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α=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。
     

基于SIFT算法的无人机烟株图像快速拼接方法

无人机由于受到飞行高度及携带相机焦距的限制,拍摄的图像范围很小,单个图像难以反映实际采集情况,为了获取拍摄区域全景图像,需将多个遥感图像进行拼接。传统的图像拼接算法具有计算量大、拼接耗时等缺点,无法满足无人机图像拼接的实时性要求。本文提出了一种基于SIFT特征向量的烟株遥感图像拼接方法,该方法在对无人机图像畸变进行预处理的基础上,利用相位相关算法确定图像重叠区域并检测该区域特征点,构建特征向量图来进行特征点匹配,最后根据两幅图像中相应特征点的坐标关系,采用RANSAC算法计算最优匹配变换矩阵。按照上述方法对获取的烟株图像进行拼接,结果表明:该方法快速有效,较传统SIFT拼接算法在速度上提高了49.8%。     

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.     

基于SIFT的自适应旋转图像无缝拼接算法

针对旋转图像拼接融合过程中产生缝合线的问题,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)的自适应旋转图像无缝拼接算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了最小距离加权算法融合图像。为减少算法计算加权因子的耗时,提出了加速融合策略,最终快速完成了无缝拼接。实验结果表明,该算法的融合效果好,速度快,稳定性好。     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

基于FAST特征点提取的图像拼接算法

针对SIFT图像拼接算法在特征点提取阶段,采用基于差分高斯金字塔的方式导致的算法运行时间较长,且易造成特征点漏检、位置偏移的问题,提出一种基于FAST特征点提取的图像拼接算法。该算法首先对拼接图像进行基于FAST算法的特征点提取,取代原有SIFT算法中特征点提取方式,然后对提取特征点进行描述和向量匹配,利用欧氏距离和RANSAC算法实现配准,最后通过加权平均融合算法完成图像拼接。仿真实验表明,该算法加快了特征点的提取速度,提高了定位准确性,更有利于得到灰度整体和谐的拼接图像。     

基于改进SIFT的结构与纹理相似图像配准方法

 针对目前SIFT特征匹配算法在大面积结构和纹理相似的图像应用中存在较多的误匹配,导致图像拼接效果不理想的问题,提出了基于改进SIFT特征匹配的结构与纹理相似图像配准方法.通过结合色彩信息及空间信息进行匹配点对的筛选,进而得到更为精确的匹配点对,克服了传统SIFT算法在其寻找匹配点的过程中严重依赖灰度信息下的主方向,导致匹配的误差放大的缺点.实验结果表明,该方法提高了SIFT特征匹配的鲁棒性同时,进一步改善了拼接的效果.     

基于改进SIFT 算法的掌纹图像拼接

为解决采集的掌纹图像不完整的问题, 改进了SIFT 特征图像拼接算法, 从而得到完整掌纹图像, 提出LoG-SIFT 特征点匹配拼接算法并设计一种剔除误匹配点对策略。实验结果显示, 改进后算法能增强手掌表面纹线特征, 显著提高特征点对匹配数量, 降低点对匹配错误率。     

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.     

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.     

基于改进SIFT算法的无人机图像拼接研究

图像拼接是图像处理中的一项重要技术,近年来发展迅速,图像拼接中算法是该技术的核心部分。为了提高图像拼接的效果和精度,研究了基于无人机图像拼接的改进SIFT算法,介绍了图像拼接的流程,详细叙述了SIFT算法及改进原理,实验证明该算法效果良好。     

一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法

基于局部不变特征的图像匹配是三维场景重建的基础.本文使用SIFT特征,在LSH算法基础上,提出一种改进的高维数据搜索算法,较好地解决了图像的快速有效匹配问题.该算法提出一种改进的投影空间,使投影到新空间的高维数据特征的每一维比海明空间具有更高的局部敏感性,相比于经典的LSH、BBF、iDistance等高维搜索算法,本文算法可以获得更高的搜索精度和更快的搜索速度.     

基于特征的航空视频序列拼接方法

针对航空侦察视频序列,提出了一种基于特征点的视频序列拼接方法,论述了该方法的流程和模块。该方法矫正了航空视频序列中普遍存在的径向扭曲;改进了SIFT特征提取和匹配策略,缩短了算法的时间;提出了改进的RANSAC算法用于剔除匹配外点,提高了视频帧图像之间的变换精度;提出双频带融合技术消除边缘跳变和模糊叠影现象,改善了视频帧融合的视觉效果。实验结果表明,该方法能够有效地实现航空视频序列的近实时拼接,同时保持对噪声、光照和目标运动鲁棒。     

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％。     

足球机器人视觉目标识别的PCA-SIFT算法

针对Robocup类人组比赛的特殊环境,为了识别比赛双方机器人,并克服光照变化、图像扭曲等问题给识别目标带来的干扰,选用尺度不变特征变换（SIFT）算法进行特征提取.由于SIFT算法的实时性差,提出改进的PCA-SWT目标识别算法,将主成分分析法（PCA）用于对经典SIFT算法中的128维描述子进行降维,并用最近邻法进行特征点的匹配.通过实验发现,经过PCA改进的描述子不仅提高了运算速度,匹配度也保持在较好的状态.     

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．     

基于球体模型的图像拼接算法

本文提出了一种基于球体模型的全自动图像拼接算法.本文首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后采根据基于置信度的匹配算法对特征点进行匹配,最后采用相机球体拍摄模型来实现图像的自动拼接.通过对不同场景的序列图像进行拼接实验,结果表明本文算法有效的提高了图像拼接的效率和准确性,能够大大提升图像拼接的自动化水平.     

改进的SIFT算法在医学图像检索中的应用研究

针对SIFT算法提取的关键点不具有结构意义、提取运算复杂,应用于医学图像检索中匹配错误率较高的缺点,提出了一种改进的Harris-SIFT算法,将SIFT算法中特征点的检测方法改为Harris角点检测。提取的关键点更均匀合理且具有结构意义,提取运算更简单。通过实验验证,改进算法减少了误匹配率,提高了检索速度。     

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.