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%.      

改进的MOPs图像匹配算法

针对MOPs算法在处理图像旋转方面的不足,提出了一种新的旋转不变的特征描述子,用以匹配存在缩放、旋转、平移的图像.用Harris角点检测算法,检测金字塔模型的每层图像,在特征点处提取旋转不变特征描述子,用特征描述子之间的匹配来寻找两图像间的匹配点,最后用RANSAC方法剔除误配点,实验结果表明比MOPs算法具有明显的优越性.     

基于SIFT,PCA-SIFT和SURF特征检测方法的研究

文章对SIFT,PCA-SIFT和SURF三种鲁棒性较强的特征检测方法作对比.文中运用KNN（K-Nearest Neighbor）和RANSAC的方法对这三种方法进行分析.其中KNN用于寻求匹配对,RANSAC用于从匹配对中剔除错误匹配.特征检测性能的鲁棒性主要是对图像旋转、图像模糊、光照变化、尺度变化下的图像进行测试.在各种图像变换中SIFT都体现出了稳定性,但计算速度相对比较慢.SURF不仅与SIFT的性能相一致,而且还拥有较快的计算速度.PCA-SIFT在图像旋转和光照变化中有较好的性能.     

基于SITF特征提取的加速匹配方法

SIFT算法是目前应用最广泛的特征点提取匹配算法,该算法具有尺度不变性,旋转不变性和一定的光照不变性.但SIFT算法复杂度较高,而且图像匹配时间较慢,在较大形变和光照变化下易出现匹配不准确.针对上述问题,提出极值分类匹配算法,将特征点分为极大特征点和极小特征点两类,进行分类匹配,并利用扩散过程来代替欧式距离计算特征点之间的距离.该文方法不仅降低了时间复杂度,提高匹配速度,而且对图像形变和光照变化更具鲁棒性.     

一种改进的SIFT算法及其在医学图像配准中的应用

图像特征点的提取是医学图像配准的基础,其精确性直接影响匹配的结果.目前在实际应用中常使用手工提取特征点的方法,精确性差且工作量大.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,被广泛应用于图像配准中.由于SIFT匹配算法对特征点匹配的条件较为严格,特征点的数量常常无法满足医学图像配准的实际需要,并且存在一定的误匹配.为增加特征点的数量,提高匹配准确率,采用SIFT算法自动提取特征点,并使用特征点之间的Euclid距离作为相似性判定度量,根据医学图像的特点保留低对比度点,以实现医学图像的配准.实验结果表明该方法是有效的.     

SLAM视觉特征点提取和匹配影响因素实验研究①

特征点提取和匹配是移动机器人SLAM最基本的视觉前端步骤,直接决定了SLAM定位和建图的效果。为了验证环境变化对不同特征点提取和匹配率的影响,首先利用RANSAC策略剔除误匹配,然后从光照强度、图像旋转、图像模糊、尺度变化和图像弱纹理因素的角度研究了SIFT、SURF和ORB特征点匹配效果。实验表明,ORB特征点完成图像之间匹配速度最快,对环境变化鲁棒性高,具有良好的运算性能和匹配特性,是一种理想的前端视觉特征点选择。     

基于density-ORB特征的图像特征点匹配算法

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法中的Steer BRIEF描述子只通过比较两个像素点的灰度信息来决定0/1编码,容易产生特征点误匹配现象,本文提出基于像素密度(pixel density)的ORB特征描述子算法,利用两幅图像中相同区域的某一特征点邻域空间内像素密度的相似性原理,通过比较两个像素点的密度信息来决定0/1编码,计算误匹配率,验证了density-ORB算法在图像模糊、压缩、光照变化、视角变化等条件下的鲁棒性.实验结果表明,该算法减少了特征点的误匹配个数,特征点误匹配率比ORB算法降低了2.80%.     

基于SURF的图像拼接过程中配准算法的改进

用SURF算法检测特征点进行图像拼接过程中,仅仅利用特征描述符进行图像配准时误匹配的概率很高.通常对视频图像进行拼接时,待拼接图像间的变化不会太大,所以图像中对应点主方向角和尺度因子相差不大,用这2种特征信息对待匹配特征点进行初筛,然后再取特征描述符之间的欧氏距离最小的点为正确匹配点,实现了多特征融合匹配,增加了匹配的正确率,提高了图像拼接的成功率.     

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.     

一种基于改进的SURF算法的静态手语字母识别方法

结合Kinect传感器提出一种改进的SURF(speeded up robust features)算法进行静态手语字母识别的方法。Kinect传感器采集深度图像进行手势分割可以克服光照变化、复杂背景带来的干扰;改进的SURF算法对实时图像与模板图像的积分图进行计算分析,提取两者的SURF关键点描述符,采用最近邻匹配算法对SURF算法自有的快速索引匹配的结果进行优化,克服了角度旋转变化对手语字母识别率的影响。实验证明,该方法在应对光照变化、复杂背景、角度旋转方面有很好的鲁棒性,平均识别率为97.7%。     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速匹配

针对无人机航拍图像快速匹配问题,传统的SIFT算法复杂度高,处理时间长,为了满足实时性的要求,提出一种改进的SIFT算法.首先将特征点的矩形区域改为圆形区域,对描述子进行降维,然后借助绝对距离和余弦相似度进行双重匹配,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配点.实验证明,改进的SIFT算法在尺度缩放、旋转、光照等情况下均有良好的匹配效果,与原算法相比,在保证匹配精度的同时很好的提高了匹配速率,验证了算法的实时性、有效性.     

