CAJ | 학술논문

SIF、(Scale Invariant Feature Transform)算法剔除掉对比度小于给定阈值的候选特征点,认为这些点是不稳定的,但是并没有普遍适用的阈值；固定对比度阈值SIFT算法提取的特征点数目,随着图像对比度的降低而急剧减少,并且整幅图像采用一个固定的阈值,会造成特征点的分布不均匀,无法满足图像高精度匹配的需求；因此需要根据图像人工调整对比度阈值；但是人工调整阈值不能够实现图像的自动匹配,满足不了无法进行人工干预的场合.因此为了提高基于SIFT图像匹配算法的精确性和自动化水平,提出了一种根据特征点局部邻域内的灰度信息,确定对比度阈值的方法,用于改进SIFT算法,并将改进后的算法用于图像匹配；实验结果表明,改进后的SIFT算法能够根据特征点邻域内的灰度分布情况,自动计算对比度阈值,能够很好地适应图像对比度的变化,明显增强了SIFT算法对于低对比度图像匹配的鲁棒性.
SIF、(Scale Invariant Feature Transform)산법척제도대비도소우급정역치적후선특정점,인위저사점시불은정적,단시병몰유보편괄용적역치；고정대비도역치SIFT산법제취적특정점수목,수착도상대비도적강저이급극감소,병차정폭도상채용일개고정적역치,회조성특정점적분포불균균,무법만족도상고정도필배적수구；인차수요근거도상인공조정대비도역치；단시인공조정역치불능구실현도상적자동필배,만족불료무법진행인공간예적장합.인차위료제고기우SIFT도상필배산법적정학성화자동화수평,제출료일충근거특정점국부린역내적회도신식,학정대비도역치적방법,용우개진SIFT산법,병장개진후적산법용우도상필배；실험결과표명,개진후적SIFT산법능구근거특정점린역내적회도분포정황,자동계산대비도역치,능구흔호지괄응도상대비도적변화,명현증강료SIFT산법대우저대비도도상필배적로봉성.