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。     

基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE算法

针对图像在发生变化时特征点匹配准确率较低的问题, 提出一种基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE（accelerated-KAZE）算法. 该算法将特征点匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段, 粗匹配阶段利用特征点的最近邻次近邻比值和感知Hash算法进行匹配点对的筛选； 精匹配阶段使用随机抽样一致算法和极线约束进一步筛选匹配点对. 仿真实验结果表明, 与进行随机抽样一致算法剔除误匹配点对后的原算法相比, 特征点匹配准确率仍平均提高12.9%, 速度仅慢2.4%, 可在保证算法效率的前提下有效提升图像发生变化时匹配点对的准确率.     

带工程约束且可剔除错误点船体分段点集匹配方法

为了有效提高船体分段测量点集与理论点集的精准匹配技术,提出了一种自动剔除错误点且考虑工程约束的船体分段点集匹配方法.该方法分为粗匹配与精匹配两步,粗匹配采用改进的随机抽样一致性算法实现了快速剔除错误点,同时基于奇异值分解法确定了刚性变换矩阵,获得了较准确的匹配初值;精匹配利用层次分析法自动获得了工程约束权值,采用权值向量将工程约束引入多目标函数中,通过求解多目标模型获得匹配结果.实例表明,该方法可快速自动剔除错误点,在考虑工程约束的条件下获得较精确的合理结果,为船体分段后续的搭载提供了依据.     

基于网格运动统计的自适应图像特征匹配算法

针对网格运动统计(GMS)算法性能依赖特征点数量且当特征点检测较少时存在误匹配集中的问题,结合一致性约束思想,提出了一种基于网格运动统计的自适应特征匹配算法.首先对待检测图像引入网格划分,依次对每个网格区域设置自适应阈值并进行特征点检测;然后使用旋转特性的二进制描述(rBRIEF)算法对特征点描述并基于汉明距离完成特征点匹配;最后采用GMS算法做初次误匹配点剔除,利用随机抽样一致算法筛选出精确匹配点.实验结果表明:该算法能有效剔除误匹配点,提升匹配质量且实时性高,对于低纹理结构的图像匹配也具有很好的鲁棒性.     

基于马氏距离谱特征的图像匹配算法

传统的基于谱特征的图像匹配算法中,采用的欧式距离度量不能公平地反映数据样本各维度分量之间的潜在关系,并且当存在较大的形变和出格点时匹配精度和稳定性较差.为了解决谱特征构造中所存在的问题,文中提出一种基于马氏距离谱特征的图像匹配算法.该算法首先利用马氏距离在子特征点集上构造局部无向加权图;接着对图的关联邻接矩阵进行奇异值分解,用特征值向量构造描述点集属性的马氏距离谱特征;然后根据马氏距离谱特征构造出匹配矩阵,并利用贪心算法得到图像特征点之间的匹配关系;最后,为了进一步提高匹配的精度,采用SVM方法剔除误匹配点.大量实验结果表明,该算法提高了匹配的精度,并且对出格点问题具有较高的鲁棒性.     

基于结构相似的改进SIFT图像复制 粘贴篡改检测

基于SIFT算法的复制-粘贴篡改检测方法中用广义2NN测试获得的匹配点对存在错误匹配,产生误匹配点,针对这一问题,提出了一种利用匹配点对间的结构相似性对广义2NN测试得到的匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,提高匹配正确率;误匹配点对的剔除,减少了匹配点对,使后续的聚类和几何评估操作减少了时间,由此提高了整个算法的执行效率;实验表明改进算法性能有较大提升。     

SIFT算法的改进

【目的】为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。【方法】首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlation,NCC)的初始匹配对;然后使用特征点的主方向对局部图像进行旋转校正;最后计算该初始匹配对NCC系数并将相似地貌中的误配点剔除。【结果】该方法剔除了大量的误配点,提高了特征点的正确匹配率和重建结果的精度。【结论】改进的SIFT算法能够得到更为准确的匹配点对,获得较好的重建效果。     

一种基于标记点的近景摄影测量系统

给出了一种基于标记点的鲁棒三维重建摄影测量系统;采用编码点和非编码点等标记点方式.为了减少不同图像间误匹配的概率,采用一种新的基于编码点的匹配方法,不同图像间非编码点的匹配从编码点开始,并通过相似性准则、模糊度准则和距离误差准则来剔除误匹配,可获得非常高的正确匹配率.采用一种新的基于标记点的加权迭代特征算法,用编码点恢复相机的投影矩阵,从而可以确定相机的外部姿态参数;用非编码点恢复3D坐标.与已有的加权迭代特征算法比较,该算法避免了所有点参与计算相机的投影矩阵,运算速度更快.由于采用标记点的亚像素定位方法,提高了3D重建精度.实验结果表明,在3D重建方面,该系统是强壮和精确的.     

