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SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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为解决ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的特征点分布不均匀且可能重叠的问题,在ORB算法的基础上引入了四叉树结构实现特征点均匀分配,使用KNN算法进行特征点粗略匹配,通过RANSAC算法去除虚假匹配点以获得完整的病虫害图像.实验结果表明,与ORB算法和SIFT相比,新算法匹配精度分别提高了8%以上和3%以上. 相似文献
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基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系.并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法,成功地应用于图像拼接中.该算法将角点作为图像的特征点,并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选,有效地剔除了不匹配的角点,保证了匹配精度,同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算,大大提高了匹配速度.图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性. 相似文献
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针对无人机影像局部区域特征点探测难度大,导致无人机影像匹配效果不佳等问题,通过引入BEBLID算法构建高效的二值描述符,提升了影像匹配率。该算法首先采用ORB算法检测特征点,其次采用FLANN快速搜索筛选特征点,最后利用BEBLID描述符以及采用RANSAC算法剔除误匹配,从而实现了无人机影像的高精度匹配。试验结果表明:在保证有足够特征点对的前提下,将ORB+BEBLID算法应用于两组无人机影像匹配中,影像匹配率分别为81.97%和89.72%,相比ORB算法分别提高13.60%和9.90%。验证了ORB+BEBLID算法在无人机影像匹配中的有效性,获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。 相似文献
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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. 相似文献
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针对目前图像拼接过程中特征点提取速度慢和特征点匹配精度不高的问题,提出了一种图像拼接的优化算法,即首先对待拼接图像进行降采样处理、然后根据半图像区域提取特征点并采用SSDA(Sequential Similarity Detection Algorithm)算法进行特征点提纯,最后进行图像拼接;拼接结果表明:与传统的图像拼接方法相比,新的优化算法大大地降低了计算数据量,在图像拼接时间方面具有明显的优势. 相似文献
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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. 相似文献