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針對尺度不變特征變換（ SIFT）算法中描述子維度高造成配準過程中計算量過大的問題，提出了一種改進的SIFT算法。該算法利用圓形的旋轉不變性，以特征點為中心，在近似大小的圓形特征點鄰城內構造特征描述子，以每個圓環作為一個子環，每個子環內只有像素位置發生了改變，像素之間其他相對信息是保持不變的。當圖像發生旋轉時，統計每個圓環內元素的梯度累加值進行排序，生成特征向量描述子，降低了算法的維度及復雜度，把特征描述子的維數從128維降低到48維。實驗結果表明，改進算法旋轉配準重復率在85%以上；在圖像旋轉、縮放和光照變化情況下，與SIFT算法相比，平均配準準確率提高5%，平均配準耗時降低30%左右，有效實現了對SIFT的改進。
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