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針對尺度不變特征轉(zhuǎn)換（ SIFT）算法復(fù)雜度高、計算時間長，難以滿足立體匹配的實時性要求以及當(dāng)圖像中存在多個相似區(qū)域時誤匹配率較高的問題，提出了一種改進的立體匹配算法。該算法從兩個方面對SIFT算法進行了改進：首先，由于圓形具有天然的旋轉(zhuǎn)不變性，該算法以特征點為中心，采用近似大小的兩個同心圓區(qū)域代替原算法的矩形區(qū)域，在內(nèi)圓和外國環(huán)區(qū)域內(nèi)分別統(tǒng)計12個方向的梯度累加值，把局部特征描述符的維數(shù)從128維降低到24維，降低了算法復(fù)雜度；其次加入了12維的全局向量，使生成的特征描述符包含了基于局部信息的sivr向量和基于全局信息的全局向量，提高了算法對圖像中相似區(qū)域的分辨能力。仿真結(jié)果表明，改進后的算法實時性比原算法提高了59. 5%，當(dāng)圖像存在多個相似區(qū)域時，誤匹配率下降了9個百分點。所提算法在圖像處理的實時性要求較高的場合下適用性較好。
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