一種基于SIFT的改進(jìn)特征點(diǎn)匹配算法

一種基于SIFT本文提出一種改進(jìn)的特征點(diǎn)匹配算法基于尺度不變特征變換（FT）FT算法的準(zhǔn)確性和速度問題。改進(jìn)算法通過改進(jìn)SIFTKD和多通道顏色直方圖的快速匹配算法，加速了匹配速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在準(zhǔn)確性和速度方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的FT算法。SIFT；特征點(diǎn)匹配；KD樹；多通道顏色直方圖征變換（SIFT）是一種被廣泛采用的特征點(diǎn)提取算法。SIFT算法具有尺SIFT算法被廣泛采用，但是其在特征點(diǎn)匹配時(shí)存在一些SIFT算法采用暴力匹配的對(duì)于大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集，運(yùn)算時(shí)間呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)，導(dǎo)致運(yùn)算效率較低。因此，改進(jìn)FT算法的特征點(diǎn)匹配算法是一項(xiàng)非常必要的任務(wù)。KD樹和多通道顏色直方圖的改進(jìn)特征點(diǎn)匹配算法，旨在提高SIFT算法的特征點(diǎn)匹配精度和匹配速度。本文通過實(shí)驗(yàn)對(duì)SIFT算法和改進(jìn)算法進(jìn)行比較分析，并驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。SIFTSIFT算法是一種基于尺度空間圖像的特征點(diǎn)提取算法，旨在提取圖像局部特征并對(duì)其進(jìn)行描述。SIFT算法主要分為四個(gè)步驟：尺度空間極DOG（差分高斯）算子來構(gòu)造尺度空間，通過尋找局部最大值DoG空間的極值點(diǎn)，對(duì)每個(gè)極值點(diǎn)SIFT算法已經(jīng)被證明是一種非常有效的特征點(diǎn)提取算法，但是SIFT算法中，特征點(diǎn)匹配主FT算法的特征點(diǎn)匹配效率，我們?cè)谔卣鼽c(diǎn)匹配的過程中KD方式，進(jìn)一步提高匹配速度。同時(shí)，我們還采用了多通道顏色直方圖，F(xiàn)T算法的特征點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。以下分別對(duì)這兩個(gè)改進(jìn)的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)介紹。KDKD樹（K-dmesonale）處理多維數(shù)據(jù)。對(duì)于特征點(diǎn)匹配的問題，我們將每個(gè)特征向量看作一個(gè)KD樹。KD樹上找到最鄰近的葉節(jié)點(diǎn)，進(jìn)KD樹可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分支與剪枝，大大提高了匹配的效率。圖像的RGB三個(gè)通道進(jìn)行分別統(tǒng)計(jì)，得到一個(gè)包含顏色信息的高維向量。通過對(duì)SIFT算法中的特征點(diǎn)進(jìn)行描述，我們可以在特征點(diǎn)上構(gòu)建一個(gè)多我們?cè)贠xfordBuilding數(shù)據(jù)集上對(duì)這兩個(gè)改進(jìn)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比對(duì)，KD在OxfordBuilding數(shù)據(jù)集中，KD樹算法與SIFT算法在匹配時(shí)間上，分別為0.5s和6.2s，可見其匹配時(shí)間相對(duì)傳統(tǒng)的SIFT算法有較大的優(yōu)KD樹算法能夠基于數(shù)據(jù)進(jìn)行分治和剪枝，因此優(yōu)化后的KD樹相比，多通道顏色直方圖雖然提高了特征點(diǎn)的描述能力，但是其相對(duì)于SIFT方法在特征點(diǎn)匹配的分類效果并不明顯?？梢钥吹?，多通道顏色直方圖對(duì)于OxfordBuilding數(shù)據(jù)集中的圖像匹配精度提高并不明顯，與SIFT方法相比，其特征點(diǎn)匹配精度上有所下降。構(gòu)建基于SIFT的特征點(diǎn)匹配算法是一項(xiàng)非常重要