基于自适应非极大值抑制的SIFT改进算法

针对图像配准中尺度不变特征变换(SIFT)算法解算速率慢的问题,提出了基于非极大值抑制的改进算法。该算法扩大了极值检测区域半径,对SIFT关键点进行筛选,实现了关键点的优化分布。还提出一种自适应确定检测区域半径的方法,来更精确地控制关键点的数目和分布。仿真试验结果表明,该算法能在一系列不同的图像变换下表现出稳定的配准结果,解算速率较标准SIFT算法提升显著。