摘要: 针对传统特征匹配算法匹配率低的问题, 提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换(SIFT)特征匹配算法的改进算法. 首先通过适当的梯度算子求出梯度图; 然后以特定权值将梯度图与原图融合, 归一化后对融合图像进行高斯模糊; 最后利用传统算法进行特征提取. 实验结果表明, 改进算法的视角、 旋转不变性明显优于原算法, 对亮度变化较大或有噪声的图像匹配率也略有提升, 有效提高了SIFT特征匹配算法的准确性.
中图分类号:
孙健钧, 赵岩, 王世刚. 基于图像梯度信息强化的SIFT特征匹配算法改进[J]. 吉林大学学报(理学版), 2018, 56(1): 82-88.
SUN Jianjun, ZHAO Yan, WANG Shigang. Improvement of SIFT Feature Matching Algorithm Based onImage Gradient Information Enhancement[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2018, 56(1): 82-88.