【摘 要】
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尺度不变特征变换（ SIFT）图像匹配算法采用高斯差分算子（ DoG）进行特征点检测，计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中，检测出的特征点遍布整个图像，造成后续计算量大且误
【机 构】
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绵阳师范学院数学与计算机科学学院 四川 绵阳621000绵阳师范学院数学与计算机科学学院 四川 绵阳621000; 电子科技大学计算机科学与工程学院 四川 成都610054;
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尺度不变特征变换（ SIFT）图像匹配算法采用高斯差分算子（ DoG）进行特征点检测，计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中，检测出的特征点遍布整个图像，造成后续计算量大且误配率高，降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题，采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体，然后运用DoG算子提取特征点，使特征点集中在目标物体上，从而简化计算，提高SIFT算法的实时性。最后，给出改进算法的实验结果和应用前景。
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