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针对传统图像特征匹配算法存在计算过程繁琐、耗时长及误匹配的问题,提出一种改进的SIFT算法。将特征点周围15×15像素的采样窗口,划分为3×3的种子区域,每个种子区域有5×5个像素点,通过降低向量维数,缩小了特征点周围的邻域选择范围,提高特征点匹配准确度。结果表明:该算法在提取特征点时,用时降低了46. 87%;特征点匹配时,用时降低了16. 17%,误匹配率降低了5. 1%。该算法优于传统的SIFT算法,能够更好地进行图像特征匹配。