基于SIFT的图像匹配方法改进
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湖南省十二五重点实验室开放课题(2015IM05)


Improvement of Image Matching Method Based on SIFT
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    摘要:

    SIFT算法是一种经典的图像匹配方法,但也存在计算量大、时间复杂度高的问题.针对这些问题,本文提出了一种改进的SIFT算法,将SIFT算法中表示关键点的特征信息结构进行改造,重新生成了一种新的有序结构.此结构将128维向量描述子根据关键点的8个梯度索引方向分成8组,产生新的有序描述子.重构之后的算法,减少了关键点匹配的计算量,从而提高算法的效率.实验表明,改进的算法,保持了原算法的优点以及在不降低原算法匹配精度的情况下,算法效率有明显提升.

    Abstract:

    SIFT algorithm is a classic method of image matching, but there are large amount of calculation and high time complexity. To solve these problems, we put forward an improved SIFT algorithm in this study. According to the eight gradient directions, we divided the 128 dimensional data of the SIFT algorithm into eight groups, and redefined the key point information. According to the new key point information, it generates new order descriptors. In this way, it will reduce the amount of calculated quantities, so as to improve the efficiency of the algorithm. The experiment shows that the improved algorithm keeps the advantages of the original algorithm, and greatly improves the efficiency of the algorithm without reducing the precision of the original algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

易飞,许珊珊.基于SIFT的图像匹配方法改进.计算机系统应用,2018,27(10):261-267

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  • 收稿日期:2018-02-24
  • 最后修改日期:2018-03-14
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  • 在线发布日期: 2018-09-29
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