基于SITF特征提取的加速匹配方法

SIFT算法是目前应用最广泛的特征点提取匹配算法,该算法具有尺度不变性,旋转不变性和一定的光照不变性.但SIFT算法复杂度较高,而且图像匹配时间较慢,在较大形变和光照变化下易出现匹配不准确.针对上述问题,提出极值分类匹配算法,将特征点分为极大特征点和极小特征点两类,进行分类匹配,并利用扩散过程来代替欧式距离计算特征点之间的距离.该文方法不仅降低了时间复杂度,提高匹配速度,而且对图像形变和光照变化更具鲁棒性.     

月面自主精确软着陆的景象匹配方法研究

为提高月球探测器自主软着陆的落点精度,利用绕月飞行器和着陆探测器下落图像,提出一种基于尺度信息的多模板递阶景象匹配方法.在月面图像尺度空间上快速提取FAST角点,并确定特征点精确尺度、位置和方向.在特征点邻域建立图像块采样模式,通过图像块像素比较形成二进制串特征描述子,利用海明距离(Hamming distance)进行特征匹配.实验结果表明,目标在尺度缩放、旋转和光照变化等极端条件下,该算法能够实时完成月面着陆目标区域的准确识别和稳定跟踪,实现月球探测器的远距离、高精度自主导引着陆.      

改进SIFT算法实现图像的快速匹配

为解决图像匹配耗时的问题,提出一种改进的图像匹配方案.在尺度不变特性变换(SIFT)算法的基础上,以特征点邻域灰度值的差熵大小来筛选稳定特征点,减少所需描述及匹配的不稳定特征点的数量,提高算法匹配效率.同时,改进误匹配去除算法,以大幅提高误匹配去除效率.实验结果表明,与SIFT及RANSAC相结合的图像匹配方案,或相关的改进方案相比,本方案可最大程度地保存最终匹配的特征点数量,并提高特征点匹配的实时性、匹配率及正确匹配率.     

面向移动设备的图像匹配算法适用性研究

图像匹配技术作为增强现实的核心问题受到广泛关注.现有的研究主要集中在PC端图像匹配算法的鲁棒性和具体实现方面,而对计算能力较弱、易受环境因素影响的移动终端上实现图像匹配的鲁棒性、适用性等方面探讨较少.针对该问题,选取常用的ORB、BRISK、SURF、FAST_FREAK、FAST_SURF以及SURF_FREAK图像匹配算法,以移动终端为实验平台,从匹配效率与鲁棒性两个方面对算法进行比较分析,并采用正确匹配点对和匹配分数两个指标对算法进行综合性能评价.实验结果表明:ORB算法具有较高的运行效率,同时该算法对旋转、光照、尺度、视角等变换具有较好的鲁棒性,适合于移动增强现实的实时匹配应用.     

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.     

SIFT算法在不同维数下的图像匹配效率

 在移动机器人视觉定位领域中,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性被得到广泛应用。图像匹配效率与SIFT算法中所取维数有关,使用多少维数来表示一个特征点,满足不同的图像匹配精度和实时性的要求,还没有明确定义。为解决这个问题,针对不同维数的SIFT算法的匹配效率做了实验分析,得到了不同应用场合下使用维数的指导范围。以室内场馆导航机器人视觉定位为例,选取了16维作为匹配维数,实验结果能够满足移动机器人实时定位的需要。     

改进的核相关滤波目标跟踪算法

提出一种基于核相关滤波的尺度和旋转自适应跟踪算法.首先,利用核相关滤波确定目标的中心位置;然后,使用特征点匹配的方式估计目标的尺度变化和旋转角度.在特征点匹配过程中,使用前、后两次光流匹配消除不稳定特征点;计算特征点对的权重分布,从而估计出目标的最佳尺度和角度;判断当前目标是否受到遮挡,进而使用更合理的方式更新特征点集和目标模型,进一步提高算法的鲁棒性.实验结果表明:文中算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且跟踪的实时性较好.     

基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法

为了提高图像的匹配精度及其鲁棒性,本文提出了基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法.首先,采用箱式滤波器对高斯函数二阶偏导进行逼近,对特征点进行检测;同时,利用特征点对应的空间尺度来建立尺度制约规则,剔除伪特征点.然后,以特征点为中心,形成圆形区域,计算其Haar小波响应,获取特征点的主方向以及特征向量,形成特征描述子.随后,利用特征点的尺度相似性以及角度相似性来建立空间相似法则,完成特征点的匹配.最后,利用特征点欧氏度量的结果,建立距离约束模型,对匹配特征点之间的距离进行约束,剔除错误的匹配特征点.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,本文算法匹配的图像具有更好的匹配准确度及匹配精度.     

