基于边缘角点的SIFT图像配准算法

SIFT由特征提取,特征描述符描述和特征匹配3部分构成,该算子特征提取数目庞大,建立特征描述符运算量高,导致算法效率低。提出了一种SEC(SIFT-Edge-Corner)算法,在图像尺度空间提取角点代替SIFT特征点,并根据角点是边缘曲率极值理论,预先采用Canny算子得到高斯边缘图像金字塔,再提取角点并进行尺度选择。实验结果表明:该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率。