SIFT算法的改进

• 作 者: 余博译[1]李美燕[2]
• 机 构: 南宁市第二中学,广西南宁 530022
• 出 处: 广西计算机学会2013年学术年会
• 发表日期: 2013年期

目的:为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法.方法:首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlati on,NCC)的初始匹配对;然后使用特征点的主方向对局部图像进行旋转校正;最后计算该初始匹配对NCC系数并将相似地貌中的误配点剔除.结果:该方法剔除了大量的误配点,提高了特征点的正确匹配率和重建结果的精度.结论:改进的SIFT算法能够得到更为准确的匹配点对,获得较好的重建效果.