改进的SIFT特征提取和匹配算法

针对月球影像和尺度不变特征变换(SIFT)算法的特点,在改进SIFT特征提取算法的基础上,提出了一种稳健的图像自动匹配策略。首先,自动调整SIFT算法中的对比度控制系数,提高关键点提取的均衡性;然后,用SIFT描述向量之间的欧氏距离最小值与次小值的比值作为阈值,进行粗匹配,并利用匹配对主方向角度差直方图剔除部分伪匹配;最后,自动计算随机采样次数、误差容忍度等参数,使用改进的随机选取一致性(RANSAC)方法确定透视变换模型初始参数,并用该模型和误差容忍度对匹配集合中的匹配对进行校验,选取出正确的匹配对。实验结果表明,在图像有一定程度的视点、光照、旋转、比例、模糊和对比度变化等情形下,该算法稳定、可靠。该方法能有效解决图像匹配门限的选择问题,真正实现了无人工干预的自动匹配。