基于改进SIFT的多光谱图像匹配算法

摘要：

针对多光谱图像在各谱段匹配时需要兼顾速度与精度的问题,文中从以下几个方面对SIFT算法进行了改进.针对SIFT算法中特征描述子的维数过高而导致的匹配速度过慢、匹配率低等问题,通过改进特征描述子的结构来实现对描述子的降维.在SIFT特征匹配方面,根据Hessian矩阵的迹的正负确定特征点是极大值点还是极小值点,为后续特征向量匹配缩小搜索范围;然后根据特征点的位置信息剔除部分匹配点对.实验结果表明,改进算法不仅保留了SIFT算法对旋转和亮度等不变性的优势,而且能够有效减少运行时间,并在一定程度上提高了匹配率.

关键词：多光谱图像、SIFT、特征描述子、特征向量匹配

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金 61405203 ,61405204 ,中国科学院光电研究院创新项目Y70B02A11Y

在线出版日期：2019-05-28（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：280-284