采用二值SIFT特征描述的图像匹配方法

发布时间：2017-08-26 15:33

  本文关键词：采用二值SIFT特征描述的图像匹配方法

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【摘要】：SIFT算法被广泛应用于图像特征提取与匹配。由于在利用SIFT特征进行图像匹配时,需要计算128维SIFT描述子间的欧氏距离,这对于大规模的图像检索耗费时间巨大。针对上述问题,提出一种利用二值SIFT描述子(EBSIFT)进行图像匹配的方法。首先,将128维SIFT描述子隔点作差,将差值与阈值的比较结果用2位二进制数表示,获得256维二值SIFT描述子;然后,将128维SIFT描述子隔点求平均值,获得128维均值SIFT描述子,再按上述同样的方法对这128维均值SIFT描述子隔点作差,再次获得256维二值SIFT描述子,从而获得512维联合二值SIFT描述子;最后,在进行图像匹配时,利用汉明距离计算512维二值SIFT描述子间的距离。实验结果表明,该方法的匹配正确率达到99.58%,与原SIFT算法持平,而匹配速度是原SIFT算法的19倍,大幅提高匹配效率。
【作者单位】： 上海师范大学信息与机电工程学院;上海师范大学数理学院;
【关键词】： SIFT 二值描述子 图像检索 图像匹配 汉明距离
【基金】：国家自然科学基金项目(61373004) 校创新团队项目(A700115001005) 校基金项目(Sk201220)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 图像匹配方法可分为基于灰度和基于局部特征点两种。基于局部特征点的匹配方法有基于颜色仿射变换的局部特征描述子[2]、Lowe提出的SIFT描述子[3]、快速模板匹配算法[4]。SIFT算法对于旋转、仿射和尺度等变化具有稳定性[7,8],因而被广泛应用于图像匹配,但由于利用SIFT

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本文编号：742148