基于改进SIFT算法的图像识别研究

针对基于SIFT算法的图像识别中存在着识别准确度不高,匹配速度慢问题。提出了一种快速获取特征点和匹配特征点方法。首先基于图像边缘的特征点获取方法,对图像边缘进行扩展,只在扩展区域内判断特征点。然后在特征点描述符中增加特征点周围16个子区域归一化后的灰度差分值信息,增强特征点描述能力。通过KPCA降维方法对描述符降维,最后在特征点匹配阶段使用余弦相似度预处理噪声特征点,加快匹配速度。在实际测试中,相对于SIFT算法图像识别率提升了8%左右,识别速度提高了50%左右。