基于局部统计特性及SIFT算法的图像配准

针对SIFT算法运算量较大的问题,提出了一种改进算法,可以减少基于SIFT算法的图像匹配的运算量。首先定义图像的局部信息函数,使得局部信息函数数值大小反映该点是特征的概率的大小。利用一个阈值将局部信息函数进行分割,进而在局部信息较大的区域进行SIFT特征提取,局部信息小的区域不进行SIFT特征提取,从而达到提高SIFT特征点的检测效率。利用检测到的特征点的对应关系建立几何校正关系式,进而完成图像匹配。理论分析及实验表明,通过局部信息函数的预筛选功能,只用在较少的图像位置进行SIFT特征检测,就能得到绝大部分SIFT特征点。并能通过舍弃一些信息量较少的特征点,换取速度的进一步提升。算法达到了预期的效果。