基于自适应SIFT算法的全局运动估计方法

摘要

为了更好地实现全局运动估计快速、准确的处理,根据全局运动中视频图像序列的时间冗余特性,提出一种自适应SIFT(Scale-inVariant feature transform)算法.基于最近三次模型匹配的结果,采用Lagrange抛物线插值来预测需要匹配的参考帧和当前帧图像的重叠区域.在重叠区域上提取特征点和进行特征匹配,既能够消除视频图像序列中存在的大量信息冗余,加快每帧图像的处理速度,又可以提高待匹配特征点的有效性,减少误匹配.实验结果表明,改进后的算法自适应能力强、速度快、匹配精度高,基本满足实时定位.