基于光谱图像空间的改进SIFT特征提取与匹配

摘要

原始SIFT算法采用不同参数的高斯核取差,是对图像空间性质的一种测量方法.本文在光谱维度上取差,用光学系统在光谱维度上的差异作为图像空间性质的测量方法;传统SIFT方法及大量的改进方法只统计以特征点为中心的邻域范围内图像块的像素信息,文中将匹配过程分为2个步骤,首先利用邻域范围内的图像块像素信息进行粗匹配,然后选取排序后相似程度最高的4组匹配对作为基准匹配对,对特征点进行二次校验.仿真结果表明文中的设计方式显著增加了检测到的特征点数量,有效剔除了错误匹配.