基于空間結(jié)構(gòu)和顏色信息改進的SIFT特征匹配算法研究.pdf

1、SIFT特征匹配算法通過偵測與描述影像中的局部特征，所提取的特征點描述子對圖像的旋轉(zhuǎn)和尺度變換具有不變性，因此在圖像處理領域應用廣泛，但該算法也存在一些缺點。首先，SIFT特征匹配算法通過圖像的局部特征生成特征點描述子，未考慮圖像的全局空間結(jié)構(gòu)特征；其次，SIFT特征匹配算法未考慮圖像的顏色信息，在圖像的灰度空間生成特征點描述子，使得算法對圖像的顏色變換不敏感。針對以上缺點，本文分別利用奇異值分解匹配算法（SVD）、概率松弛迭代算法（P

2、RI）和綜合彩色圖像標準化算法（CCIN）對SIFT特征匹配算法進行改進。本文主要完成以下工作：
　　1.利用空間上 SVD匹配結(jié)果對SIFT初始匹配結(jié)果的支持度，迭代修正 SIFT算法的初始匹配結(jié)果，改進其全局空間結(jié)構(gòu)信息的不足。匹配結(jié)果與利用偏最小二乘法（PLS）去除誤匹配之后的SIFT特征匹配結(jié)果進行比較，本文算法具有更高的匹配精度，并且不受參數(shù)約束。
　　2.針對彩色圖像易受光照變化的影響，本文首先對待匹配彩色圖像進

3、行綜合標準化（CCIN）處理，去除光照變化（位置、亮度和顏色）對彩色圖像的影響。然后生成對顏色具有完全不變性的SIFT彩色特征點描述子，彌補原算法中顏色信息的缺失。通過大量實驗證明，本文算法提取的SIFT彩色特征點描述子對圖像的旋轉(zhuǎn)和尺度變換仍具有完全的不變性，相比已有的結(jié)合顏色信息的算法，本文算法提取的彩色特征點描述子具有完全的顏色不變性，經(jīng)過主成分分析法（PCA）降維和PLS去除誤匹配后，匹配正確率可達到90％以上。
　　3.