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视频图像的SIFT特征点自适应提取算法

余宏生 金伟其

余宏生, 金伟其. 视频图像的SIFT特征点自适应提取算法[J]. 红外技术, 2013, (12): 768-772.
引用本文: 余宏生, 金伟其. 视频图像的SIFT特征点自适应提取算法[J]. 红外技术, 2013, (12): 768-772.
YU Hong-sheng, JIN Wei-qi. SIFT Key-points Self-adaptive Extraction Algorithm for Video Images[J]. Infrared Technology , 2013, (12): 768-772.
Citation: YU Hong-sheng, JIN Wei-qi. SIFT Key-points Self-adaptive Extraction Algorithm for Video Images[J]. Infrared Technology , 2013, (12): 768-772.

视频图像的SIFT特征点自适应提取算法

基金项目: 湖北省自然科学基金项目,编号2011CDC107。
详细信息
  • 中图分类号: TP391.4

SIFT Key-points Self-adaptive Extraction Algorithm for Video Images

  • 摘要: 采用SIFT算法匹配视频图像帧前,必须首先提取特征点。如果输入图像的大小和特性变化,特征点的灰度阈值必须随之重新设置,以避免过大的计算量和配准失败。提出了一种视频图像的特征点自适应提取算法。该算法能够将前一帧的视频图像的参数反馈到当前帧,自动设置适当的特征点灰度阈值,使得从当前帧提取的关键点的数量接近预期值。实验结果表明,当输入图像改变时,采用自适应设置阈值方法,从视频帧提取的特征点的数量始终保持在预期值。该方法可以通过SIFT算法自适应地配准数字视频图像,使特征点数量保持稳定,避免配准失败,减小计算量。
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