В связи со сложностью традиционного алгоритма сопоставления SIFT, избыточностью признаков и трудностями с обеспечением режима реального времени, в данной работе предложен быстрый алгоритм сопоставления изображений на основе SIFT с локальным адаптивным порогом. Во-первых, оптимизирована построенная гауссовская пирамида на основе алгоритма SIFT путем уменьшения числа уровней пирамиды для устранения избыточных точек признаков и повышения эффективности обнаружения, а также адаптивно выбран порог в алгоритме FAST на основе локального контраста изображения для получения высококачественных точек признаков и отбора более устойчивых точек для более точного сопоставления; во-вторых, используется гауссово круглое окно для создания 32-мерного понижающего размерность вектора признаков, что повышает эффективность алгоритма; наконец, на основе геометрической согласованности между парными сопоставленными точками проводится очистка признаков для эффективного снижения количества ошибочных совпадений. Результаты экспериментов показывают, что предложенный метод превосходит алгоритм SIFT и другие сравнительные алгоритмы по точности сопоставления и вычислительной эффективности, при этом точность сопоставления улучшилась примерно на 10%, а время выполнения алгоритма сократилось примерно на 49%. При изменении масштаба, вращении и освещении уровень правильных совпадений превышает 93%.

Алгоритм SIFT;Гауссовская пирамида;Адаптивный порог;Дескриптор признаков;Сопоставление изображений