一种改进的SIFT图像匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配结果存在错误匹配点以及冗余匹配点的问题,提出一种改进的图像匹配算法。该算法将SIFT算子的尺度空间极值点作为初始特征点,用Harris角点检测算子对初始特征点进行筛选,选择高对比度的点作为最终特征点。接着设置合适的欧氏距离阈值进行粗匹配。由于SIFT得到的匹配点集存在冗余与错误匹配,改进的算法在匹配后再进行一次逆向匹配,最后,利用RANSAC算法进行纠错,得到正确的匹配特征点对。实验结果表明,在图像有旋转、平移、光照等情况下,该算法稳定、可靠。