一种改进的SURF快速匹配算法

经典的SURF(speeded up robust features)算法在匹配的过程中,对一幅图像上每一个选定的特征点都要与另一幅图像上所有的特征点一一进行匹配,耗时较高,并且由于误匹配导致匹配的准确率下降.基于此,结合特征点的分类思想对SURF算法进行改进.根据特征点邻域内像素之间的差值形成一个4维的特征向量,与SURF的特征描述子相结合形成68维的特征向量,以达到提高匹配速度和准确率的目的.在哥伦比亚大学Coil-100图像库中对改进SURF算法进行试验.结果表明,相对于经典SURF算法,改进SURF算法在速度上有很大的提高.     

尺度与特征强度自适应的SURF特征点匹配算法

为解决SURF(speeded-up robust features)图像匹配算法无法实现特征点定位精度和匹配成功率的同步提升问题,在深入研究SURF特征点的尺度、特征强度与匹配性能间关系的基础上,提出了一种特征点尺度与特征强度自适应的SURF特征点匹配算法.该算法通过不同尺度的特征点与不同的特征强度阈值相适应的特征点匹配机制,较好地保持了特征点定位精度与匹配成功率间的平衡,从而实现了高性能的SURF特征点匹配.实验结果表明:与传统的SURF算法相比,本算法能够获得更多高精度的匹配特征点对,对于基于特征点的图像配准与基于图像的三维坐标计算等图像处理算法的精度提升具有较大作用.     

基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法

为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明：本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。可见达到了准确、实时的工件定位目的。     

基于改进SURF的图像配准关键算法研究

针对图像特征匹配算法维数高,实时性低的缺陷,研究了SURF特征匹配算法,并对其进行了改进。首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点,并生成扩展的特征描述向量。然后建立KD-Tree特征结构,采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配。实验结果表明,SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1/3;使用BBF进行特征匹配,匹配速度提高了2—3倍。     

基于改进ORB算法的特征点匹配

针对传统ORB算法不具有尺度不变性的问题及匹配速率的问题,提出改进ORB算法的特征匹配.将SURF算法与传统ORB算法结合,先利用SURF算法的尺度金字塔得到具有尺度不变性的特征点,解决特征点匹配的尺度性问题,再对用ORB算法生成的高维描述符进行降维处理,提高算法的匹配速率,最后用暴力匹配方式完成图像匹配.实验结果解决...     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

非结构地形环境下基于特征融合的倾斜摄影测绘建模优化方法

[目的]利用无人机进行大尺度非结构地形环境测绘时,由于无人机倾斜摄影得到的图像在测绘建模时会存在仿射变形较大、透视畸变严重、局部特征变化各异等问题,进而导致建模数据匹配困难.为解决这一问题,本文提出了一种基于特征融合的倾斜摄影测绘建模优化方法.[方法]首先融合图像的颜色信息及近似最近邻快速库(fast library for approximate nearest neighbors, FLANN)优化的加速稳健特征(speed up robust feature, SURF),然后结合优化的SURF与最稳定颜色区域特征(maximally stable color regions, MSCR)实现仿射变形图像间快速准确的特征提取及匹配.[结果]本文的特征匹配算法在1.25 s内得到757个最佳匹配点;相对于基于尺度不变特征(scale-invariant feature transform, SIFT)、SIFT+MSCR和SURF的特征匹配算法,最佳匹配点的数量分别提高141%、29%和34%,匹配时间与SURF接近,远低于SIFT和SIFT+MSCR.测绘建模得到的点云与参考点在...     

