基于改進SIFT的圖像特征匹配算法

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摘 要：鑒于傳統(tǒng)尺度不變特征變換（scale invariant feature transform，SIFT）算法特征描述子維度過高、匹配時間長和誤匹配率較高的問題，提出一種改進SIFT的圖像特征匹配算法。首先，將SIFT特征點鄰域的方形區(qū)域改為十字形分區(qū)來簡化特征描述子，降低描述子的維度，減少匹配計算量;然后，在由歐式距離獲取初始匹配點對的基礎(chǔ)上，結(jié)合余弦相似度約束條件過濾偽匹配;最后，利用漸進一致采樣（progress sample consensus，PROSAC）算法進一步優(yōu)化匹配結(jié)果，實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。（剩余9429字）