本文選題：SIFT算法　切入點：Trajkovic算法　出處：《電子測量與儀器學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了降低傳統(tǒng)尺度不變特征變換(SIFT)算法的特征點檢測與匹配的時間復(fù)雜度,提出一種優(yōu)化的圖像配準算法,即采用Trajkovic算法檢測特征點,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征點描述符參數(shù),再用稀疏降維原理對特征點描述符參數(shù)進行降維處理,最后,采用基于雙向匹配的相似性度量算法進行特征點匹配。模擬實驗選擇檢測圖像的特征點數(shù)、匹配對數(shù)、正確匹配對數(shù)、匹配正確率、配準時間與配準時間下降率6個指標作為評估標準,結(jié)果表明,優(yōu)化算法在特征點配準正確率方面與傳統(tǒng)SIFT算法相當,但在特征點配準速度方面有明顯提升。
[Abstract]:In order to reduce the time complexity of feature point detection and matching in the traditional scale-invariant feature transformation (sift) algorithm, an optimized image registration algorithm is proposed, which uses Trajkovic algorithm to detect feature points. The assignment descriptor method of SIFT algorithm is used to allocate the feature point descriptor parameters, and then the sparse dimensionality reduction principle is used to reduce the dimension of the feature point descriptor parameters. Finally, The similarity measure algorithm based on bidirectional matching is used for feature point matching. Simulation experiment selects feature points, matching logarithms, correct matching logarithms, and matching accuracy. Registration time and reduction rate of registration time are used as the evaluation criteria. The results show that the optimization algorithm is comparable to the traditional SIFT algorithm in the registration accuracy of feature points, but the speed of feature point registration is obviously improved.
【作者單位】： 安徽工程大學電氣工程學院;
【基金】：安徽省自然科學基金(1508085MF121) 安徽省高校自然科學研究項目(KJ2016A056) 省級專業(yè)綜合改革項目(2016zy013) 安徽檢測技術(shù)與節(jié)能裝置省級重點實驗室開放基金(1506c085002)資助項目
【分類號】：TP391.41

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