전통적인 SIFT 매칭 알고리즘의 복잡성, 특징점 과잉, 실시간성 미충족 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 지역 적응 임계값을 갖는 SIFT 빠른 이미지 매칭 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 제안한 방법은 SIFT 알고리즘을 기반으로 구성된 가우시안 피라미드를 최적화하여 피라미드 층수를 줄여 중복 특징점을 제거함으로써 검출 효율을 높이고, 이미지 지역 대비에 따라 FAST 알고리즘의 임계값을 적응적으로 추출하여 고품질 특징점 검출을 구현하고, 강인한 특징점을 선별하여 보다 정확한 매칭을 수행한다; 다음으로, 가우시안 원형 윈도우를 사용하여 32차원 차원 축소 특징 벡터를 구축하여 알고리즘 실행 효율을 향상시켰다; 마지막으로, 매칭된 특징점 쌍 간의 기하학적 일관성에 따라 특징점을 정제하여 오매칭을 효과적으로 줄였다. 실험 결과 본 논문의 방법은 매칭 정확도와 연산 효율성 면에서 SIFT 알고리즘 및 기타 비교 매칭 알고리즘보다 종합적으로 우수하였으며, 기존 SIFT 알고리즘 대비 매칭 정확도가 약 10% 향상되고 알고리즘 실행 시간이 약 49% 단축되었다. 이미지의 스케일, 회전 및 조명 변화 상황에서도 올바른 매칭률이 93% 이상이었다.

SIFT 알고리즘;가우시안 피라미드;적응 임계값;특징 기술자;이미지 매칭