基于区域分块的SIFT图像匹配技术研究与实现

针对目前SIFT算法在特征匹配过程中出现的搜索范围广、处理数据量大、速度慢的问题,提出一种基于区域分块思想的新型SIFT匹配法。首先将待匹配图像进行双边二分区域分块处理;其次采用投票机制方式选取可信匹配子块,缩小原始匹配区域空间;随后结合SIFT算法提取可信匹配子块的特征点,并进行初步匹配;最后结合双向RANSAC算法去除伪匹配点对,提高匹配的准确率。实验结果表明:基于区域分块的改进SIFT算法比标准SIFT算法具有更强的实时性和鲁棒性,在实际图像匹配中具有一定的应用价值。