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。     

一种改进的遥感图像配准方法

在分析当前主要的图像配准方法的基础上, 提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法: 首先对参考图像进行分块, 每块提取一定数量的特征点, 以确保各块图像特征点分布均匀; 根据已知的同名点对, 拟合变换方程, 将待配准点代入变换方程得到粗匹配点坐标, 再以粗匹配点为中心在一个较小的范围内搜索, 根据相似性测进行精配准, 确定正确的同名点位置, 在此基础上实现整体遥感图像配准。为了验证该方法的有效性, 针对变大和传感器位移较大的光学遥感图像设计了仿真实验。实验结果表明, 改进方法能很好地解决光学遥感图像之间的配准问题, 降低特征点提取和同名点匹配的时间复杂度。     

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SIFT算法的海底图像自动拼接

针对深海海底图像光照不均,图像间变换关系复杂,图像的特征很难准确地进行描述的问题,提出一种基于SIFT算法的海底图像拼接方法。首先采用SIFT算法提取海底图像的特征点,用欧式距离比对提取出的特征点进行特征匹配,用随机抽样一致性算法,去除误匹配提高匹配效率,同时求出图像间的变换矩阵。最后采用基于高斯模型的渐入渐出融合法去缝,实现海底图像的光滑无缝拼接。实验结果表明,该方法拼接效果良好。     

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．     

基于KL变换的点匹配

提出了一种新的点匹配算法.算法分别提取点集中点的特征,用KL变换得到点的KL特征,通过比较KL特征获取点集间匹配关系.文中定义了点集中点的特征,给出了几种提取点特征的方法.分析了KL特征的稳定性和能量集中性,据此提出了基于KL变换的点匹配算法.文章结合经典的特征向量匹配算法,从算法抗噪性能分析着手,分别由能量守恒性质和最小方差匹配原则推导得出经典特征向量算法是KL算法的特例,KL算法更具普遍性的结论.通过实验,证明了算法的有效性及结论的正确性.     

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,...     

一种基于PCB板图像配准优化算法

为了提高PCB缺陷检测中的图像配准精度,文章提出一种结合梯度下降算法与随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法的改进图像配准优化方法。对得到的灰度图像使用中值滤波去除噪声,通过拉普拉斯算子提取图像边缘来突出图像细节;使用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)检测算法获取图像特征点并进行特征点匹配,通过匹配的特征点对之间的距离阈值来粗选出较强匹配点,使用改进的算法精选出强匹配点,同时算出基础图像变换矩阵;最后使用梯度下降法对基础图像变换矩阵进行拟合优化。实验结果表明,该算法在PCB板图像匹配过程中可以有效减少误匹配,并能得到准确的图像变换矩阵,且图像配准速度较快,能够满足实际工业现场检测要求。