基于sift特征的图像匹配

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1、基于SIFT特征的图像匹配摘耍：SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)特征匹配算法是Lowe提出来的用于图像特征匹配的算法，是目前特征匹配领域的热点，对图像的旋转，尺度缩放和亮度变换保持不变，对视角变换，仿射变换保持一定程度的稳定。SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点，具有独特性好，信息量丰富，多量性，高速性，可扩展性等特点。该算法首先给出了尺度空间的生成方法，检测出极值点；接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位极值点的方法；然后基于特征点邻域像素的梯度和方向生

2、成了关键点的描述向量：最后根据特征向量给出了匹配方法，捉取了SIFT的特征点，并其应用于图像匹配。实验证明这种算法具有较强的匹配能力和鲁棒性，是一种较好的图像匹配算法。关键词：SIFT,特征匹配，尺度不变，极值点ImagematchingbasedonSIFTfeatureslixiang(DepartmentofElectronicEngineering,Xi’anUniversityofElectronicScienceandTechnology,Xi’an，710126)Abstract:SIFT(Sca

3、leInvariantFeatureTransform)Lowefeaturematchingalgorithmisproposedforimagefeaturematchingalgorithm,featurematchingisahotfieldofimagerotation,scaleandbrightnessscalingtransformationunchanged,forperspectivetransformation,affinetransformationtomaintainacertaind

4、egreeofstability.SIFTfeaturepointisalocalscaleinvariantimagefeaturepoints,hasauniquegood，richamountofinformation，alotofresistance，speed,scalabilityandotherfeatures.Firstly,giventhescalespacegenerationmethodtodetecttheextremepoint;thengivestheextractionstepan

5、dtheprecisepositioningoftheextremepointsofthemethodSIFTfeaturepoints;thenfeaturepointsbasedongradientanddirectionofneighboringpixelstogeneratethekeypointsofthedescribedvectors;Finally，thematchingmethodaccordingtothefeaturevector,theSIFTfeaturepointsextracted

6、andappliedtotheimagematching.Experimentalresultsshowthatthealgorithmhasstrongabilitytomatchandrobustness,itisagoodimagematchingalgorithm.Keywords:SIFT;featurepointmatching;scaleinvariant;extremepoint收稿曰期:2013-11-20修改日期:2013-11-241引言自上个世纪70年代，美国从进行的飞行器辅助导航系统、

7、武器投射系统等应用研究中提出图像匹配以來，它一直是学者们研宂的热点和难点。图像匹配技术是现代遥感技术、微电子技术和精密检测技术的综合性产物，随#可科学技术的迅猛发展，图像匹配技术在近代信息处理，特别是在图像信息处理领域中占据沿越來越秉耍的地位。M前，已广泛应用到图像识别、图像分析和计算机视觉、Mt小识别和跟踪等许多熏耍领域。M前，有关研宄人员对图像匹配技术进行了大量的研宂，提出了很多匹配算法：有基于而积的方法，有基于比位的方法，有相位相关算法等等。但是这些匹配算法都有一个共同点：图像I川的焦距要一致，不能有尺度

8、缩放，旋转不能太大，变形不能太明显。随沿图像技术和计算机技术的发展,出现了基于特征的图像匹配技术。这种技术的优点是能处理不同特性的图像和图像M变形义杂的情况。缺点是特征的检测W难，算法稳定性较差。针对特征匹配算法存在的不足，经过计算机视觉多年的发展，特征提取技术越來越稳定，特別是尺度空W的特征检测器甚至吋以稳定地对两幅位移很大的图像进行准确的特征检测和匹配。2SIFT算法的原理与步骤2