基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究

摘要

为解决目前大多图像配准算法存在匹配精度低、执行时间长的问题,提出了一种基于图像分块提取特征点的自动配准算法.该算法结合了Harris算子与SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算子的优点,先用Harris算子快速提取角点作为图像原始特征点,然后利用SIFT算子对原始特征点进行特征描述,从而得到在不同尺度下都不变的特征点,最后通过欧氏距离确定匹配点对进行图像配准.实验结果表明,该算法保留了Harris算子和SIFT算子的优点,减少了经典SIF算法提取极值点的时间,并且具有良好的鲁棒性、尺度不变性.针对200幅图像进行测验,当发生平移、旋转或缩放变换时,两幅图像间的匹配正确率高达95％.结果表明该算法能高效、高精度的实现图像配准.