一种立体视觉图像的特征选择与匹配方法

从立体图像对中获取精确的三维信息需要进行相机建模、标定和图像点的匹配［１，２］．提出了特征点的选取；利用金字塔图像结构进行立体匹配，以及对匹配点进行整体性检验的准则。实验表明，该算法匹配速度快，错误概率小，匹配点在整个景物中分布均匀。     

主动立体视觉中一种新的图像匹配方法

对被测物体投射大小光斑图案来增加自由曲面的图像特征,给出了自动找寻图像中投影点及确定其形心的方法,提出了一种新的基于大小点分块编码方法来实现图像对中特征点的匹配,首先对大点进行自动识别和编码,然后实现区域内小点的自动编码。对石膏像面部的实验表明基于大小点的分块匹配算法能够有效地实现特征点的自动匹配。     

坐标网格立体视觉测量中的图像匹配技术

利用立体视觉技术，实现对板料成形分析中应用的大批量坐标网格的变形进行无接触自动测量与分析，以减少工作量并提高测量的速度和精度．主要针对圆形坐标网格变形的立体视觉测量中的图像匹配技术进行了研究．在对网格图像进行特征提取与编码的基础上，实现网格单元的子域匹配，并通过对摄像位置进行预约束，建立起左右对应像素点纵向图像坐标间的约束关系，从而实现左右图像特征点的快速准确匹配方法．该方法程序实现简单，匹配结果可靠，无二义性，可推广应用于其他具有相似结构特征的三维图像的立体匹配中．     

一种基于图像相关的图像特征提取匹配算法

本文提出了一种基于立体视觉技术进行特征提取和匹配的算法。在立体视觉技术基础上以投射大小光斑的方法增加自由曲面的图像特征,有效的获得了图像的主要信息,建立图像之间的点映射关系。由图像相关性对匹配进行约束,选择最佳匹配点,获得象点在两个坐标系统中的三维空间数据,然后进行数据拟合得到非特征点的数据,大大提高了图像配准的效率和准确性。     

事故车辆图像特征点的自动匹配

实现交通事故现场勘查中物体的立体视觉量测,需要对勘查获取的立体图像进行匹配。但由于一般自动匹配记录信息和事故研究所需信息的差异,使得自动匹配成果难以直接应用到交通事故勘查的立体匹配中。针对该问题,研究提出了一种事故车辆图像特征点的自动匹配方法,应用SIFT理论和BP神经网络理论,构造了事故车辆图像特征点的自动匹配模型,并进行了实验验证。研究结果表明,该匹配方法可以实现立体像对中任一选定目标的自动匹配,匹配的结果能够做为精匹配的提示。该项研究大幅度提高立体匹配选点的效率,加快交通事故立体视觉系统量测的速度,还可以作为一种技术手段给车牌被遮挡的违章车辆的确认提供借鉴。     

一种双目主动立体视觉系统的目标定位算法

首先引入主动视觉空间的概念，即用系统本身运动自由度来表达摄像焦点到空间点的视线，其次，推导了把任意摄像机图像点换到主动视觉空间的算法，最后，采用三角形测量原理对图像特征点进行匹配和定位，因为系统中的各个摄像机独立注视目标，摄像机可以采用较小的视野，这为提高定位精度提供了可能性，采用数值仿真手段对相关理论进行了验证。     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

基于SURF的图像拼接过程中配准算法的改进

用SURF算法检测特征点进行图像拼接过程中,仅仅利用特征描述符进行图像配准时误匹配的概率很高.通常对视频图像进行拼接时,待拼接图像间的变化不会太大,所以图像中对应点主方向角和尺度因子相差不大,用这2种特征信息对待匹配特征点进行初筛,然后再取特征描述符之间的欧氏距离最小的点为正确匹配点,实现了多特征融合匹配,增加了匹配的正确率,提高了图像拼接的成功率.     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法，该方法首先对景物的灰度图像进行了分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整修区域内的视差值，再对整修视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

