摘 要：圖像配準(zhǔn)是遙感、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)等許多領(lǐng)域中的一個(gè)基本問(wèn)題，而圖像特征點(diǎn)的提取和匹配是完成圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)。本文采用SIFT尺度不變特性變換算子進(jìn)行圖像匹配，通過(guò)改進(jìn)該算法，提高算法的效率，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，證明改進(jìn)的SIFT特征點(diǎn)匹配方法，可以提高特征點(diǎn)匹配的速率，降低匹配計(jì)算的耗時(shí)。

關(guān)鍵詞：SIFT；特征點(diǎn)匹配；圖像配準(zhǔn)

中圖分類號(hào)：TP391.41

圖像匹配是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要組成部分，被應(yīng)用到許多實(shí)際領(lǐng)域，如航空攝影測(cè)量、目標(biāo)識(shí)別、三維系統(tǒng)重建等。由于受到天氣、遮擋、光線等的影響會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)平移、縮放、旋轉(zhuǎn)等情況，這些均會(huì)為圖像匹配帶來(lái)一定的難度。

1999年Lowe提出了一種局部特征算法[1]，此算法以尺度空間極值作為圖像的特征對(duì)圖像進(jìn)行匹配處理，但該算法提取的SIFT特征點(diǎn)數(shù)量大，匹配時(shí)間較長(zhǎng)，針對(duì)這些結(jié)合Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法對(duì)SIFT算法進(jìn)行改進(jìn)，研究該方法在圖像匹配中的對(duì)匹配速率的影響。

1 SIFT算法

SIFT算法是一種基于尺度空間的局部特征描述算子，其對(duì)于圖像縮放、旋轉(zhuǎn)，仿射變換能夠保持不變性，2004年由David G.Lowe[2]總結(jié)提出。在某些情況下，對(duì)于任何視角拍攝的圖像也能夠保持較穩(wěn)定的配準(zhǔn)力。

算法步驟：（1）不同的尺度空間生成和尺度空間極值檢測(cè)。（2）去除邊緣點(diǎn)和不穩(wěn)定極值點(diǎn)。（3）特征點(diǎn)主方向確定。（4）生成SIFT特征描述符。

圖像金字塔的構(gòu)建[3]如圖1，利用尺度因子的高斯核對(duì)圖像進(jìn)行卷積，獲得圖像的不同尺度空間，作為金字塔圖像的第1層；將該層2倍的尺度圖像，作為金字塔圖像第2層的第1幅圖像，并對(duì)第2層第1幅圖像采用不同尺度因子的高斯核進(jìn)行卷積，從而得到金字塔圖像第2層其他圖像。重復(fù)以上步驟，即可得到高斯金字塔圖像。每層相鄰高斯圖像相減，即可獲得DoG圖像[4]。

因?yàn)镾IFT算法可擴(kuò)展性好，能夠與其他形式的特征向量較容易聯(lián)合，因此，本文試圖利用此特性改變SIFT算法的在應(yīng)用中效用，并運(yùn)用仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

2 Harris算法

1988年C.Harris和J.Stephens共同研究提出的，它是以Moravec算子為基礎(chǔ)。利用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)思路，Moravec算子衍生到Harris算子，可用圖直觀表示，計(jì)算不止水平、垂直、對(duì)角線方向的灰度變化，而且可以計(jì)算任意方向的灰度變化，進(jìn)而利用數(shù)學(xué)公式來(lái)確定特征點(diǎn)。

3 本文算法思路及實(shí)驗(yàn)

本算法主要是針對(duì)SIFT特征提取過(guò)程中，金字塔的構(gòu)建占用了整個(gè)SIFT特征提取時(shí)間大半以上的問(wèn)題，采用階層合理約束的方法來(lái)獲得特征點(diǎn)數(shù)目和時(shí)間消耗的折中。然后結(jié)合Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)數(shù)目控制的策略，減少匹配計(jì)算量，進(jìn)而提高配準(zhǔn)的效率。

分別采用傳統(tǒng)SIFT算法和本文改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。原始圖像數(shù)據(jù)如圖2。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文講述了SIFT特征檢測(cè)算法、Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法，通過(guò)改變SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)中金字塔圖像的不放大2倍的方法，減少特征點(diǎn)提取的耗時(shí)，結(jié)合Harris角點(diǎn)檢測(cè)減少待匹配特征點(diǎn)數(shù)量，提高圖像匹配的速率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，針對(duì)平移和微小視角變化的圖像匹配速率有所提高，但是對(duì)于圖像的配準(zhǔn)率有微小的降低，這點(diǎn)有待進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳志雄.基于圖像配準(zhǔn)的SIFT算法研究與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，2008（05）.

[2]David G.Lowe”Distinctive image features from scale-invariant key points”，International Journal of Computer Vision，2004，91-110.

[3]邱建國(guó)，張建國(guó)，李凱.基于Harris與SIFT算法的圖像匹配算法[J].測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào)，2009（03）：271-274.

[4]楊占龍.基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究[J].電路與系統(tǒng)，2008（04）.

作者簡(jiǎn)介：陳方園（1987-），女，陜西寶雞人，碩士研究生，研究方向：信號(hào)與信息處理。

作者單位：西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，西安 710055