基于改进ASIFT算法的遥感图像匹配

ASIFT算法是一种具备完全的仿射和尺度不变性的特征提取算法.但其存在一定的不足,如计算量大、匹配效率低、易出现重复特征等.针对这些不足,本文提出了一种改进的算法.该算法首先对多仿射造成的畸变图像进行模拟获得模拟图像,然后对模拟图像构建高斯阶梯(Zoser)图像金字塔,由24邻域极值点构成特征点,并确定特征点的尺度和方向,最后利用RANSAC算法剔除误匹配特征点对.通过对遥感图像匹配实验证明该算法效率较高,并能够适用于实时性要求较高的系统.     

一种改进的SIFT图像检测与特征匹配算法

提出了一种改进的SIFT图像特征检测与匹配算法.以包含像素信息的深度图为基础,通过相应的映射关系,将深度图变成二维图像,再依据深度图每个网格顶点处的局部微分性质确定二维图像上的灰度值,得到二维灰度特征图像;利用SIFT算法对特征图像进行特征点的检测;然后将K近邻算法和双向特征匹配算法相结合,使得匹配得到的结果更加准确,误匹配对更少,并把匹配结果还原到深度图上;最后采用随机抽样一致性RANSAC算法对误匹配点对进行剔除,实现2幅图像的配准.实验结果验证了这种改进算法的鲁棒性和有效性.     

基于RANSAC改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配.采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除.根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位.实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点.     

一种稳健的低照度岩心样本图像拼接算法的实现

以往的基于SIFT BBF RANSAC算法对岩心图像进行拼接的过程在白光岩心扫描工程应用中取得较好的效果, 但当面对低照度、特征不明显的岩心荧光图像、以及受消光性和干涉色影响的岩石薄片正交偏光图像时, 传统的BBF算法无法很好地粗剔除误匹配特征点对, RANSAC算法就无法实现图像的正确拼接.本文提出了一种改进算法, 首先根据实际应用中待匹配岩心荧光、岩石薄片正交偏光图像的特点对图像进行模糊增强, 然后对图像利用SIFT算法提取特征点, 最后基于改进的BBF RANSAC剔除误匹配算法, 实现了低照度、重合量很小的岩心荧光图像以及岩石薄片正交偏光图像拼接. 〖HTH〗关键词: 〖HTK〗岩心样本图像拼接; 图像增强; 剔除误匹配     

基于多种几何约束的图像误匹配剔除算法

尺度不变特征变换SIFT由于其良好的性能在图像匹配中具有广泛应用,但传统的SIFT特征匹配结果中仍然会包含不少的错误匹配.提出了一种基于多种几何约束的误匹配剔除算法,该方法利用匹配点对之间多种几何约束的组合来识别并剔除错误的匹配,具体包括方向角算法、邻域信息算法、点线距离算法和局部相似三角形算法.实验结果证明:这一基于组合策略的方法能有效地剔除错误匹配,并且极大限度地保留正确匹配.     

基于超像素运动统计的误匹配去除方法

特征匹配是实现图像配准的重要手段,然而特征匹配中往往存在大量的误匹配,对于存在非刚性形变和大位移运动的图像序列尤为严重;如何从初始匹配结果中找到准确可靠的匹配点集,是提升图像配准性能的关键.为解决上述问题,首先根据图像的空间和色彩相似性,利用改进的超像素分割算法对图像进行分割;分割后的超像素块在空间上紧密相连,严格遵循图像轮廓边缘,且在同一区域内的颜色纹理基本趋于一致,可保证内部特征点具有相同或一致的运动趋势;同时,采用ORB算子对图像进行特征提取与描述,并利用暴力匹配算法得到初始匹配点集.其次,在超像素运动一致性约束下,提出了一种基于超像素运动统计模型的误匹配去除算法.通过建立超像素网格统计模型,将初始匹配坐标分配至相应的超像素区域,利用累加器计算出每个超像素对的匹配度,将初始匹配的概率分布特性转换为统计特性.最后,根据超像素匹配度的差异,计算出正确匹配的掩膜图像,实现了误匹配点的自动识别和剔除.仿真实验结果表明,与当前的误匹配去除算法相比,本文算法不依赖于复杂的参数模型,具有较高的鲁棒性,运算速度较快,可有效去除非刚性形变图像配准过程中产生的误匹配.     

