一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法

针对传统SIFT算法的配准精度和配准效率易受斑点噪声和图像灰度差异影响的问题,提出一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法.首先基于改进的马尔可夫(MRF)算法对SAR图像进行分割,结合区域特征和边缘特征筛选出稳定的显著性区域;然后在显著性区域的边缘附近进行SIFT特征点的提取;最后通过SIFT特征点的匹配实现图像配准.实验结果表明,该方法在保证较高的配准精度的同时,提升了算法效率.     

基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准。     

鲁棒KAZE算法的SAR图像配准

针对传统的SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配性能低下,对非线性扩散滤波的KAZE特征检测算法分别从构建尺度空间和特征点检测两个方面进行改进,来提高多波段SAR图像匹配性能。尺度空间构建方面:提出采用高斯引导滤波取代KAZE算法中的非线性扩散滤波,充分利用高斯引导滤波的算法实时性、尺度不变性和良好的边缘保持性来克服非线性扩散滤波构建尺度空间的算法耗时较高的问题。特征点检测方面:提出采用引入指数加权均值比例算子(ROEWA)结合多尺度Harris角点检测的改进方法,充分利用ROEWA算子抑制相干斑噪声和多尺度Harris算子计算简单、旋转、尺度不变等优点,克服了传统的梯度差分方法检测SAR图像特征点时在SAR图像强散射纹理区造成大量错误率。描述符构建阶段,在梯度比例图像上采用原始的KAZE算法相同原理构建MSURF描述符。最后通过最近邻匹配和一致性倒数(RANSAC)进行错误匹配剔除。实验结果表明本文提出的改进KAZE算法应用于SAR图像配准优于原始KAZE特征算法。     

基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法研究

为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法.构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配.研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配准和图像融合.经实验验证,通过匹配失误次数、匹配度以及匹配时间的数据对比所提算法与基于ORB算法的全景图像拼接技术的优劣,确定基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法更具备优越性.     

中低分辨率遥感影像控制点对自动提取方法

遥感影像配准是遥感影像融合与校正的基础,而控制点提取是遥感影像配准的关键。针对中低分辨率遥感影像配准时产生的控制点少且分布不均匀、正确匹配率低等问题进行研究,提出了一种自动提取其控制点对的方法。该方法采用区域匹配策略,首先将参考影像与待配准影像的公共区域进行网格划分,对2幅影像中相同地理范围的小区域进行一致编号,接着建立影像的多尺度空间,对每一个尺度影像区域块采用Harris进行角点检测,用SIFT特征描述符描述Harris角点的特征向量,最后利用区域匹配策略进行特征点的匹配。实验表明,该方法能提取出均匀分布且精度高的控制点对,有利于提高中低分辨率遥感影像配准的精度。     

一种改进的SIFT图像配准算法

针对SIFT算法实时性差的缺点,提出一种改进的SIFT图像配准算法,该方法:(1)运用积分图像解决了构建尺度空间时间花费大的问题;(2)利用圆的特性对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,同时将每一个描述子由原来128维降低到32维,解决了原SIFT算法维度较多所造成的算法效率低下的问题;(3)采用欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量并去除不具有配准意义的特征点对,提高匹配算法的鲁棒性.实验结果证明,该方法能在保证配准精度的同时降低配准的时间复杂度,在实时性要求高的应用中具有一定实用前景.     

基于Harris-Affine和SIFT特征匹配的图像自动配准

针对大失配多传感器图像,提出了一种基于SIFT(scale invariant keypoints)和Harris-Affine(H-A)互补不变特征匹配的自动配准算法.算法应用SIFT和H-A两种具有互补特性的局部不变特征,根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,然后利用马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点对,据此求取2幅源图像间的仿射变换参数.使用估计的变换矩阵把待配准图像上的所有点映射到参考图像,并对其进行重采样,实现图像的配准.实验结果表明:该算法能够快速高精度实现大失配图像的自动配准.     

面向单视频超分辨率重建的改进的SIFT配准算法

针对单视频超分辨率重建传统的基于SIFT特征点检测的配准,在特征匹配上占用时间很大,难于满足实时性的要求,而用于计算128维特征描述子的时间最长这一缺点,提出了一种改进的SIFT配准算法,该算法的原理为通过放弃对128维特征描述子的计算,采用特征点之间的灰度相关系数来进行初始匹配,以期大大减少计算时间,提高特征匹配速度。实验结果证明,该算法在配准结果、时间消耗上明显优于传统配置算法。     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,随后应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征,之后提取处理后的图像的SIFT特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过RANSAC方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准,之后同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

一种基于仿射变换的SIFT误匹配剔除方法

针对基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)在配准过程中存在大量误匹配的问题,提出一种基于仿射变换的误匹配剔除方法.该方法首先根据SIFT算法粗匹配后得到的初始匹配点对,利用最小二乘法求解仿射变换的系数,然后通过不断迭代去除均方根误差较大点对的匹配关系.以长汀县不同时相的TM影像配准为案例的实验结果表明,所提出的方法简明高效、配准精度优于目前被广泛使用的RANSAC误匹配对剔除方法.     

基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.      

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

一种基于小波变换的快速SIFT图像拼接算法

SIFT特征匹配算法是当前图像拼接研究领域的热点。为改进SIFT算法在图像拼接过程中特征点提取环节计算量大、耗时较长的缺点。本文在研究SIFT算法的基础上,提出一种改进的图像拼接算法。此算法先通过小波变换对图像进行预处理,减少在SIFT尺度不变特征提取过程中的数据计算量,以提高图像拼接速度。对两幅待拼接图像,分别采用经典SIFT算法和本文提出的改进算法做仿真实验,当匹配点控制系数a=0．5,经典SIFT算法在确定特征点耗时1．192891S,改进后的算法仅用了0．856712s。仿真对比试验的结果验证了该算法的有效性,同时表明该算法能够在保持图像拼接效果的基础上,提高图像拼接算法的速度和准确性。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于边缘信息的SIFT 图像匹配算法

李岩(1978-), 男, 长春人, 长春工业大学副教授, 主要从事智能机械与机器人、机器视觉研究, (Tel)86-13069046655(E-mail)liyan_dianqi@ ccut. edu. cn。     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。