SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法

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.     

基于SIFT的新特征提取匹配算法

针对传统的图像匹配算法特征点不稳定和匹配时间慢的问题,提出了一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法。首先对传统的Harris角点构造高斯多尺度空间,使角点具备多尺度不变性;然后采用Canny边缘提取算法修饰Harris角点以增加稳定特征点数量;最后构造SIFT特征描述符,计算多幅图像中对应特征点描述子的欧式距离,完成特征点对的匹配。实验结果表明:相比于传统的SIFT算法和SURF算法,研究所提出的方法能够有效地提高特征点匹配精度,减少图像匹配时间。     

基于改进的FAST和FREAK的图像匹配算法

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.     

基于SIFT算子的图像匹配算法研究

针对目前基于SIFT(scale invariant feature transform)的图像匹配算法在匹配相似区域较多的可见光图像时,匹配约束条件单一,没有有效剔除误匹配点,误匹配率高的问题,提出一种匹配改进算法,针对128维SIFT特征向量,采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法,利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率. 实验结果表明:改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果. 与原算法相比,在保证匹配点数和匹配时间的基础上,改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低10%~20%,对于小尺度的视角变换,误匹配率平均降低5%.      

基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法

文章针对图像自相似或具有对称性时SIFT匹配稳定性不高的问题,研究基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法.为了获取更稳定的特征点,将SIFT特征描述方法引入到Harris尺度不变特征描述中,改进了基于Harris特征的匹配算法;结合简单高效的基于欧氏距离的双向匹配算法,去除了大部分的错误匹配,明显提高了匹配的稳定性...     

基于SIFT算法的图像匹配对提纯方法研究

针对SIFT算法在图像匹配时会产生很多误匹配的问题,本文利用霍夫变换有效的删除了SIFT所产生的误匹配.首先,由SIFT算法粗略的完成图像匹配;然后利用霍夫变换形成等分的霍夫单元,将所有匹配按照匹配参数分配到这些霍夫单元中,把含有较少匹配对的单元格中的匹配删除.实验表明,该方法能有效的提高特征点匹配的正确率,为后续的机器人视觉导航奠定了基础.     

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。     

一种基于SIFT特征匹配的工件识别方法

为了解决平移、旋转、缩放和部分遮挡等复杂环境下的工件图像匹配识别问题,给出了一种基于SIFT(尺度不变特征变换)特征匹配的工件识别算法.该算法采用SIFT特征作为匹配特征,引入欧氏距离作为图像匹配的相似性度量,并采用设定阈值的方法剔除误配点.实验结果表明,该算法能有效解决具有平移、旋转、缩放和部分遮挡等情况下的工件匹配识别问题.     

基于Harris角点与SIFT的快速图像匹配算法

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.     

基于MMTD的SIFT特征提取算法

尺度不变特征变换（SIFT）是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想.文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度（MMTD）和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验.采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配.实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的.