一种改进SIFT算法-论文.pdf

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1、第l3卷第4期江南大学学报(自然科学版)Vol_13No．42014年8月JournalofJiangnanUniversity(NaturalScienceEdition)Aug．2014一种改进SIFT算法师艳伟，杨晶东，杨敬辉(1．上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海200093；2．上海第二工业大学经济与管理学院，上海201209)摘要：针对图像特征提取算法．SIFT，特征描述器维数较高，特征匹配耗费时间较长，匹配过程中存在相同图像不能匹配和不同图像能够匹配等问题，提出了一种改进SIFT算法与K

2、D．tree搜索匹配算法相结合的新方法。采用KD．Tree算法替代传统链表式搜索方法降低特征点匹配时间；把特征点间距离和特征描述子内积同时作为匹配标准，加入相应匹配闽值减少匹配错误率，并通过理论和实验证明采用欧几里德距离作为相似性度量具有更高的匹配成功率。实验结果表明，在图像特征匹配中，该算法能够有效减少特征匹配错误率，大幅度降低匹配时间，具有较好的实时性和鲁棒性。关键词：尺度不变特征变换；特征提取；KD一维树搜索；相似性度量；匹配阈值中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1671～7147(2014

3、)04—0403—08ResearchonanImprovedSIFTAlgorithmSHIYanwei，YANGJingdong，YANGJinghui(1．SchoolofOpticalElectricalandComputerEngineering，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200093，China；2．SchoolofEconomicsandManagement，ShanghaiSecondPolytechnicUnive

4、rsity，Shanghai201209，China)Abstract：Thescaleinvariantfeaturetransform(SIFT)algorithmiswidelyusedinthe3Dreconstruction，imageregistrationandobjectrecognition，etc．TherearesomeproblemsinthestudyofSIFT，itscharacterizationinstrumentshavehighdimensions，whichincrea

5、sethetime—consuming；andanotherproblemisthatdifferentimagescanmatchbutthesameimagecannotmatch．Accordingtothis，thispaperchoosesk-dimensionsearchinsteadofthetraditionalchaintablesearchmethod，provesbyexperimentsthatusingtheEuclideandistanceasthesimilaritymeasur

6、ementismoreaccurateandreliable，andtheimprovedSIFTjoineddistanceandinnerproductmatchingthresholdcansolvemismatch．TheresultsindicatesthattheimprovedSIFTalgorithmcansolvethefittingerrors，andhaslesstimeconsuming，higheraccuracyandstrongrobustness．Keywords：SIFT，f

7、eatureextraction，KD—Treesearch，similaritymeasurement，matchingthreshold2004年Lowe[提出了尺度不变特征变换中的某些特征点不发生变化。然而，SIFT特征具有(ScaleInvariantFeatureTransform，SIFT)算法，即高维描述器，使得匹配实时性降低；另外，还存在相当图像经过仿射变换(旋转、平移、拉伸等)时，图像同特征不能匹配和不同特征能够匹配问题。同年，收稿日期：2013—11—11；修订日期：2013—12—10。

8、基金项目：国家自然科学基金项目(61202376)；上海市教委科研创新项目(B51JG13R003)；上海市研究生创新基金项目(JWCXSL1302)。作者简介：师艳伟(1989一)，男，河南周口人，模式识别与智能系统专业硕士研究生。％通信作者：杨晶东(1973一)，男，黑龙江齐齐哈尔人，副教授，硕士生导师，工学博士。主要从事人工智能、智能机器人等研究。Email：eerfriend@163．cor