基于目标检测的室内动态场景SLAM

室内动态场景下的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统容易受到运动障碍物的影响，从而导致其位姿估计精度和视觉里程计的稳定性降低。本文提出一种基于YOLOv4目标检测网络的视觉SLAM算法，获取语义信息，并利用LK光流法判断动态特征，在传统的ORB-SLAM2系统上将动态特征点剔除，只使用静态特征点来估计相机的位姿；建立稠密点云地图，并转化成节约内存空间的八叉树地图。在TUM公开数据集上对该方法进行测试和评估，实验结果表明：在动态环境下，该系统与ORB-SLAM2相比，相机位姿估计精度提高83%，且减少了生成的环境地图的存储空间，为后续实现机器人导航具有重要意义。     

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.     

基于RGB-D相机的点线特征融合SLAM算法

针对大场景、弱纹理环境下ORB-SLAM算法特征点采集困难和精度低的问题,提出一种基于RGB-D相机的点线特征融合SLAM算法——PAL-SLAM。在ORB-SLAM算法基础上设计点线特征融合新框架,通过研究点特征与线特征的融合原理来推导点线融合的重投影误差模型,进而得到该模型的雅可比矩阵解析形式,以此为基础提出PAL-SLAM算法的框架。利用TUM数据集对PAL-SLAM和ORB-SLAM算法进行对比实验,结果表明PAL-SLAM算法在室内大场景中的定位精度更高,标准误差仅为ORB-SLAM算法的18.9%。PAL-SLAM算法降低了传统视觉SLAM在大场景、弱纹理环境中的定位误差,有效提升了系统的准确性。文中还搭建了基于Kinect V2的实验平台,实验结果表明,PAL-SLAM算法能与硬件平台较好结合。     

一种基于非线性尺度空间的ORB特征匹配算法研究

ORB(Oriented FAST and rotated BRIEF)特征描述算法具有旋转不变性、匹配速度快的特点,但没有解决尺度不变性、误匹配率高的问题。针对此缺陷,提出一种改进的ORB特征点匹配算法,完成特征点的检测、匹配以及剔除误匹配。改进算法首先借鉴了A-KAZE基于非线性扩散滤波构建尺度空间的方法;其次利用ORB特征检测子在所构建的非线性尺度空间进行特征点的检测;再次对采集到的特征点生成特征描述子;最后在使用Hamming距离匹配的基础上再对其结果采用PROSAC算法剔除噪声点。实验结果表明,改进后的算法相较于原ORB算法,有效地解决了ORB算法不具备尺度不变性的问题,且匹配精度大幅提高,适用于尺度变化较大且实时性高的环境,具有较好的工程意义。     

一种面向图像拼接的快速匹配算法

针对图像拼接中尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制(Adaptive non-maxima suppression,ANMS)的Radon-SIFT方法。首先采用SIFT特征检测提取初始特征点,并用ANMS对初始特征点进行优选,得到分布均匀的特征点集;在特征区域内做一系列直线,以这些直线上的Radon变换值作为特征描述符,以欧氏距离为度量准则进行特征匹配,然后采用随机抽样一致性(Random sample consistency,RANSAC)算法剔除误匹配点,从而提高了算法的正确匹配率和运算速率。仿真结果表明,该文算法具有较高的精度和较强的鲁棒性,且运算量少,实时性强。     

基于兴趣区域的特征匹配的电子稳像方法

为提高电子稳像技术中运动矢量估计的准确性, 采用基于兴趣区的特征点匹配进行运动矢量估计。该算法选取图像的兴趣区(ROI: Region of Interest)进行Harris 的特征点检测, 将ROI 内的特征点稀疏化, 利用SAD 准则在相邻帧的特征窗内寻找匹配点对和距离准则剔除误匹配点进行逐帧运动补偿。实验结果验证了该算法的有效性。