复杂光照变化条件下的彩色SIFT匹配算法

为了提高复杂光照变化条件下所获取的彩色图像对的匹配效果,基于von Kries彩色变化模型,提出了一种新的彩色不变量的尺度不变特征变换(SIFT)算法.首先通过彩色空间变换获得复杂光照下的同一场景或目标的2幅或多幅图像的彩色不变量信息;然后利用SIFT算法提取彩色信息中的图像几何信息完成匹配;最后采用随机抽验一致性(RANSAC)算法消除误匹配点对,同时得到更加鲁棒和稳定的基础矩阵,以方便下一步的图像处理工作.通过理论分析和实验比较,该算法同传统的SIFT算法及其他彩色SIFT匹配算法相比,可以获得更多可靠的匹配数据以提高对图像的识别率.     

一种多源多光谱遥感图像特征点匹配技术

 在多源多光谱遥感图像中,针对匹配图像的像素之间非线性变化而导致正确匹配点对下降的情况,提出了一种基于主成分分析的多源多光谱遥感图像特征点提取算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本原理,首先对两幅多源的多光谱遥感图像进行主成分变换,再用变换后各自的第一主分量图像作为待匹配图像;其次,在构建尺度空间时提高尺度参数并且在进行特征匹配时,利用尺度限制条件进行匹配,这样既能提高匹配精度又能提高运算速度;最后,采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点。这种算法能减少多源多光谱遥感图像之间像素灰度值的非线性变化对特征点匹配的影响,提取到一定数量的正确匹配点对。通过实验对比分析,所提算法比通用算法有更高的精度和更好的适用性。     

基于SIFT特征提取的高清晰岩心图像自动配准

提出了采用图像自动拼接技术获得高清晰高质量岩心扫描全景图.自动拼接的关键是特征点的提取与匹配.尺度不变特征变换算法具有伸缩、旋转、仿射不变性,并能够抗拒一定光照和视点的变化.提出把该算法用于岩心图像的特征提取,并采用欧式距离法进行特征匹配.实验结果表明,采用该算法大大提升了岩心图像拼接系统的自动化水平和准确度.     

基于改进SIFT算法的局域盲人图像导航方法研究

针对现行导航系统无法在小范围内导航的缺点,提出了一种基于景象匹配的适合于残障人士在局域内行走的图像导航系统。预先对具体的特定区域进行图像采集、处理,建立基准图像库,然后对具体行走中所采集的实时图像进行预处理,得到实时图像库。并采用基于SIFT特征的快速景象匹配算法对实时图与基准图进行匹配。最后对不同光照、不同拍摄角度的旋转变化、缩放变化获得的图像进行特征点匹配。实验结果表明,算法的性能可以满足景象匹配导航系统高性能匹配的要求。     

结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准

针对两图像之间存在平移和旋转变化的图像匹配,提出了一种结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准算法。该算法首先用FAST(加速分割检测特征)检测器进行特征点提取,然后根据特征点周围邻域的信息生成SURF(快速鲁棒特征)描述子,采用一种改进的k-d树最近邻查找算法BBF(最优节点优先)寻找特征点的最近邻点及次近邻点,接着进行双向匹配得到初匹配点对,最后利用RANSAC(随机抽样一致性)算法消除误匹配点,findHomography函数寻找单应性变化矩阵,从而计算出图像间的相对平移量和旋转量。实验结果表明,该算法平移参数的最大误差为0.022个像素,旋转参数的最大误差为0.045度,优于传统的SURF图像匹配算法,实现了图像的快速、高精度配准。     

基于三角形区域仿射不变性的特征匹配算法

针对图像进行匹配时,若图像中存在相似的区域,且图像之间发生了大视角的仿射变化时,会产生大量误匹配的问题。提出了一种基于三角形区域仿射不变性的特征匹配算法:AIT-SIFT;此算法首先构造扇形描述符,利用平均KL距离得到候选匹配特征点集;再通过互惠最佳匹配策略来构造仿射不变量,利用此不变量,对候选匹配点集进行筛选。实验结果显示,AIT-SIFT算法不仅可以提供足够多的正确匹配的特征点对;同时在查全率、精确度方面有明显提高。     

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.     

一种快速高精度的汽车仪表盘图像配准算法

针对现有印刷产品检测中的配准算法,如Surf,Fast算法,直接用于仪表盘图像配准存在耗时长、精度低、光照变化敏感等问题,设计了基于轮廓几何特征的余弦距离相似性度量配准算法。先去除图像冗余背景,提取前景目标特征;通过余弦距离度量特征,筛选粗匹配特征;利用RANSAC算法剔除误匹配,获取精匹配特征,求得配准参数,完成配准。实验结果表明,对于3840×2748像素的仪表盘图像,在配准时间、精度以及光照变化敏感度上,算法优于经典Surf和Fast特征配准算法,目前已应用于四川省某车辆仪表盘生产厂的印刷质量检测中。     

对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配

利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形区域快速构造协方差描述,并采用对数欧氏距离,测度2个匹配场景中所提取的关键特征点周围区域的协方差矩阵之间的差异;最后,根据稀疏匹配策略,完成2个特征点集之间的自动匹配.实验结果表明,该方法结构简单,计算快速高效,准确性较高,且对于光照变化具有较好的适应性.