資料介紹
針對(duì)尺度不變特征變換( SIFT)算法中描述子維度高造成配準(zhǔn)過(guò)程中計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的SIFT算法。該算法利用圓形的旋轉(zhuǎn)不變性,以特征點(diǎn)為中心,在近似大小的圓形特征點(diǎn)鄰城內(nèi)構(gòu)造特征描述子,以每個(gè)圓環(huán)作為一個(gè)子環(huán),每個(gè)子環(huán)內(nèi)只有像素位置發(fā)生了改變,像素之間其他相對(duì)信息是保持不變的。當(dāng)圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)時(shí),統(tǒng)計(jì)每個(gè)圓環(huán)內(nèi)元素的梯度累加值進(jìn)行排序,生成特征向量描述子,降低了算法的維度及復(fù)雜度,把特征描述子的維數(shù)從128維降低到48維。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法旋轉(zhuǎn)配準(zhǔn)重復(fù)率在85%以上;在圖像旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化情況下,與SIFT算法相比,平均配準(zhǔn)準(zhǔn)確率提高5%,平均配準(zhǔn)耗時(shí)降低30%左右,有效實(shí)現(xiàn)了對(duì)SIFT的改進(jìn)。
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