改进的SIFT算法图像匹配研究

对SIFT（尺度不变特征变换）算法特征描述子维数过高,导致匹配速度过慢、匹配率低等问题,提出了一种分级放射状分区的方法来构建特征描述子,将特征点邻域划分为8个区域,统计各个区域内8个方向的梯度方向直方图,得到64维特征描述子,使特征描述子维数降低50%。同时因马氏距离考虑了特征描述子向量间的相关性,在匹配时用马氏距离双向匹配方法代替欧氏距离进行匹配,并用RANSAC（随机抽样一致性）方法消除误配点。实验结果表明,改进的SIFT算法保留了SIFT算法对模糊、压缩、旋转和缩放等不变性优势,并提高了匹配速度,正确匹配率平均增加10%15%。