基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点。为了实现有效的单个沙丘跟踪,该文提出了适用于沙丘图像的基于相似三角形原理的尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)的特征点筛选算法。该算法利用暴力匹配法匹配SIFT与SURF特征点,先根据K最近邻算法(KNN)初步筛选匹配点,再利用相似三角形原理对匹配点进一步筛选。将该算法应用于库姆塔格沙漠的沙丘图像配准,实例表明所提出的算法是一种适用性强、准确率高的沙丘图像配准算法。     

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。     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

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。     

用于三维重建的改进特征匹配策略

为了能够更加快速地获取特征点以及提高特征匹配结果的稳定性,提出了一种改进的匹配策略。首先,对图像进行下采样,通过低分辨率的图像进行匹配,快速筛选掉匹配失败的匹配对,然后对匹配成功的匹配对对应的原始图像进行匹配,以达到加速的目的。其次,为有效提高三维点云的精度,对SIFT的匹配结果和SURF的匹配结果进行融合,将融合后的结果应用到三维重建技术中。最后,通过使用自采数据集和公开数据集对算法进行测试,并对实验数据进行分析。结果显示,改进的特征匹配策略使三维重建的运行速度提高了40%,并大幅增加了三维点的个数。所提出的方法不仅可以减少特征匹配过程的运算量,还可以提高三维重建的稳定性,在三维重建研究工作中具有一定的参考价值。     

一种鲁棒的二进制图像特征点描述子

为了提高特征点匹配的速度,采用二进制方法生成特征点描述,并对描述子进行了尺度和旋转适应性改进.使用特征点邻域小块中随机点的强度对比生成描述,描述子的相似度以Ham-ming距离度量,以二进制运算提高算法的时间性能.为了检验算法在视角、旋转及尺度变化时的性能,采用Wall和Graffiti图像集及相应的旋转和尺度变换图像集对算法进行测试,得到该算法在各图像集上的匹配准确率,并与SURF算法得到的结果进行比较.结果表明,在2幅图像间进行特征点匹配时,该算法的特征点描述生成时间和匹配时间分别为1 043.67和4 313.36 ms,而使用SURF算法时的相应时间分别为3 950.34和9 951.03 ms,说明该算法的时间特性明显优于SURF算法.此外,在绝大多数测试集上,该算法的匹配准确率明显高于SURF算法.     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

采用核Rayleigh商二次相关滤波器的星图自适应杂波抑制

为了实现星图中弱小星点目标的检测,提出了一种基于核Rayleigh二次相关滤波器（KRQQCF）的星图自适应杂波抑制方法.采用星图模拟方法随机产生视轴指向,根据二维高斯模型产生训练样本,提取改进的加速鲁棒特征(SURF),通过训练学习构建KRQQCF.为了快速检测目标,对待测图像首先用频域残差法检测星图中星点可能存在的显著性区域,然后提取该显著区域改进的5维SURF特征.最后,通过KRQQCF识别目标,有效抑制杂波及噪声,提高星图的信噪比.实验结果表明,该算法快速、有效、可靠.
     

基于视觉侧抑制特性的自动色彩均衡算法

针对摄影测量和可见光遥感图像存在的曝光失衡、对比度低等缺陷及标准自动色彩均衡算法未充分顾及部分区域的色彩特征问题,本文基于模拟人眼视觉特性的非循环侧抑制模型和高斯分布函数,对标准自动色彩均衡算法进行改进。利用非循环侧抑制网络模型计算目标点的修正亮度值,由高斯分布函数选择高相关度的采样点,降低算法复杂度。使用标准自动色彩均衡算法和本文的改进自动色彩均衡算法对三幅存在不同色彩缺陷的图像进行对比实验,经本文算法处理的图像均值更合理且标准差和熵等重要参数均较原算法有所提升,其中标准差提高15%。实验结果表明,本算法具有较好的色彩均衡效果和的视觉效果。     

SURF算法在局域盲人图像导航中的应用

局域盲人图像导航即在建立基准图像信息特征库的基础上,对实时拍摄图像提取特征并与基准图像特征库进行匹配,得到相应地理信息并语音输出给盲人,从而实现导航的一种方法。本文基于SURF算法对图像特征进行匹配,首先提取SURF特征点,然后采用Hessian矩阵迹快速索引匹配以及匹配点距离差平方和的相似性度量方法进行匹配。实验表明SURF匹配算法优于SIFT匹配算法,并可实现快速、鲁棒、准确匹配,为实现盲人局域图像导航奠定理论基础。