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,SIFT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

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.73-34;TP391.6

资助基金：国家自然科学基金项目资助61375033 Project Supported by National Natural Science Foundation of China61375033

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-44