摘要
従来のSIFTマッチングアルゴリズムは複雑で特徴の冗長点が多く、リアルタイム要求を満たすのが困難であるため、本稿では局所適応閾値を持つSIFT高速画像マッチングアルゴリズムを提案する。まず、提案手法はSIFTアルゴリズムを基に構築したガウスピラミッドを最適化し、ピラミッド層数を減らすことで冗長な特徴点を除去し検出効率を向上させ、画像の局所コントラストに基づいてFASTアルゴリズムの閾値を適応的に抽出し高品質な特徴点検出を実現し、頑健性の高い特徴点を選別してより正確なマッチングを行う。次に、ガウス円形ウィンドウを用いて32次元の次元削減特徴ベクトルを構築し、アルゴリズムの実行効率を高める。最後に、マッチング特徴点対間の幾何学的一致性に基づき特徴点の精製を行い、誤マッチングを効果的に削減する。実験結果から、本手法はマッチング精度と計算効率の両面でSIFTアルゴリズムおよび他の対比マッチングアルゴリズムを上回り、従来のSIFTアルゴリズムと比較してマッチング精度が約10%向上し、アルゴリズム実行時間が約49%短縮された。画像のスケール、回転および照明変化があっても正しいマッチング率は93%以上を維持した。
关键词
SIFTアルゴリズム;ガウスピラミッド;適応閾値;特徴記述子;画像マッチング
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