基于改进SIFT算法的图像匹配_刘佳

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1、第34卷第5期仪器仪表学报Vol.34No.52013年5月ChineseJournalofScientificInstrumentMay．2013*基于改进SIFT算法的图像匹配1，2111刘佳，傅卫平，王雯，李娜(1．西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048;2．西安科技大学理学院西安710054)摘要:为进一步提高SIFT匹配算法的鲁棒性和正确率，从以下几个方面改进SIFT算法。对图像进行多分辨率小波变换，重建图像近似成分———低频信息参与匹配;采用“回”字形双层方邻窗将特征点邻域区域划分成四部分，建立3

2、2维特征点描述符向量;运用欧式距离初步确定匹配点，再用积分图像进一步剔除由于特征点具有空间相似性而出现的误匹配点，从而提高匹配精度。实验表明，本文算法在匹配精度和匹配时间上有明显提高，特别是当图像具有较多局部相似特征时，匹配点数增加，匹配正确率提高。关键词:SIFT算法;小波变换;特征描述符;积分图像;图像匹配中图分类号:TP391．41文献标识码:A国家标准学科分类代码:520．604ImagematchingbasedonimprovedSIFTalgorithm1，2111LiuJia，FuWeiping，Wang

3、Wen，LiNa(1．SchoolofMechanicalandPrecisionInstrumentEngineering，Xi'anUniversityofTechnology，Xi'an710048，China;2．SchoolofScience，Xi'anUniversityofScienceandTechnology，Xi'an710054，China)Abstract:InordertofurtherimprovetherobustnessandaccuracyofSIFTmatchingalgorithm，

4、theSIFTalgorithmisimprovedinthefollowingseveralaspects．Multi-resolutionwavelettransformisperformedontheimages，theimageapproximationcomponentsthatarereconstructed-low-frequencyinformationisadoptedtomatchtheimages;anda”nestedbox”-shapeddoublesquareneighborhoodwindo

5、wisusedtodividetheneighborhoodofafeaturepointintofourareasandconstructa32dimensionfeaturedescriptorvector．Euclideandistanceisusedtopreliminarilyensurethematchingpoints，andthenintegralimageisusedtoeliminatethemismatchingpointscausedbythespacesimilari-tyofthefeatur

6、epoints，sothatthematchingaccuracyisimproved．Experimentsshowthattheproposedalgorithmsig-nificantlyimprovesmatchingaccuracyandmatchingtime;especiallywhentheimagehasmorelocalsimilarcharacter-istics，allthematchingpointsandthematchingcorrectrateincrease．Keywords:SIFTa

7、lgorithm;wavelettransform;featuredescriptor;integralimage;imagematching射、视角、光照不变性，对目标的运动、遮挡、噪声等因素1引言影响也能保持较好的匹配效果。随着SIFT算法的不断［4-9］［10］发展，目前已被广泛地应用于工件识别、医学图像［11］［12］［13］图像匹配定位是机器立体视觉中的关键技术之一。配准、移动机器人定位与地图创建、图像拼接、［1］［14-15］［16］MOＲAVEC等人采用角点算子来实现立体视觉匹配;3D目标识别、人脸识别等。

8、［2］［4］在此基础上HAＲＲIS等人对算子进行改进，但它对尺对SIFT算法的改进具有代表性的有PCA-SIFT、［9］［6］度、视角、照明变化比较敏感，而且抗噪声能力差;LOWEGLOH和SUＲF。SUKTHANKAＲ提出的PCA-SIFT等人提出一种更加稳定的(scaleinvariantfeaturetrans