基于SITF特征提取的加速匹配方法

摘要：

SIFT算法是目前应用最广泛的特征点提取匹配算法,该算法具有尺度不变性,旋转不变性和一定的光照不变性.但SIFT算法复杂度较高,而且图像匹配时间较慢,在较大形变和光照变化下易出现匹配不准确.针对上述问题,提出极值分类匹配算法,将特征点分为极大特征点和极小特征点两类,进行分类匹配,并利用扩散过程来代替欧式距离计算特征点之问的距离.该文方法不仅降低了时间复杂度,提高匹配速度,而且对图像形变和光照变化更具鲁棒性.

关键词：SIFT算法、图像匹配、特征分类、扩散距离

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-12-04（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：14-15,18