SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法

采用Harris角点检测算法进行图像特征检测.使用快速SIFT图像匹配方法进行图像匹配并计算基础矩阵,去除误匹配点后用SIFT图像匹配的结果对Harris角点进行定位,并用ZNCC算法对角点进行增量匹配.该算法有效地弥补了SIFT图像匹配算法的特征点只分布于非边缘区域的问题,相比单纯SIFT算法可获得更多的匹配点,并且算法时间增加较少.     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法

针对基于局部特征的图像匹配算法,当图像发生较大的旋转变化时此算法会发生匹配率下降的问题,并且随着时间、场景、遮挡、光线的变化,图像的特征会发生模糊变化,这将严重影响匹配率,因此提出了一种基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法,该算法用Harris检测图像的角点,在角点邻域内筛选SIFT特征点,并且利用高斯圆形窗口对筛选过的特征点建立低维描述子.该算法不仅具备了Harris算法的高稳定性而且兼顾了SIFT算法对于旋转变化较大的图像也有着高匹配率的特性.仿真结果表明,与SIFT算法相比,本文提出的算法不仅匹配速度快,而且在图像发生模糊变化、旋转变化的情况下可得到高匹配率.     

基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配结果存在大量的错误匹配点对,提出一种基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法(DSLSR-SIFT).该方法使用双尺度描述符来计算初始匹配点集,然后加入局部搜索区域限制条件在初始匹配点集中剔除偏离区域限制条件较大的点对从而得到提炼的匹配结果.最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行评估两种算法的匹配结果.实验结果表明,本方法比SIFT算法在匹配正确率上平均提高了17%左右,显著地提高了匹配精度.     

融合彩色和光照信息的尺度不变特征变换图像匹配算法

针对灰度图像色彩信息缺失导致尺度不变特征变换(SIFT)算法匹配能力差的问题,提出一种新的融合色彩和光照信息的SIFT图像匹配算法。新算法首先求出彩色图像各个像素的彩色补偿量和光照补偿量;在图像灰度化时增加彩色补偿量和光照补偿量来增强对比度,以减小颜色差异带来的匹配误差;采用SIFT算法对获得的灰度图进行图像匹配。对7组存在多种变化的图像对进行匹配测试,结果表明,新算法可以有效区分不同颜色但灰度相似的区域,增加了SIFT算法的匹配点数和准确率,提高了算法的匹配性能。     

基于SIFT的新特征提取匹配算法

针对传统的图像匹配算法特征点不稳定和匹配时间慢的问题,提出了一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法。首先对传统的Harris角点构造高斯多尺度空间,使角点具备多尺度不变性;然后采用Canny边缘提取算法修饰Harris角点以增加稳定特征点数量;最后构造SIFT特征描述符,计算多幅图像中对应特征点描述子的欧式距离,完成特征点对的匹配。实验结果表明:相比于传统的SIFT算法和SURF算法,研究所提出的方法能够有效地提高特征点匹配精度,减少图像匹配时间。     

基于改进的FAST和FREAK的图像匹配算法

针对传统图像匹配算法匹配时间较长、误匹配率较高的问题,提出一种改进的FAST和FREAK的图像匹配算法.该算法首先在圆形邻域上不断改变像素点个数,并与其他FAST像素模板进行对比,从而建立FAST-9特征点提取方法;然后计算其FREAK局部不变特征描述符,生成特征向量;最后通过RANSAC一致性筛选剔除误匹配点.实验结果表明,本文算法与SIFT、BRIEF算法比较,图像匹配时间缩短且图像匹配精度有一定的提高,并且对图像的旋转差异、尺度差异和光照差异都具有较好的鲁棒性.     

一种基于SIFT特征匹配的工件识别方法

为了解决平移、旋转、缩放和部分遮挡等复杂环境下的工件图像匹配识别问题,给出了一种基于SIFT(尺度不变特征变换)特征匹配的工件识别算法.该算法采用SIFT特征作为匹配特征,引入欧氏距离作为图像匹配的相似性度量,并采用设定阈值的方法剔除误配点.实验结果表明,该算法能有效解决具有平移、旋转、缩放和部分遮挡等情况下的工件匹配识别问题.     

挖掘机器人图像匹配算法研究

对当前应用于挖掘机器人视觉系统上的图像匹配算法进行分析,提出了SIFT图像匹配算法.对SIFT特征描述子进行改进,即通过非线性映射函数将原有的SIFT特征描述子映射到更高维的特征空间F上去,然后在空间F上对其数据进行降维处理.实验表明:改进后的SIFT图像匹配算法缩短了图像匹配时间,获得了更高的匹配精度;将该算法应用于挖掘机器人目标识别与定位中,其通用性与鲁棒性更强,能够满足挖掘机器人视觉系统精确性与实时性的要求.     

全局结构化 SIFT描述子在图像匹配中的应用

为了克服传统SIFT描述子进行图像匹配时对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,提出了一种全局结构化SIFT描述子及其生成方法．该方法将特征点矩形区域改为以特征点为中心向外扩散的同心圆区域,计算同心圆区域10个方向的曲率累积值,建立一个描述范围为特征点尺度函数的特征向量,对其实施排序操作,赋予完全旋转尺度不变,形成全局结构化SIFT描述子．采用欧氏距离为匹配度量函数应用于图像匹配．实验结果表明：这种全局、局部结构式信息联合的思想增强了算法对图像的光照、平移、旋转等变换的鲁棒性,匹配精度提升18％,极大地改善了匹配效果．     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于MMTD的SIFT特征提取算法

尺度不变特征变换（SIFT）是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想.文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度（MMTD）和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验.采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配.实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的.     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

基于SIFT算子的图像匹配算法研究

针对目前基于SIFT(scale invariant feature transform)的图像匹配算法在匹配相似区域较多的可见光图像时,匹配约束条件单一,没有有效剔除误匹配点,误匹配率高的问题,提出一种匹配改进算法,针对128维SIFT特征向量,采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法,利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率. 实验结果表明:改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果. 与原算法相比,在保证匹配点数和匹配时间的基础上,改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低10%~20%,对于小尺度的视角变换,误匹配率平均降低5%.      

基于SIFT的图像复制遮盖篡改检测技术

针对现有的图像复制遮盖篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,借鉴图像匹配技术中的SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法,首次提出将其用于检测复制遮盖的篡改操作.该方案首先计算出待鉴定图像的所有特征向量,然后进行特征向量集的划分与匹配.待鉴定图像的匹配点对用点与点之间连线标记.如果图像被复制篡改过,所标记的线段将明显集中于某两个区域之间.实验表明,SIFT应用于复制遮盖及各种后处理篡改操作,如旋转、缩放、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果.     

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。