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第 43 卷 第 2 期 铁 道 技 术 监 督 研究与交流 Vol.43 No.2 RAILWAY QUALITY CONTROL STUDY AND COMMUNICATIONS 车底图像局部不变特征信号提取SIFT 算法对比分析 1 2 2 2 张国兴 ，吴应永 ，高晓蓉 ，李金龙 （ 1. 中铁第一勘察设计院集团有限公司，陕西 西安 710043； 2. 西南交通大学物理科学与技术学院光电工程研究所，四川 成都 610031 ） 摘  要 ： 为实现机车车底图像局部不变特征信号提取，比较了 3 种新兴的 SIFT 改进算法 ：GS-SIFT 算 法、RIT-SIFT 算法和 Harris-SIFT 算法，对 3 种改进算法的准确性、实时性和高效性进行评价。应用基于 SIFT 的改进算法对火车机车车底实际图像进行处理，提取局部不变特征值，改进算法针对机车车底图像具 有很好的适用性和准确高效性。 关键词 ：机车车底 ；图像分析 ；特征提取 ；局部不变 ；GS-SIFT ；RIT-SIFT ；Harris-SIFT 中图分类号：U269.3-32 文献标识码：B 文章编号：1006-9178（2015）02-040-06 Abstract: To extract local invariant feature signals of underbody images of locomotive，the Paper makes a comparison on three emerging improved SIFT algorithms：GS-SIFT Algorithm，RIT-SIFT Algorithm and Harris-SIFT Algorithm，making an evaluation on the accuracy，real-timeliness and efficiency of the three improved algorithms. It can process the actual underbody image by applying the improved algorithm that is based on SIFT，with the local invariant feature value extracted. The Improved algorithm is sound in applicability，accuracy and efficiency in view of underbody images of locomotive. Keywords: Underbody of Locomotive；Image Analysis；Feature Extraction；Local Invariant；GS-SIFT；RIT- SIFT； Harris-SIFT 0  引言 1  SIFT 算法得到图像特征的主要步骤 利用拍摄技术对机车车底进行检验，可用 CCD 运用 SIFT 算法得到图像特征的主要步骤如下 ： 摄像机拍摄车底图像，再进行特征信号提取，但是 （1）尺度空间极值检测。有哪些信誉好的足球投注网站图像的所有尺度 提取的特征信号必须满足局部不变性，才能获得良 空间，运用高斯差分尺度空间 DOG（Difference of 好局部不变特征信号，利于后续图像配准、分割与 Gaussian）检测尺度空间极值点。 拼接计算等处理。SIFT 算法是由 David Lowe 于 1999