基于SIFT和小波变换的图像拼接算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量.利用SIFT算法提取基准图像(待匹配图像)和后续图像(与基准图像进行匹配的图像)的特征点,确定特征点的位置、尺度与方向;利用128维向量对特征点进行描述;利用最近邻法完成两幅图像特征点的匹配,确定重合区域;利用基于小波变换的多分辨率方法完成对图像的拼接.实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接效果良好,适宜于室外复杂环境的图像拼接.     

一种改进SURF算法的单目视觉里程计

基于微软Kinect传感器,提出一种改进SURF(speeded up robust features)特征提取算法的单目视觉里程计新方法。用Kinect传感器获得环境彩色和深度图像,再采用基于特征点信息的改进的SURF算法完成彩色图像特征点的提取与匹配,提高匹配的正确率和鲁棒性,随后进行与深度图像的映射,实现三维重建并利用最小平方中值定理估计出机器人的路径信息。实验证明,该方法匹配正确率较SURF算法更高,在动态环境下具有很好的鲁棒性,是一种简单、有效的单目视觉里程计新方法。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.     

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.     

按改进的匹配算法的岩石样本图像三维重建

为了提高岩石样本图像三维重建的准确率和重建效率,提出了基于改进的匹配算法的三维重建方法。该方法采用"回"字型分块思想,有效地提高了ORB算法中BRIEF特征描述符的学习效率,从而改善了ORB算法的匹配效果;再利用向量场一致(VFC)算法对改进的ORB算子所得的匹配对进行误匹配剔除。实验结果表明,该方法不仅能够保证岩石样本图像三维重建的精度,而且在速度上也具有较大提升。     

一种改进SIFT的SAR与可见光图像配准算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像与可见光图像配准存在特征点提取困难、匹配效率不高的问题,文章提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)与改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)结合的配准算法。该算法采用NSST变换来提取图像低频信息作为后续检测特征点的原始图像,在保证特征点提取数量的同时提升算法运行速度;选用Harris算子和指数加权平均值(ratio of exponentially weighted averages,ROEWA)边缘检测算法相结合的方法提取SAR图像特征点,改进传统SIFT算法在SAR图像特征点提取时鲁棒性较差的问题;采用快速近似最近邻搜索(fast library for approximate nearest neighbors algorithm,FLANN)与改进的随机抽样一致算法(random sampling consensus algorithm,RANSAC)完成特征点匹配与误匹配剔除。选用GF-1号与GF-3号图像作为实验数据,并与传统SIFT算法进行对比。结果表明,该算法在特征点提取数量与配准精度上相比于传统算法均有明显提高。     

一种新的基于图像矩的特征匹配算法

基于图像矩理论,提出一种新的图像特征匹配算法.该算法在原有经典的Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)图像匹配算法的基础上,利用图像一阶矩确定特征点指定大小的圆形邻域的质心,并通过利用质心来确定特征点主方向的方式提高匹配算法的效率.通过对图像矩特征的有效利用,与SIFT算法相比,此算法在保持较好的图像特征点匹配性能的同时,显著降低了算法的时间复杂度,具有更好的实时性能.计算机实验证明了此算法的有效性.     

一种用于螺纹桶内壁图像拼接的匹配方法

针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法。先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点。利用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)匹配特征点,结合坐标比较和随机抽样一致性算法(RANSAC)进一步剔除误匹配,最终匹配正确率达到99%以上。实验结果表明:基于标定区域内的特征提取及匹配约束条件可提高匹配速度和精度。相比传统匹配方法,本文匹配方法对相似性较高的螺纹图像匹配具有鲁棒性和优越性,适用于螺纹桶内壁图像的全景拼接。     

基于改进的匹配算法的岩石样本图像三维重建

为了提高岩石样本图像三维重建的准确率和重建效率,提出了基于改进的匹配算法的三维重建方法。该方法采用“回”字型分块思想,有效地提高了ORB算法中BRIEF特征描述符的学习效率,从而改善了ORB算法的匹配效果;再利用向量场一致（VFC）算法对改进的ORB算子所得的匹配对进行误匹配剔除。实验结果表明,该方法不仅能够保证岩石样本图像三维重建的精度,而且在速度上也具有较大提升。     

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。     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

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GMS和块匹配的运动估计特征匹配算法研究

针对运动估计中传统特征匹配算法存在匹配时效性差、精度不高等问题,提出一种基于块匹配搜索的改进网格运动统计算法.首先提取ORB特征点并将图像划分网格;然后计算网格内各特征点的运动平滑约束度,并以此作为准则确保匹配精度;最后采用块匹配菱形搜索算法进行特征匹配筛选以提高匹配速度.仿真试验结果表明:相较于随机抽样一致算法,特征点保持数量为500时匹配效率提升24.6%,匹配速度提高42.9%;与ORB-SLAM2算法相结合用于连续运动估计时,单帧耗时0.13 s,实时性较好.     

基于联合注意力-可分离卷积的立体匹配算法

为解决立体匹配网络模型轻量化与高精度不能共存的问题，本文提出新的立体匹配算法CSA-Net。算法具体是在特征提取阶段，利用类ResNet进行特征提取，训练空洞金字塔池化（ASPP）模块扩大感受野，提取多尺度上下文信息，加入联合注意力机制（CSM），在空间和通道维度提高表征能力，关注重要特征并抑制不必要的特征。在特征融合阶段，将2D深度可分离卷积提升到3D来代替原网络中标准3D卷积在空间维度和通道维度分别进行卷积运算，以降低特征融合网络的参数量与模型运行时间。最终实验表明，本文所提出的立体匹配网络模型在KITTI 2012和2015数据集进行验证，在三像素匹配误差率为1.44%和2.24%，模型运行时间减少近1/3。因此，相比于其他实现了更高的匹配精度和更快的运行速度。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

基于结构光和序列图像的三维重建方法

为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。     

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.