基于SIFT算法的自动全景图生成算法

自动全景生成被广泛应用于全景数码相机,卫星图像拼接以及医学图像分析中。本文提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法和改进的普氏分析（Procrustes analysis）的自动全景图像生成算法。实验证明该算法能够根据多幅图像的特征自动准确地拼接生成全景图像。     

SIFT算法研究内容概述

SIFT算法是目前立体匹配技术的研究热点,因其匹配能力较强,能处理两幅图像平移、旋转、仿射变换等情况下的匹配问题,甚至对于任意角度拍摄的图像也有较稳定的匹配能力。该算法目前的中文资料较少,基于此本文对其研究主要内容进行简单介绍并结合具体实验图像分析。     

基于CUDA加速的SIFT特征提取

提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的尺度不变特征变换(SIFT)快速计算方法,用以解决SIFT特征提取计算过程耗时过长的问题.该方法充分利用图像处理单元(GPU)在并行计算、浮点计算、内存管理等方面的优势,合理分配主机端和设备端的资源及其在SIFT特征计算中所承担的角色.实验表明,与CPU架构下的SIFT特征提取算法相比,本文算法可以大幅度加快SIFT特征提取的计算速度,其加速比随着SIFT特征点数目的增加而增加,在本文实验中最大加速比可达1954.     

基于SIFT特征提取的高清晰岩心图像自动配准

提出了采用图像自动拼接技术获得高清晰高质量岩心扫描全景图.自动拼接的关键是特征点的提取与匹配.尺度不变特征变换算法具有伸缩、旋转、仿射不变性,并能够抗拒一定光照和视点的变化.提出把该算法用于岩心图像的特征提取,并采用欧式距离法进行特征匹配.实验结果表明,采用该算法大大提升了岩心图像拼接系统的自动化水平和准确度.     

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.     

基于局部颜色直方图的SIFT算法研究

尺度不变特征变换(SIFT)算法是一种对旋转、尺度缩放和光照保持不变性的局部特征图像匹配算子,是公认的识别率最佳算法之一。而SIFT算法仅使用灰度信息,忽略颜色信息,当对彩色目标识别时,识别率降低。针对此问题,结合直方图保持良好的旋转、缩放、模糊不变性等特点,提出基于局部颜色直方图的SIFT特征描述算法(即CH-SIFT)。在SIFT算法关键点位置不仅生成梯度直方图特征描述,同时生成颜色直方图特征描述。在匹配时,首先使用梯度直方图特征描述对匹配对初次筛选,然后使用颜色直方图特征描述再次筛选,最后确定是否为满足条件的匹配对。实验对比表明,CH-SIFT算法具有识别率高和匹配时间短等优点,能够有效地实现彩色目标匹配。     

一种结合MSER与SIFT算子的特征检测方法

为了快速稳定地进行仿射变换下的局部特征区域提取,提出了一种新的特征区域提取算法.首先检测图像最稳定极值区域(MSER),然后将这些区域归一化,接着对其使用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征提取.试验结果表明,所提出的算法不仅赋予最稳定极值区域合理的数学描述,而且其抗仿射变换能力强于SIFT算子.另外,由于只是对部分图像计算SIFT算子,速度上也要快于传统的SIFT算法.     

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的视觉单词在人脸识别中的研究

近年来,基于视频的人脸识别吸引了很多人的关注,同时,视觉词袋(BoWs)模型已成功地应用在图像检索和对象识别中。提出了一种基于视频的人脸识别的方法,它利用了视觉单词,在经典的视觉单词中,第一次在兴趣点提取尺度不变特征变换(SIFT)的图像描述;这些兴趣点由高斯差分(DoG)检测,然后基于k均值的视觉词汇生成,使用视觉单词的索引以取代这些描述符。然而,在人脸图像中,由于面部姿势失真,面部表情和光照条件变化,SIFT描述符不是很好。因此,使用仿射SIFT(ASIFT)描述符作为人脸图像表示法。在Yale及ORL人脸数据库上的实验结果表明,在人脸识别中,基于仿射SIFT描述符的视觉单词方法可以获得较低的错误率。     

一种改进的基于MMTD的网络应用类型识别方法

网络管理在很多方面需要识别网络流的应用类型。文中旨在改进和完善一种融合了中介数学理论的基于流统计特征的识别方法———基于MMTD(中介真值程度度量)的应用识别方法。原方法在效率上表现出了优越性和发展潜力,但方法中用到的参数基本都是基于网络专业知识和对流属性值的人工统计分析凭经验确定的。参数的确定没有系统的方法,影响识别方法的使用与推广。文中对原方法进行了如下改进与完善:(1)提出了一种能够反映对象测度(属性)分布特性的测度值与谓词对应关系,并给出了相应的真值程度计算方法;(2)提出了一种基于测度值分布密集程度的测度选取和权重计算方法;(3)提出了一种通过严格的统计及数据处理方法得到各种网络应用流属性的特征参数的方法。实验测试结果表明文中提出的改进和完善方案是有效的。     

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.     

基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点.为了实现有效的单个沙丘跟踪,该文提出了适用于沙丘图像的基于相似三角形原理的尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)的特征点筛选算法.该算法利用暴力匹配法匹配SIFT与SURF特征点,...     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

一种融合信息熵和改进SIFT算法的图像检索方法

针对图像检索中基于单一全局颜色特征或局部特征的检索方法存在查准率和查全率低等问题,提出了一种融合信息熵和改进尺度不变特征变换算法的图像检索方法。首先,利用改进的尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征;然后,计算图像的全局颜色特征和信息熵;最后,利用信息熵动态分配全局颜色特征和局部特征的权重,计算图像间的相似度进行图像检索。实验结果表明:该方法的检索性能优于颜色直方图法和尺度不变特征变换算法。     

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。     

SIFT算法距离比阈值自适应改进研究

对SIFT算法中距离比阈值参数进行分析,提出自适应距离比阈值改进方法,并提出用随机取样一致性算法优化点与匹配点的比值作为判断最佳阈值的标准。结果表明,改进后的方法能够通过较少的迭代确定最佳阈值,并且不会给计算带来很多负担,同时能够提高匹配点的准确性。     

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Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法

针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错误匹配的方法,该算法对建筑物序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该方法的匹配准确率至少高出比较方法9%。