基于改进SIFT算法的图像配准.pdfVIP

第25卷 第 6期 电子设计工程 2017年 3月 Vo1．25 No．6 ElectronicDesignEngineering Mar．2017 基寸改进SIFT算法的图像配准 杜 以荣 (大连大学 信息工程学院，辽宁 大连 116622) 摘要 ：对于SIFT算法即尺度不变特征变换配准方法在进行 图像配准匹配率低的问题 ．提 出了一种 再 SIFI1算法基础上的改进的配准方法。本文主要对图像进行梯度锐化处理，使其边缘得到突出，再 利用SIFT算法进行关键点提取，并对锐化后的图像进行匹配。从而完成图像配准。实验结果显示此 方法比传统 SI 方法配准结果好 ，并且匹配率比传统SIFT算法高。 关键词：图像配准；SIFT；梯度锐化；关键点提取；匹配率 中图分类号 ：TN911．73 文献标识码：A 文章编号 ：1674—6236(2017)06—0185—05 BasedontheimprovedSIFT algorithm ofimageregistration DU Yi-rong (CollegeofInformationEngineering，DalianUniversity，Dalian116622，China) Abstract：AimingattheproblemofScaleInvariantFeatureTransform(SIFT)achievinglowmatchingrate whenregistrating images，animageregistrationmethodbasedonimprovedSIFT isproposed．Thispaper mainlydiscussestheimagegradientsharpeningprocessing，tohighlighttheedge，reuseSIFT algorithm toextractkeypoint；and match shaprened images．tocompletetheimageregistration．Theexperimental resuhsshow thatthemethodofmatchingresultissuperiortoSIFT method，andthematchingrate is higherthanthetraditionalSIFTalgorithm． Keywords：imageregistration；SIFT ；gradientshaprening；keypointextraction；matchingratio 图像配准是将传感器不同、视角不同、时间不同 在图像配准 中SIFvr算法逐渐被采纳且被改进 ，发展 等条件下 2幅或者多幅的图像进行变换 。如平移、旋 出很多改进 的算法 ：例如针对于图像具有的噪声特 转、缩放及放射等变换。图像配准技术，主要是为了 性的SURFt~算法 ．研究者提出SIFT—OCTm，BFSIFT8【】 实现图像的变化检测 ，图像的校正 ，图像的融合 ，等 等算法。在性能上进一步得到了改进 。 最为关键 的步骤Ⅲ。 在图像的不变特征提取方面 SIFT算法有着很 传统主要 图像配准方法包括基于灰度的图像配 大的优势：SIFT算法在图像亮度变化方面，图像平 准方法2[1、基于特征的图像配准方法[31和基于变换域 移 ，图像旋转 ，图像缩放方面 ，也具有很好的稳定性 。 的配准方法4[1。基于灰度的配准方法容易实现并且算 具有 良好 的不变性 ，针对噪声干扰和仿射变换 ，SI兀’ 法 比较简单。但基于灰度的配准方法对于视角的变 算法有很好的独特性，很小的物体都能产生很多的 化尺度 的变化较敏感抵抗非线性干扰 的能力较差 。 SIFT 特征点．可以得到精确和快速匹配在大量的特 基于特征 图像配准方法：Harri