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SIFT算法在图像匹配领域中占有重要地位,但是,利用SIFT算法提取的图像特征点,是分布在整幅图像中的,这就造成提取的特征点不集中。结合图论的方法,对SIFT算法提取的特征点进行处理,去除部分不集中的点,从而达到提高匹配效率的目的,将该方法命名为G-SIFT算法。G-SIFT算法提取的每一个特征点视为图的顶点,将这些顶点的一元关系视为图的边,并利用这些边的大小特点对特征点进行处理,使得处理后的特征点主要集中在物体上。实验证明,利用该方法对图像进行处理后,特征点匹配结果更加集中,匹配率最高提高了1.4