基于SIFT算法的海底图像自动拼接

针对深海海底图像光照不均,图像间变换关系复杂,图像的特征很难准确地进行描述的问题,提出一种基于SIFT算法的海底图像拼接方法。首先采用SIFT算法提取海底图像的特征点,用欧式距离比对提取出的特征点进行特征匹配,用随机抽样一致性算法,去除误匹配提高匹配效率,同时求出图像间的变换矩阵。最后采用基于高斯模型的渐入渐出融合法去缝,实现海底图像的光滑无缝拼接。实验结果表明,该方法拼接效果良好。     

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。     

基于几何学图像配准的SIFT图像拼接算法

针对SIFT(尺度不变特征变换)算法在特征向量计算和特征点配对时计算量大的问题,基于SIFT算法进行了相应的改进.首先用相位相关法粗略定位图像的重叠区域,对重叠区域进行特征兴趣点的提取,对提取出的点构造泰森多边形;然后将图像切分为4行和4列,分别在每个小区域内根据构造的泰森多边形找到4对匹配点对,算出相应的图像变换矩阵,结合8个变换矩阵计算两幅图像的变换关系,最后采用渐入渐出算法对图像进行融合.在特定区域内寻找定量的点对使得须配对的点对数量变少,从而提升了图像拼接的效率.     

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。     

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.     

基于SIFT的软骨切片电镜图像拼接算法

软骨组织断层的电镜图像拼接是人工软骨组织培养过程中的关键技术之一.对二维断层电镜图像的拼接方法进行了深入研究,利用SIFT算法对图片进行关键点检测,利用kd-tree建立数据索引,进行关键点的快速匹配,确定图像位移,实现了局部断层图像的无缝拼接,有效解决了电镜图像视角小的问题.在VS2010环境下利用C语言进行仿真,实验表明,该方法具有鲁棒性强、实时性好的特点.证明该方法可以为人工软骨组织的培养提供客观的科学支持.     

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%。     

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a=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。
     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像快速拼接

近几十年来,无人机遥感在地球观测领域发展十分迅速,然而,无人机影像快速拼接是阻碍其应用的难题.针对无人机遥感影像的特点与SIFT(scale invariant feature transform)拼接算法的缺点,该文提出了一种基于随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus)和最小二乘匹配改进的SIFT影像拼接算法.首先采用随机采样法RANSAC进行粗略匹配数据的提纯,剔除伪特征点对,以减少特征点数量,降低时耗;然后再以最小二乘匹配进行更加精确的匹配,最终实现了无人机影像的自动拼接.实验结果表明：基于RANSAC和最小二乘匹配改进的SIFT拼接算法的平均正确匹配率为92.8%,拼接精度由1个像元提高到0.1个像元,同时拼接运算效率也得到了较大的提升.经改进的SIFT拼接算法在海量特征数据库中可以进行快速、准确的匹配、甚至可以达到实时的要求,具有更强的鲁棒性,可以满足低空遥感影像的相对定向高度自动化的需要,应用前景广阔.     

基于改进的SIFT算法的图像检索

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.     

基于SIFT的伪造图像盲检测算法

图像区域的复制粘贴操作能够隐藏重要目标或者造成某种假象,是最常用的篡改手段之一。针对"复制-变换-移动-粘贴"篡改模型,提出了一种基于SIFT的伪造图像盲检测算法。首先用SIFT算法提取图像特征;然后对提取的图像特征向量采用乘积量化的最近邻搜索进行匹配,粗略定位篡改区域;最后进行篡改区域的精确定位,通过计算可疑块对的欧式距离判断图像真伪。实验结果表明,该算法不仅能有效检测经过旋转、缩放变换的复制粘贴篡改区域,而且能抵抗模糊、加噪等后处理。     

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.     

全景图像拼接算法

提出了一种新的柱面图像拼接算法,即利用相邻2幅图像中的2组特征点,确定2幅图像的位置关系.该算法可自动对照相机水平环拍的1组图像进行无缝拼接,得到1幅360°的柱面全景图像.实验结果验证了算法的有效性.     

非标定图像的无缝拼接技术研究

为了降低图像拼接中对图像序列获取的苛刻要求,增强拼接算法的适应性和灵活性,本文给出了一种从特征点提取,匹配到图像间点变换估计和拼接融合的全自动稳健算法。实验结果表明,该算法不仅保持了较好的图像拼接准确性和鲁棒性,而且降低了对图像序列获取的要求．增强了应用的适应性和灵活性。     

基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准

为实现可见光图像与红外图像的有效配准,结合两类图像的特点,提出基于特征的SIFT算法,并进行道路和人脸的可见光图像与红外图像配准实验。结果表明,SIFT算法对纹理结构简单、光滑图像提取的特征点较少;随着阈值提高,可见光图像与红外图像的匹配点数目增加,匹配稳定性降低。该算法可用于可见光图像与红外图像配准。     

基于改进RANSAC算法的图像拼接技术

针对传统RANSAC算法在图像拼接中效率低的问题,提出了一种解决该问题的新算法,即M_RANSAC算法.该方法首先通过HARRIS算法提取2幅图像中的特征点,且在特征点匹配排序的基础之上,根据数据错误率得出抽样次数,并采用双阈值法进行数据检验来提高算法效率.结果表明,M_RANSAC算法能有效地减少抽样时间和数据检验时...