具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法

针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题，本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先，所提方法在SIFT算法的基础上，对构建的高斯金字塔进行了优化，通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率，并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测，筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配；其次，采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量，提高算法运行效率；最后，根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯，有效减少误匹配。实验结果表明，本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法，相比传统的SIFT算法，匹配精度提高了约10%，算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下，正确匹配率在93%以上。