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為了提高基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）圖像匹配算法對于圖像對比度變化的魯棒性和算法效率，提出了一種具有可變系數(shù)的自適應(yīng)對比度閾值SIFT算法。根據(jù)特征點局部鄰域的灰度信息初步確定對比度閾值，同時根據(jù)當(dāng)前特征點的多少確定對比度閾值系數(shù)的大小；特征點越多，系數(shù)越大，增大對比度閾值從而達(dá)到避免特征點數(shù)量過大的目的。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的SIFT算法能夠根據(jù)特征點鄰域內(nèi)的灰度分布情況，自動計算對比度閾值，明顯增強(qiáng)了SIFT算法對于低對比度圖像匹配的魯棒性；同時最終提取出的特征點數(shù)量避免了過大，穩(wěn)定在預(yù)定的區(qū)間內(nèi)，算法效率提高了1倍多。
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