用基于極線約束的RANSAC算法剔除其中的錯誤匹配，實現圖像的精匹配。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進SIFT算法的高效圖像匹配方法，其特征在于，步驟

（1）所述利用SIFT算子對輸入的參考圖像和待匹配圖像進行特征點提取的具體步驟如下：

第一步，利用高斯卷積核對輸入的圖像I(x,y)進行處理，得到多尺度空間圖像L(x,y,σ)，即L(x,y,σ)=G(x,y,σ)⊗I(x,y),]]>其中G(x,y,σ)=12πσ2e-(x2+y2)/2σ2,]]>（x，y）代表圖像的像素位置，σ為尺度空間因子；

第二步，對多尺度空間圖像L(x,y,σ)進行高斯差處理，構建高斯差分尺度空間圖像D(x,y,σ)，即D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)-G(x,y,σ))⊗I(x,y)=L(x,y,kσ)-L(x,y,σ),]]>式中，k為兩相鄰尺度空間倍數的常數；

第三步，檢測該高斯差分尺度空間圖像的局部極值點，然后利用擬合三維二次函數將所述極值點精確到亞像素級，并采用閾值法和Hessian矩陣法篩選特征點，得到SIFT特征點集。