Improved SIFT Matching Algorithm

SIFT特征描述子的高维性和复杂性，不但占用较大的内存空间，而且影响特征匹配的速度。文章采用基于特征点邻域梯度统计的思想，局部统计区域由以特征点为中心的8个同心方环分割出来的环形组成，并计算出其相应像素的梯度(模值和方向)，统计出8个方向的梯度累加值，然后进行从大到小的排序，最后再进行规一化处理。建立新的描述子将原来的128维向量降低到64维，实验证明此方法在保持匹配精度的情况下提高了匹配速度。 The high dimension and complexity of feature descriptor of SIFT, not only occupy the memory space, b... View More