种结合小波变换的SIFT特征图像匹配算法

研究目标识别和图像匹配优化问题,针对小波变换能压缩图像信息及抑制高频噪声的优点,采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的图像匹配方法,克服了传统SIFT算法计算复杂实时性不强的缺点。算法首先对基准及后续图像分别做小波分解得到包含大量信息的低频图像,利用SIFT提取特征点,通过优化的最优节点优先(BBF)算法及随机抽样一致性(RANSAC)算法完成两图特征点对的搜索及检验。实验表明,算法不仅减少了匹配计算量,大大提高匹配效率,同时对图像缩放,旋转,遮挡,亮度变化也有较强的适应能力。