一种改进的特征点方向分配算法

现有特征点方向分配算法易受噪声干扰,在光照、仿射变换时准确性有待提高。针对以上不足,在SIFT算法基础上,提出了一种改进的特征点方向分配算法。该算法以特征点为中心,在0°~360°的范围内固定角度间隔,等距采样若干局部区域的圆形图像小块,计算各圆形图像小块质心相对圆心的偏移值。根据统计学原理以及实验验证表明,低偏移值区域易受噪声干扰且对特征点主方向的确定没有影响。据此,改进算法排除低偏移值局部区域,计算剩余局部区域像素梯度的幅度与幅角,利用方向直方图给特征点分配主方向。结果表明,相比SIFT算法,改进算法在主方向分配时运行速度更快,同时准确性更高。此外,在特征点匹配实验中,对视角变换的数据集图像,改进算法的准确率与现有算法基本持平;在噪声干扰的数据集图像中,改进算法的准确率提升了17%。