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1.
本文提出一种多尺度特征匹配的空间约束机制,Combinative Feature based on Constraint in scale space(CFCS SIFT),该约束机制以SIFT特征点的尺度为基础,对多尺度空间中检测到的DOG特征点与Harris角点提供匹配空间约束,以提高正确匹配点对的数量.基于该约束机制,构造了一种融合DOG特征提取、Harris角点提取原理的SIFT描述符提取与匹配方法,该方法在多尺度空间中提取DOG特征点、Harris角点,并根据特征点的空间、坐标参数获取SIF T描述符.在将DOG特征点和Harris角点相融合并生成SIFT描述符的基础上,设定尺度阈值,根据尺度阈值对检测范围进行空间约束,在约束范围内查找特征点,采用BBF(Best Bin First)算法,并用欧氏距离作为度量函数进行特征点的匹配,最后用RANSAC对匹配点对进行筛选纠错.通过大量实验证明,该算法能够找到更多匹配点对,正确匹配点对相对于不具有空间约束的融合特征点匹配方法增加了15%左右.  相似文献   
2.
为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。  相似文献   
3.
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   
4.
针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系.   相似文献   
5.
倪翠  王朋  孙浩  李倩 《应用科学学报》2021,40(2):266-278
原ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征(features fromaccelerated segment test,FAST)算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后,根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值,提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点,并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征(binary robust independent elementary features,BRIEF)算法计算得出特征点的描述符,最后进行特征点匹配。实验结果表明,本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升,冗余重叠的特征点数量减少,且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。  相似文献   
6.
针对聚焦型显微光场相机在内部光学参数未知的情况下,进行了基于虚拟深度的深度测量标定。首先基于高斯光学建立光场成像模型,推导出虚拟深度与实际深度间的函数关系。然后选择单一角点的标定板,在不同深度位置进行拍摄;该角点在多个宏像素中重复成像,相邻重复像点的间距随深度位置改变而变化;利用图像匹配的方法计算相邻重复像点的距离和虚拟深度值,并与实际深度一一对应进行曲线拟合。根据拟合结果,分析了不同深度位置下,该光场成像系统的深度测量分辨率。最后,通过拍摄已知倾角的倾斜棋盘格标定板,进行深度测量并分析测量误差,在主镜头工作距离靠近镜头方向2 mm(10倍景深)范围内,测量误差小于5.35%。  相似文献   
7.
随着卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的不断改进,基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键,然而,许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差,且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题,提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法(CSNET)来提升图像匹配的性能,主要步骤如下:使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征,在模型的卷积层加入注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性,保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离,再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较,实验结果表明,CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.  相似文献   
8.
提出了一种新的渐进式图像匹配框架,将图像匹配与图像概率更新结合在一起解决这一问题.该框架在当前匹配结果上,利用贝叶斯方法对最可信目标图像进行高效的重新估算,并且可保证提高后续的图像匹配效果.实验结果表明,与一次性图像匹配方法相比,所提方法的匹配性能更优.此外,即使是对外观发生变化及包含远离主体对象的图像场合,所提方法性能仍然健壮.  相似文献   
9.
针对图像进行匹配时,若图像中存在相似的区域,且图像之间发生了大视角的仿射变化时,会产生大量误匹配的问题。提出了一种基于三角形区域仿射不变性的特征匹配算法:AIT-SIFT;此算法首先构造扇形描述符,利用平均KL距离得到候选匹配特征点集;再通过互惠最佳匹配策略来构造仿射不变量,利用此不变量,对候选匹配点集进行筛选。实验结果显示,AIT-SIFT算法不仅可以提供足够多的正确匹配的特征点对;同时在查全率、精确度方面有明显提高。  相似文献   
10.
通过对尺寸成等比例的砂岩试样进行三点弯曲试验,研究了 Ⅰ 型断裂问题中试样尺寸对砂岩断裂参数的影响.结果表明:随着试样尺寸的增大,名义张拉强度减小,名义断裂韧度和破裂过程区长度增大,三者均为试样尺寸的函数.基于试验结果,引入有效破裂过程区长度cf,建立等效线弹性断裂力学尺寸效应模型,通过理论分析,发现其尺寸效应曲线介于理想脆性和理想塑性材料之间,体现出准脆性材料的尺寸效应特点,并计算得到了不同尺寸试样的破裂过程区长度等断裂参数.为验证该尺寸效应模型在砂岩中的正确性,采用数字图像匹配技术(DIC)测定相应尺寸砂岩试样的破裂过程区长度,测定结果和理论模型计算值相符.  相似文献   
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