基于凹点匹配的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像中粘连区域不易分割的问题,提出了一种基于凹点匹配的分割算法。首先对图像进行预处理、阈值分割及形态学处理,再利用链码边界跟踪,计算分割结果中粘连区域边界曲率,找出图像中的凹点,最后根据判断准则对凹点进行匹配,并用分割线连接匹配的凹点,对粘连颗粒进行分割。通过对多幅颗粒粘连图像进行试验,结果表明该算法有较好的效果。     

基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

一种基于特征点的图像匹配算法

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．     

地貌测量中图像特征的匹配算法

针对地貌测量重构中的图像特征匹配问题,提出了一种新的图像特征匹配方法.通过对待匹配的资源和模板图像进行分区,并根据灰度相关值实现区域之间的匹配,在区域匹配的基础上再根据角点所属区域的对应关系进行角点特征匹配运算.在角点特征匹配过程中,利用去均值归一化相关法进行区域灰度相关运算,从而确定出初始匹配点对.为消除初始匹配角点对中的错误匹配点对,保证角点特征提取的准确性和可靠性,采用松弛迭代法、零交叉法以及最小平方中值法进行了错误匹配角点的滤除.实验结果表明,该算法可有效提高地貌图像特征匹配的精度和效率.     

大型工件测量系统中的快速图像拼接方法

根据大型工件测量系统中的图像拼接特点,提出了一种改进的模板匹配与特征提取相结合的高精度快速图像拼接算法.该算法对相邻的两幅图像采用多尺度Harris算子提取特征点,在第一幅图像中根据特征点的分布确定模板块,在第二幅图像中进行模板匹配找到匹配块,再基于特征提取在匹配块内进行对应特征点的计算,完成拼接.试验结果表明,该算法...     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

一种多源多光谱遥感图像特征点匹配技术

 在多源多光谱遥感图像中,针对匹配图像的像素之间非线性变化而导致正确匹配点对下降的情况,提出了一种基于主成分分析的多源多光谱遥感图像特征点提取算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本原理,首先对两幅多源的多光谱遥感图像进行主成分变换,再用变换后各自的第一主分量图像作为待匹配图像;其次,在构建尺度空间时提高尺度参数并且在进行特征匹配时,利用尺度限制条件进行匹配,这样既能提高匹配精度又能提高运算速度;最后,采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点。这种算法能减少多源多光谱遥感图像之间像素灰度值的非线性变化对特征点匹配的影响,提取到一定数量的正确匹配点对。通过实验对比分析,所提算法比通用算法有更高的精度和更好的适用性。     

基于最小生成树的多视图特征点快速匹配算法

针对图像特征点匹配中计算效率较低且误配率较高的问题,提出了一种在两视图匹配中引入最小生成树的新算法.该方法主要运用最小生成树构建匹配代价最小的图像对,首先通过对输入的多幅图像进行特征点提取,对生成的特征点采用基于欧式距离的两视图匹配,进一步构建最小生成树以生成最短特征点匹配轨迹,从而完成匹配.测试结果表明:最小生成树的引入使得大多数特征点匹配过程只在相关图像中运行,且能找出匹配代价最低的匹配路径,在保证匹配准确性的情况下,计算时间开销约为传统算法的20%,保证了图像匹配的实时性.     

一种SAR图像与光学图像匹配算法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了较高的实时性和准确性要求。针对以往直线匹配算法与角点匹配算法的缺陷,首先提取SAR实时图像与光学参考图像直线中的直线与角点特征,然后在干线对粗匹配的基础上利用精确的角点特征进行小参数变化下SAR图像与光学图像的精匹配。经实验验证,该方法实时性与匹配精度高,可较好的应用于INS/SAR组合导航系统的图像匹配中。     

基于SIFT特征点匹配的印刷品图像检测方法

提出了一种印刷品图像在线检测方法．首先，利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法提取图像稳定特征点，生成特征向量描述符；然后根据向量最近邻（NN）和次近邻（SCN）的距离之比，对匹配点进行初步筛选；最后运用Mestimators法估计特征点对间的几何约束模型，利用该模型进一步精选特征点，确定真正的匹配点对个数，将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准．实验结果表明：该方法能够准确地提取出图像特征点，并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题，从而快速有效地检测出错误的印刷品，得到了良好的检测效果．