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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
何健  梁凤梅 《科学技术与工程》2013,13(11):3016-3020
对尺度特征不变SIFT算法进行了研究。针对原算法中128维特征描述子在匹配过程中效率低的情况,提出64维特征描述子。该描述子增加了特征点邻域的统计范围,增强了特征点的特征信息,降低了特征描述子的维数;特征点匹配阶段,采用欧氏距离作为度量,采用基于BBF的Kd-树对特征点进行匹配,提高了匹配速率。实验表明,匹配速率提高了5%到15%,配准精度与原算法相近。  相似文献   

3.
基于SIFT和小波变换的图像拼接算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

4.
基于改进ORB的图像特征点匹配   总被引:1,自引:1,他引:0  
鉴于ORB算法在特征点匹配时基本不具备尺度不变性,结合SIFT算法思想,提出了改进的ORB算法:SIRB(ORB and SIFT)。首先生成图像的多尺度空间,并在多尺度空间里检测稳定的极值点,使得提取出的特征点具有尺度不变信息;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,生成旋转不变性的二进制描述子;最后通过Hamming距离完成对特征点的匹配。实验结果表明,SIRB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在图像尺度发生变化时,SIRB算法特征点匹配的平均准确度达到约93.3%,相比于ORB提高了约70.7%;同时SIRB和ORB两种算法的匹配速度大致相当,SIRB保留了原ORB算法的快速优越性,平均匹配速度比SIFT快约63.2倍;将提出的SIRB算法应用到视频目标跟踪系统中,取得了良好的实验效果,具有一定的应用价值。  相似文献   

5.
提出了一种基于SIFT特征点几何校正的抗几何攻击水印算法.该算法首先利用SIFT从原始图像中提取特征点集,并将其作为密钥保存;水印在检测前,再用SIFT从含水印图像中提取特征点集,根据特征点匹配算法(欧式距离)实现两个特征点集的匹配;然后利用匹配点对的几何特性校正几何攻击,恢复含水印图像的同步性.一个可标志的二值图像水印通过量化的方式自适应地嵌入到Coutourlet变换域的低频子带中;水印提取时不用原始图像,水印存在与否不仅可以通过阈值检测,也可以通过视觉直接判定.实验结果可验证,算法对常见的图像处理攻击、几何攻击和多种组合攻击均具有较强的抵抗能力.  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
基于Harris-Affine和SIFT特征匹配的图像自动配准   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对大失配多传感器图像,提出了一种基于SIFT(scale invariant keypoints)和Harris-Affine(H-A)互补不变特征匹配的自动配准算法.算法应用SIFT和H-A两种具有互补特性的局部不变特征,根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,然后利用马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点对,据此求取2幅源图像间的仿射变换参数.使用估计的变换矩阵把待配准图像上的所有点映射到参考图像,并对其进行重采样,实现图像的配准.实验结果表明:该算法能够快速高精度实现大失配图像的自动配准.  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
一种鲁棒的二进制图像特征点描述子   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

10.
传统尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法的误配准问题导致基于该算法的建筑物检测率较低,因此提出一种改进的高分辨率(very high resolution,VHR)遥感卫星图像中建筑物的检测方法。首先通过改进传统的SIFT配准方法,使其能够更加准确地描述VHR遥感卫星图像中的建筑物信息,之后通过欧氏距离获得2幅图像的初始匹配点集,然后将配准后的一幅图像中所得到的配准点作为Delaunay三角剖分的初始点集,根据Delaunay三角剖分特性,剔除SIFT算法中误匹配的特征点,得到最终的结果。实验结果表明,研究所提出的算法可以有效地检测出一幅VHR遥感卫星图像中的建筑物信息,在时间效率、配准精度、建筑物的检测普遍性上,都能得到很好的预期效果。  相似文献   

11.
全局结构化 SIFT描述子在图像匹配中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

12.
为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率(0.6)测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。  相似文献   

13.
针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明:该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。  相似文献   

14.
本文提出一种图像特征点匹配算法,并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法.此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,并为其分配特征描述符.在进行相邻图片的特征比对时,提出一种基于小波系数的特征索引算法,提高搜索效率.运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点,在内点域中精确计算图像之间的变换关系.算法的重要特点为:基于小波系数的特征索引,可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高.实验结果表明:该算法得到的匹配点精确,受图像的形变、噪声影响较小;图像拼接处理的效果较好,具有较高的实用价值.  相似文献   

15.
探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.  相似文献   

16.
基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

17.
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.  相似文献   

18.
针对ORB特征描述算法没有解决尺度不变性的问题,提出了一种将具有尺度不变性的BRISK特征描述符与ORB特征检测子相结合的特征点匹配算法;利用ORB特征检测子检测待测图像中的特征点,并借鉴BRISK特征描述算法的思想对检测到的特征点进行均匀采样,然后对采样到的特征点进行特征描述,最后使用暴力匹配的方法计算汉明距离从而完成特征匹配;通过实验验证了改进算法,有效地解决了ORB特征描述算法不具备尺度不变性的问题,相较于原ORB算法,改进算法的尺度不变性得到了有效提高且更加稳定、可靠,同时,改进算法的实时性也略优于原算法,适合于要求实时性高且尺度变化大的应用中。  相似文献   

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