全局结构化 SIFT描述子在图像匹配中的应用

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．     

基于图像梯度信息强化的SIFT特征匹配算法改进

针对传统特征匹配算法匹配率低的问题, 提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换（SIFT）特征匹配算法的改进算法. 首先通过适当的梯度算子求出梯度图; 然后以特定权值将梯度图与原图融合, 归一化后对融合图像进行高斯模糊; 最后利用传统算法进行特征提取. 实验结果表明, 改进算法的视角、 旋转不变性明显优于原算法, 对亮度变化较大或有噪声的图像匹配率也略有提升, 有效提高了SIFT特征匹配算法的准确性.     

基于SIFT特征的人脸识别

尺度不变特征变换SIFT(scale invariant feature transform)对图像尺度、旋转、平移具有不变性,而被广泛应用,但是匹配过程中的错配问题难以避免。针对错配点的问题,对匹配策略进行了优化,利用人脸图像中关键点的特征描述子,对局部距离进行加权平均。实验表明,该方法能够有效剔除错配点,提高人脸匹配的正确识别率。     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

改进SIFT的图像匹配算法

针对SIFT(Scale-Invarivant Feature Transform)算法存在的不足,提出Harris算法与SIFT算法相结合的方法。选用Harris算法检测出的角点邻域范围内的SIFT特征点作为特征点,利用高斯圆形窗口对特征点建立64维描述向量。实验证明,该算法在保证匹配精度的同时,有效提高了匹配速度。     

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.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3%,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100%。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

SIFT特征匹配的显微全景图拼接

针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SIFT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的BBF(Best-Bin-First)算法对特征集进行初始的双向匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点对进行进一步提纯并估算出单应性矩阵,最后根据细胞图像序列之间的单应性矩阵关系将其投影到统一标准的平面坐标系下,用具有塔型结构的多分辨率融合算法对图像进行无缝融合完成全景图拼接.实验结果证明:该算法提取到的特征点分布均匀且数量适中,误配情况明显减少,能够有效地实现显微全景图的无缝拼接.     

一种改进SIFT算法

针对图像特征提取算法-SIFT,特征描述器维数较高,特征匹配耗费时间较长,匹配过程中存在相同图像不能匹配和不同图像能够匹配等问题,提出了一种改进SIFT算法与KD-tree搜索匹配算法相结合的新方法。采用KD-Tree算法替代传统链表式搜索方法降低特征点匹配时间;把特征点间距离和特征描述子内积同时作为匹配标准,加入相应匹配阈值减少匹配错误率,并通过理论和实验证明采用欧几里德距离作为相似性度量具有更高的匹配成功率。实验结果表明,在图像特征匹配中,该算法能够有效减少特征匹配错误率,大幅度降低匹配时间,具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于光谱图像空间的改进SIFT特征提取与匹配

原始SIFT算法采用不同参数的高斯核取差,是对图像空间性质的一种测量方法. 本文在光谱维度上取差,用光学系统在光谱维度上的差异作为图像空间性质的测量方法;传统SIFT方法及大量的改进方法只统计以特征点为中心的邻域范围内图像块的像素信息,文中将匹配过程分为2个步骤,首先利用邻域范围内的图像块像素信息进行粗匹配,然后选取排序后相似程度最高的4组匹配对作为基准匹配对,对特征点进行二次校验. 仿真结果表明文中的设计方式显著增加了检测到的特征点数量,有效剔除了错误匹配.      

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%.      

基于边缘信息的SIFT 图像匹配算法

李岩(1978-), 男, 长春人, 长春工业大学副教授, 主要从事智能机械与机器人、机器视觉研究, (Tel)86-13069046655(E-mail)liyan_dianqi@ ccut. edu. cn。     

改进的SIFT算法

目前图像配准的方法中,SIFT特征点匹配算法是目前图像特征匹配研究领域的一个热点问题。其匹配能力较强,可以处理图像间发生平移、旋转、放射变换的匹配,对任意角度拍摄的图像也具备较稳定的特征匹配能力并且极少数的特征点有偏差。因此通过参数的变化对SIFT算法的原理进行了研究以及改进,并用运算时间等数据说明该算法的有效性。     

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Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法

为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求, 提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法. 首先采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后提出一种新的特征点描述子定义方法, 先利用胡矩确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做标准化处理, 提取标准化局部图像LBP特征作为特征点描述子; 最后通过计算两张图像中各特征点描述子间的汉明距离实现特征匹配, 再根据匹配结果估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高.     

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.