基于改进的FREAK算法的图像特征点匹配

针对采集图像时存在尺度、光线强度以及图像间旋转的差异等现象而导致图像匹配不理想的问题,提出了改进的FREAK算法(SURF-FREAK):将SURF算法和FREAK算法结合进行图像匹配。首先,利用Hessian矩阵确定候选点,进行非极大值抑制,提取的特征点具有尺度不变信息;然后用FREAK描述子对特征点进行描述,为特征点分配方向;最后利用最近邻算法进行图像配准。改进算法经实验与传统SIFT、SURF、以及FREAK算法比较分析后得知,在图像特征点匹配准确度上有一定的提高,并且对图像的尺度差异、光照差异以及旋转差异具有良好的鲁棒性。     

基于SIFT和RANSAC的特征图像匹配方法

针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离比来加速完成特征点对预匹配。在此基础上引入随机抽样一致性(RANSAC)算法去除不可靠的匹配对。最后根据匹配点对计算出图像间透射变换的参数。实验结果表明:该匹配算法具有尺度、旋转不变性以及一定的仿射不变性、抗干扰性,可以实现目标物体匹配。     

基于改进SIFT算法的局域盲人图像导航方法研究

针对现行导航系统无法在小范围内导航的缺点,提出了一种基于景象匹配的适合于残障人士在局域内行走的图像导航系统。预先对具体的特定区域进行图像采集、处理,建立基准图像库,然后对具体行走中所采集的实时图像进行预处理,得到实时图像库。并采用基于SIFT特征的快速景象匹配算法对实时图与基准图进行匹配。最后对不同光照、不同拍摄角度的旋转变化、缩放变化获得的图像进行特征点匹配。实验结果表明,算法的性能可以满足景象匹配导航系统高性能匹配的要求。     

基于视觉的火星探测器着陆运动参数估计

火星探测是我国深空探测的重要目标之一,精确估计火星探测器自主着陆时的运动参数是实现自主着陆的前提.在探测器所携带相机内参数已知的情况下,研究2幅图片中特征点之间的对应关系,得出火星探测器空间三维运动信息,以实现其运动参数估计.首先进行特征点检测,然后进行特征点匹配,根据匹配结果估计出基础矩阵F;然后进行本质矩阵的计算、姿态解算和幅值恢复,对所得运动参数进行非线性优化;最后通过仿真实验验证了上述方法的有效性.     

特征点提取算法性能分析研究

在图像匹配中,使用特征点来描述图像,计算量小、匹配简单,而且特征点往往比较稳定,不易随光照条件和图像的平移、旋转和尺度等变化而变化。因此基于特征的图像配准方法是目前图像配准领域研究的热点。介绍了几种主流的特征点检测算法的原理,并对特征点检测算法性能进行了定量分析研究。从特征点检测速率、正确率、旋转不变性和抗噪性等方面进行了对比,研究了各种特征提取算法的优缺点。为根据不同图像质量选择合理的特征提取算法提供了良好的客观依据。     

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。     

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．     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

随机树特征匹配算子性能研究

为了改进增强现实实时跟踪系统,评估增强现实特征匹配算子随机树的性能,并与尺度不变特征变换算子SIFT进行比较. 分别在旋转变换、尺度变换和光照变换的情况下,测试两种算子的鲁棒性能和匹配速度. 实验结果表明,随机树算子能达到每秒30帧的实时特征匹配速度,且光照变换可以到达50%以上的匹配率,但匹配精度有待提高.     

基于AOI检测系统的图像拼接技术

针对自动光学检测(AOI)在电路板元器件检测中对图像拼接的实时性要求比较高的特点,提出了简化的仿射变换模型的快速图像拼接算法.该算法利用图像特征在尺度空间具有平移、旋转和仿射不变性,借助AOI系统高精度步进电机的控制快速找到最佳匹配点,建立图像的匹配关系.实验证明,该算法简单、快速、精度高,具有场景无关性、噪音容忍度高等优点,在AOI检测中具有很强的实用性.