基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法

SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用SIFT特征进行匹配，存在两个问题：易受匹配参数的影响，出现较多的错漏匹配现象；只适用于相似变换情况下的图像匹配，对于高维的仿射变换情况则难以奏效，而在实际图像匹配中这种情况更为常见。针对以上问题，提出了一种空间变换迭代的SIFT特征图像匹配方法。把SIFT特征点集匹配转化为SIFT特征向量与点集的几何分布信息相关的函数最优化求解问题，通过在确定性退火框架下，迭代求解空间仿射变换与点集匹配对应关系，最终得到最优的SIFT特征点匹配关系。仿真实验表明：在较大仿射变换情况下该方法仍能实现图像SIFT特征点集的正确匹配。