sift与surf特征提取算法在图像匹配中的应用对比研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。SIFT与SURF特征提取算法在图像匹配中的应用对比研究　　摘要：SIFT算法和SURF算法是图像特征提取和匹配的典型方法，广泛应用于目标检测、图像理解与识别等领域，然而对二者尚缺乏较深入的对比研究。针对这两种算法，采用实验室相机实拍图像和低空无人机实拍图像，以不同的图像旋转角度进行特征点提取和图像匹配实验，从匹配成功率和运行效率两个方面对算法的性能进行对比研究。结果表明，SIF

2、T算法具有较好的图像旋转不变性，匹配精度较高，而SURF算法匹配精度较低，但是效率较高，因此在实际应用中可根据具体需求合理选择。　　关键词：SIFT；SURF；性能对比；特征提取；图像匹配；算法效率　　中图分类号：?34；文献标识码：A文章编号：1004?373X07?0041?04　　ComparisonstudyonapplicationofSIFTandSURFfeature　　extractionalgorithmsinimagematching　　CHENMin1，TANGXiaoan2　　　　Abstract：TheSIFTandSURFal

3、gorithmsastwotypicalalgorithmsforimagefeatureextractionand为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。matchingarewidelyusedinthefieldsoftarget

4、detection，imageunderstandingandrecognition，butthecomparisonresearchonthetwoalgorithmsisshallow.Inallusiontothetwoalgorithms，thefeaturepointextractionandimagematchingexperimentfortheimagestakenbylaboratorycameraandUVAarecarriedoutaccordingtodifferentimagerotationangles.Theperforma

5、ncesofthetwoalgorithmsarecomparedintheaspectsofmatchingsuccessrateandoperatingefficiency.TheresultsshowthattheSIFTalgorithmhasperfectimagerotationinvarianceandhighmatchingaccuracy，andtheSURFalgorithmhaslowmatchingaccuracyandhighefficiency.Oneofthetwoalgorithmscanbeselectedreasona

6、blyaccordingtothespecificrequirements.　　Keywords：SIFT；SURF；performancecomparison；featureextraction；imagematching；algorithmefficiency　　0引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后

7、，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　图像匹配是图像处理研究领域的重要问题，在计算机视觉、医疗图像分析、无人机图像处理等领域有着广泛应用。而图像特征提取是图像匹配的基础和前提，图像特征提取的效率、�嗜范鹊刃阅艿暮没抵苯佑跋熳藕笮�的图像匹配[1?3]。例如，待匹配图像之间普遍存在缩放、旋转等现象，因此在特征提取中需要考虑特征提取的稳定性和准确性，而提取尺度不变的图像特征是解决这一问题的方法。　　近年来，很多尺度不变特征的提取算法被提出和应用，具有代表性的是DavidG.Lowe提出的SIFT算法[4]以及Her

8、bertBay等人提出的SURF[5]算法。相关学者对这两种经典算法在不同的应用