基于点特征图像匹配算法的性能研究

针对目前基于点特征图像匹配算法在三维重建、自动驾驶、目标跟踪上存在的运行速度及匹配精度等性能问题,设计了多种实验测试不同种类算法在不同环境下的性能。首先,总结并分析了传统图像匹配算法的发展历程,以常用的SIFT算法及其变种为例,结合机器学习降维等方法获得更好的性能。然后,详细阐述了基于深度学习的点特征图像匹配算法,通过与基于传统图像匹配算法的框架比对,总结两类算法的优劣。最后,通过大量实验,对比并分析不同算法之间的性能差异与原因,这些结果对于基于点特征的图像匹配算法的研究与不同领域对于算法的选用具有指导意义。