光学 精密工程, 2009, 17 (2): 439, 网络出版: 2009-10-09   

结合全局信息的SIFT特征匹配算法

SIFT feature matching algorithm with global information
作者单位
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
摘要
提出了结合全局信息的SIFT(Scale Invariable Feature Transformation)特征匹配算法,解决了图像中存在多个相似区域时造成的误匹配问题。在尺度空间检测出特征点,生成包含两基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量;采用BBF(Best Bin First)算法进行搜索,并采用欧氏距离作为度量函数进行特征向量的匹配。实验结果表明,由于在基于局部信息的SIFT向量中加入基于全局形状信息的全局向量,使得当特征点的尺度较小时,可以借助更大邻域范围内的信息对其进行描述,从而降低了由于局部信息相似而造成的误匹配的概率。所用图像误匹配的概率由19%下降到了11%,极大地改善了匹配效果。
Abstract
An improved Scale Invariable Feature Transformation(SIFT) matching algorithm with global context vector is presented to solve the problems that SIFT descriptors result in a lot mismatches when an image has many similar regions. By detecting feature points in scale space, two kinds of feature vectors, a SIFT descriptor representing local properties and a global context vector, are computed. Then, according to BBF searching strategy, the feature vectors are matched by using Euclidean distance. The experimental results indicate that the improved algorithm can describe feature points in a larger region,and can reduce mismatch probability of experimental images from 19% to 11% because global context vectors based on global shape information are induced to the SIFT vectors based local Information. These results reported above show proposed algorithm improves matching results greatly.

纪华, 吴元昊, 孙宏海, 王延杰. 结合全局信息的SIFT特征匹配算法[J]. 光学 精密工程, 2009, 17(2): 439. JI Hua, WU Yuan-hao, SUN Hong-hai, WANG Yan-jie. SIFT feature matching algorithm with global information[J]. Optics and Precision Engineering, 2009, 17(2): 439.

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