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針對尺度不變特征轉換（ SIFT）算法復雜度高、計算時間長，難以滿足立體匹配的實時性要求以及當圖像中存在多個相似區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域代替原算法的矩形區域，在內圓和外國環區域內分別統計12個方向的梯度累加值，把局部特征描述符的維數從128維降低到24維，降低了算法復雜度；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域的分辨能力。仿真結果表明，改進后的算法實時性比原算法提高了59. 5%，當圖像存在多個相似區域時，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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