Devido à complexidade do algoritmo tradicional de correspondência SIFT, à redundância de pontos características e à dificuldade de atender aos requisitos em tempo real, este artigo propõe um algoritmo rápido de correspondência de imagens SIFT com limiar local adaptativo. Primeiramente, o método proposto otimiza a pirâmide gaussiana construída com base no algoritmo SIFT, reduzindo o número de camadas para eliminar pontos características redundantes e melhorar a eficiência da detecção, além de adaptar o limiar no algoritmo FAST com base no contraste local da imagem para obter uma detecção de pontos características de alta qualidade, selecionando pontos robustos para uma correspondência mais precisa; em seguida, uma janela circular gaussiana é usada para construir um vetor de características reduzido para 32 dimensões, aumentando a eficiência do algoritmo; por fim, os pontos características são refinados com base na consistência geométrica entre os pares de pontos correspondentes, reduzindo eficazmente as correspondências errôneas. Os resultados experimentais mostram que o método proposto apresenta desempenho geral superior ao algoritmo SIFT e outros algoritmos comparativos em termos de precisão de correspondência e eficiência computacional, com uma melhoria de cerca de 10% na precisão da correspondência e uma redução de 49% no tempo de execução em comparação ao algoritmo SIFT tradicional. Em situações de mudanças de escala, rotação e iluminação, a taxa de correspondência correta é superior a 93%.

Algoritmo SIFT;Pirâmide Gaussiana;Limiar adaptativo;Descritor de características;Correspondência de imagens