基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第2期北京时间：

作者：贾雯晓1，张贵仓1，汪亮亮1，秦 娜2

单位：1.西北师范大学 数学与统计学院，兰州 730070；2.西北师范大学 计算机科学与工程学院，兰州 730070

摘要：为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题，提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点，对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度，选择出精匹配点对，实现图像配准。实验结果表明，该算法能有效地找到较多的匹配点对，准确地去除误匹配点对，明显地提高了配准精确度。

关键词：尺度不变特征变换（SIFT）,随机抽样一致性（RANSAC）,图像配准,非下采样轮廓波（NSCT）变换,特征点