提高SIFT特征匹配效率的方法研究

SIFT算法是目前特征匹配研究领域的热点,因为它具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性而应用于图像匹配中,但其算法复杂、计算时间长。在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,提出一种降低SIFT匹配过程中相似性度量计算代价的方法以提高SIFT特征匹配效率。该方法以街区距离和棋盘距离的线性组合距离代替欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量,同时根据部分特征的计算结果逐步减少参与计算的特征点。实验结果表明:该方法在保持鲁棒性的同时,可以降低时间复杂度,提高图像匹配的效率。