一种基于梯度变化累计因子的SIFT特征点提取优化算法

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摘要：为解决尺度不变特征变换（SIFT） 算法在特征点提取过程中计算复杂度高、存在大量冗余运算的问题，该研究提出了一种优化的SIFT算法。该算法的核心是创新性地定义了一种“梯度变化累计因子”，通过分析图像的一阶与二阶梯度，预先识别并屏蔽图像中的平坦或线性变化等不含稳定特征点的区域。在此基础上，算法对图像内不同像素区域进行差异化的尺度空间构造与极值点检测，从而显著减少无效计算。（剩余5598字）

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