基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

摘要：

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题，提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值，其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配，小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型，以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间，提高效率，通过分析图像的纹理变化，采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明，该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高，稳定和快速等特点。

关键词：尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配、图像配准、欧氏距离、双阈值

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61104213；江苏省自然科学基金No.BK2011146。

在线出版日期：2014-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：189-193