论文研究新型优化SIFT的图像快速配准方法研究.pdf

针对尺度不变特征变换（ScaleInvariantFeatureTransform，SIFT）算法图像配准时间长、匹配率低等问题，提出了重合区域图像极值特征提取法以及图像降采样特征配准法。在特征匹配的过程中，重点考虑重叠区域的特征匹配点对极值一致性约束条件，并利用差分尺度空间的局部单极值，以减小冗余特征点，节约特征提取与匹配时间；在此基础上，以图像尺度大小（选择180×180）作为缩放约束，对图像进行同比例插值缩小，并根据缩放后图像与原始图像变换矩阵之间的关系，计算出原始图像变换矩阵，实现图像的快速、精确配准。利用实例验证了所提方法的有效性和可行性。