Para resolver o problema da baixa quantidade de pontos de características extraídos pelo algoritmo SIFT tradicional, pode-se utilizar as características das imagens hiperespectrais, reconstruindo a diferença do espaço de escala da imagem na dimensão espectral, o que aumentou significativamente a quantidade de pontos de características extraídos. No entanto, o grande aumento na quantidade de pontos de características resulta em maior custo de tempo do algoritmo e baixa proporção de pontos de características eficazes. Para resolver o problema da redundância dos pontos de características e melhorar a eficiência do pareamento, propõe-se um algoritmo F-SIFT baseado no espaço espectral da imagem. Utilizando o algoritmo FAST, capaz de julgar rapidamente no nível do pixel, construiu-se um critério de vizinhança octogonal centrado no pixel atual. Antes de extrair os pontos de características da imagem, foi feita uma pré-seleção dos pixels correspondentes nas posições da pirâmide diferencial, reduzindo a quantidade de pontos de características para menos de 10% do original. Além disso, os métodos tradicionais de pareamento só contabilizam as informações dos pixels no entorno do pixel-alvo, ignorando as informações de posição geométrica do pixel. Portanto, este artigo expandiu o vetor do descritor de características, realizando inicialmente um pareamento grosseiro do descritor utilizando a razão entre o vizinho mais próximo e o segundo mais próximo, registrando o grau de confiabilidade e incluindo-o no vetor do descritor. Em seguida, foram selecionados iterativamente 4 pares de correspondências dentre os 20 primeiros conforme o grau de similaridade para construir um plano triangular, utilizando as informações de posição do pixel para realizar o pareamento preciso. Os resultados experimentais mostram que o método proposto pode reduzir efetivamente o número de pontos de características redundantes e eliminar os pareamentos incorretos.

Transformação de características invariante à escala;Espaço espectral da imagem;Critério de vizinhança octogonal;Pareamento iterativo de dupla posição