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为提高基于SIFT(scale invariant feature transform)图像匹配算法的匹配鲁棒性和效率,以便在仪器仪表等便携设备上使用,提出一种基于邻域梯度值分组的匹配方法。将特征点周围四邻域的最大梯度值作为特征之一,在SIFT特征匹配之前作为分组匹配依据。在Android移动平台上,对优化算法和传统算法进行对比实验,实验结果表明,改进后的SIFT算法能够在保证匹配正确率的同时减少运算量,匹配速度可提高2至3倍。