一种优化的SIFT配准算法

　　针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足，提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理，结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征；再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配；最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明，与原始SIFT配准算法相比，优化算法能够有效提高算法效率，减少错误匹配，取得了较好的匹配效果。