基于SIFT特征匹配的精准图像配准算法

摘要：

尺度不变的特征变换方法(SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保存不变的优点,该文提出了一种基于SIFT算法的精准的图像配准方法.首先利用SIFT算法提取图像中的特征点;接着对这些特征点采用相似性准则中的欧式距离进行匹配,得到初始匹配对;由于初始匹配对中存在误匹配对,从而造成匹配的精度不足,因此提出一种改进后的RANSAC(随机取样一致性性算法)消除误匹配对.此外该文通过多次实验,选取SIFT算法中合适的比例阀值,提高配准的精度.实验结果表明,该方法既继承了SIFT算法的鲁棒性,又提高了匹配精度.

关键词：SIFT、欧式距离、改进后的RANSAC、图像拼接、精度

所属期刊栏目：7

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2011-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：400-402