基于主方向梯度的SIFT算法匹配的优化

作者：雷俊锋; 朱月苓; 肖进胜; 郭勇; 张存

来源：计算机工程与应用, 2015, 51(13): 149-152.

• 图像匹配
• SIFT算子
• 主方向梯度
• 鲁棒性

在相似区域较多的图像匹配时,SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的匹配计算(KDtree-BBF)较复杂,耗时长,很难满足实时性要求。提出一种改进的匹配算法,将特征点的周围邻域的主方向梯度作为特征之一,采用主方向梯度和欧式距离相结合的计算方法进行特征点的匹配。实验结果表明:改进的算法不仅简单易行,且对图像的旋转、缩放、光照变换均具有良好的鲁棒性,比较原Open SIFT算法还发现,改进算法的加速比范围为1.0469.065。

• 单位
  武汉大学