一种改进的 SIFT特征点检测方法

• 作者: 何红洲 李海洋 永革
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 尺度不变特征变换 图像匹配 特征点检测 区域检测 实时性
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 147-150
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.041

摘要

尺度不变特征变换（ SIFT）图像匹配算法采用高斯差分算子（ DoG）进行特征点检测，计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中，检测出的特征点遍布整个图像，造成后续计算量大且误配率高，降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题，采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体，然后运用DoG算子提取特征点，使特征点集中在目标物体上，从而简化计算，提高SIFT算法的实时性。最后，给出改进算法的实验结果和应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海洋	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	25	130	7.0	11.0
2	何红洲	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	4	11	1.0	3.0
6	永革	绵阳师范学院数学与计算机科学学院	2	16	2.0	2.0