sift特征点提取

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1、哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）摘要图像匹配在遥感、医学、计算机视觉等很多领域中有着广泛的应用，是提取和匹配图像特征是实现图像自动配准的一种重要方法。SIFT(尺度不变特性变换，ScaleInvariantFeatureTransform)最初是作为一种关键点的特征提取出来的，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、防辐射[4]等变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。作为一种优秀的局部特征描述子，SIFT算子被广泛应用于目标识别、图像配准、室内场景定位等场合。论文着重介绍了一种基于图像特征值的匹配方法(SIFT

2、算法),包括SIFT算法的发展历史，算法特点，主要思想和实现步骤，然后实现SIFT特征点提取，以寻找一种优化算法，减少SIFT的算法复杂度。(介绍用什么实验,得到什么结论)关键词：SIFT算法，特征匹配，特征点提取-29-哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）AstractInremotesensingimagematching,medical,computervisionmanyadjacentdomaininawiderangeofapplications,Extractionandmatchingimagecharacteristicsistorealizetheauto

3、maticimageregistrationisakindofimportantmethod.SIFTwasoriginallyasakeypointforfeatureextractionofcomeout,itsmatchingwiththestrongabilitycanhandletwoimagesoccurbetweentranslation,rotationandanti-radiationsuchtransformationunderthecircumstanceofthematchingproblem,eveninsomeextentofarbitraryAngleph

4、otographsofimageandalsohasarelativelystablefeaturematchingability.Asakindofexcellentlocalcharacteristicsdescriptionson,SIFToperatorsarewidelyusedintargetrecognition,imageregistration,indoorscenepositioningandsoon.Thispapermainlyintroducesamethodbasedonimageeigenvalueofmatchingmethod(SIFTalgorith

5、m).IncludingSIFTalgorithmdevelopmenthistory,-29-哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）algorithmcharacteristics,mainideasandimplementationstepsandthenrealizedSIFTfeaturepointextractiontofindanoptimizationalgorithmtoreduceSIFTalgorithmcomplexity.(请不要直译)Keywords：SIFTalgorithm,featurematching,featurepointextractio

6、n,simplifiedalgorithm.-29-哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）目录摘要I第1章绪论11.1课题背景11.2目的意义11.3研究内容及结构安排2第2章智能优化方法32.1基于蚁群的优化算法32.2基于鱼群的优化算法32.3基于神经网络的优化算法32.4本章小结3第3章SIFT基本算法43.1构建尺度空间53.2局部极值点的检测73.3极值点的方向分配73.4特征点描述子的生成83.5SIFT算法的扩展93.6本章小结10第4章SIFT算法的改进方案114.1SIFT简化算法介绍114.2SIFT简化算法124.3本章小结14第5章实验结果及分析155.

7、1简化算法不变性测试155.2描述子维数的选择155.3改进算法的时间复杂度155.4本章小结15致谢16参考文献17附录18-29-哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）第1章绪论1.1课题背景SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）算法由D.GLowe[8]于1999年提出，2004年哥伦比亚大学的DavidLowe[7]提出了一种新的提取特征点的算法—SIFT算法。后来，Y。ke将其描述子部分用PC