不同分辨率图像的角点匹配方法

针对不同分辨率图像的匹配问题,提出了一种利用高斯金字塔的一对多角点匹配方法.采用一种变形的特征描述算子(SIFT)对角点附近的图像区域进行特征提取,根据提取出的特征向量进行角点匹配,并提出一种简单有效的抽样一致性算法以剔除错误匹配点对,最后在一对多角点的匹配结果中选出最佳的匹配作为最终的角点匹配结果.实验结果表明,该算法能有效地克服分辨率的差异给匹配带来的困难,算法简单,可靠性好.     

图像制导中的SIFT快速算法

图像制导中,导弹根据预存的地形图自动捕捉攻击目标.通过图像匹配识别目标,尺度不变特征变换(the scale invariant feature transform,SIFT)算法具有优异的性能,但计算量较大.根据地形图像的特点提出了一种SIFT改进算法Zoser SIFT,Zoser SIFT直接对图像进行逐级递减采样,形成阶梯(Zoser)金字塔图层,由24邻域极值点形成特征点.新算法不进行高斯变换,具有图层少、特征点数量适中等优点,大幅度减少了计算量.同时新算法占用内存空间少,浮点运算少,适合在实时DSP系统中应用.新算法虽然抗噪声能力有所下降,但对光照改变、尺度变化、变形和遮挡等仍有很好的鲁棒性,在航拍地形图上进行识别时性能稳定.