高效图像配准：改进LSH算法与SIFT特征匹配

本文主要探讨了一种基于改进局部敏感散列(Extended Locality Sensitive Hashing, ELSH)的图像配准算法在光学精密工程中的应用。作者针对传统的局部敏感散列(LSH)算法存在的不足，提出了一种高效的方法来加速图像特征间的检索配对，以实现快速和精确的图像配准。 LSH算法是一种用于近似相似度搜索的数据结构，它利用哈希函数将高维特征向量映射到低维空间，使得相似的特征向量在哈希表中具有较高的概率落在同一个桶内。然而，原始的LSH可能在处理大规模数据集时效率较低，特别是当特征维度较高时。因此，龚卫国等人提出了改进的LSH算法，通过以下步骤来提升性能： 1. **特征提取与描述**：首先，使用尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法提取图像中的关键点，并为这些点生成高维特征向量，保证了算法对图像缩放和旋转等变换的鲁棒性。 2. **构建哈希索引**：通过对随机选择的子向量进行哈希操作，构建一个哈希索引结构，这有助于减少索引数据的维数和搜索范围，从而显著降低构建索引的时间复杂度。 3. **数据随机取样一致性(RANSAC)**：通过RANSAC（Random Sample Consensus）算法，剔除匹配过程中的异常值和错误点，提高了匹配点对的准确性。 4. **性能比较**：实验结果显示，相比于BBF（Best-Bin-First）和原始LSH算法，改进的ELSH在匹配点对的准确性上有显著提高，同时匹配时间也有所减少，特征匹配时间分别减少了49.9%和37.9%，这证明了ELSH在实际应用中的优势。 本文提出的基于ELSH的图像配准算法通过优化特征向量处理和索引构建，有效提升了图像匹配的效率和精度，对于图像处理领域，特别是在需要实时性和精确性的应用场景中，具有重要的理论和实践价值。