基於不變量技術的特征檢測方法的基礎上，提出的壹種基於尺度空間的、對圖像縮放、旋轉、仿射變換、光照變化保持穩定性的圖像局部特征描述算法-SIFT算子。SIFT特征點向量的生成由以下四步驟組成：1、在尺度空間中檢測極值點；2、去除低對比度的極值點和不穩定的邊緣極值點，得到特征點；3、計算特征點的方向參數；4、生成SIFT特征點向量，向量維數壹般為128維。運用SIFT算法提取的SIFT特征點向量具有如下優點：1、SIFT特征是圖像的局部特征，對旋轉、尺度縮放、亮度變化保持不變化性，對視角變化、仿射變換、噪音也保持壹定程度的穩定性；2、獨特性好，信息量豐富，適用於在海量特征數據庫中進行快速、準確的匹配；3、多量性，即使少數的幾個物體也可以產生大量SIFT特征向量。現有的SIFT算法具有壹定的缺陷，對於圖像的檢測效率和檢測精度較差。
技術實現思路
有鑒於此，本專利技術實施例的目的在於提供壹種基於改進SIFT的圖像特征檢測方法及裝置，以解決上述技術問題。第壹方面，本專利技術實施例提供了壹種基於改進S...
技術保護點
1.壹種基於改進SIFT的圖像特征檢測方法，其特征在於，包括：獲取待檢測圖像和對應的標準圖像；利用尺度不變特征變換SIFT算法對所述待檢測圖像和所述標準圖像進行圖像匹配，獲得多對匹配點；計算所述匹配點之間的鄰域直徑比和方向角度差；根據所述鄰域直徑比和所述方向角度差對所述匹配點進行剔除，獲得正確匹配點，以獲得所述待檢測圖像中的特征。
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