[发明专利]一种结合图像灰度与梯度的改进sift特征提取方法

摘要

本发明公开了一种结合图像灰度与梯度的改进sift特征提取方法，该方法分别计算输入图像灰度和梯度的sift特征，再将两部分的特征融合作为新的特征向量输出；本发明作为对图像sift特征提取的一种改进方法，扩展了其在类似于反色图像的特征匹配中的不变性，应用于计算两幅图像的相似度时将会获得更全面更准确的结果；若应用在相似图像的搜索中，也将能搜索出更多更可靠的结果。

主权项

一种结合图像灰度与梯度的改进sift特征提取方法，其特征在于，它包括以下步骤：(1)输入图像。(2)提取灰度图像的原始sift特征：对于输入图像，先建立高斯差分金字塔，通过尺度空间的搜索确定局部极值点，在极值点的邻域内计算其主方向，再计算其128维向量的描述符。(3)计算基于梯度图像的sift特征：对于输入图像，先提取输入图像的梯度图，然后建立高斯差分金字塔，通过尺度空间的搜索确定局部极值点，在极值点的邻域内计算其主方向，再计算其128维向量的描述符。(4)将灰度和梯度的sift特征进行融合：如果梯度特征点在自己的尺度范围内不包含任何灰度特征点，则添加该梯度点特征，否则只将灰度点的权重增加，不记录该梯度点。