基于谱特征的图像匹配算法

传统基于谱图的图像匹配算法大多利用特征点集中点的位置关系进行匹配,并未充分利用特征点周围的灰度信息,为此,文中提出了一种基于谱特征的图像匹配算法,该算法利用线图谱来反映特征点周围灰度的变化,对特征点周围的邻域点进行分层,并对每层中的点构造线图,通过线图谱获取特征点的谱特征;理论分析表明,该谱特征具有旋转不变性、亮度线性变化不变性及对噪声的较高鲁棒性.最后,利用匈牙利算法求解匹配问题,输出匹配结果.实验结果表明,文中算法具有较高的匹配精度,在待匹配图像间存在较大形变时,也可以获得较好的匹配结果.     

基于马氏距离谱特征的图像匹配算法

传统的基于谱特征的图像匹配算法中,采用的欧式距离度量不能公平地反映数据样本各维度分量之间的潜在关系,并且当存在较大的形变和出格点时匹配精度和稳定性较差.为了解决谱特征构造中所存在的问题,文中提出一种基于马氏距离谱特征的图像匹配算法.该算法首先利用马氏距离在子特征点集上构造局部无向加权图;接着对图的关联邻接矩阵进行奇异值分解,用特征值向量构造描述点集属性的马氏距离谱特征;然后根据马氏距离谱特征构造出匹配矩阵,并利用贪心算法得到图像特征点之间的匹配关系;最后,为了进一步提高匹配的精度,采用SVM方法剔除误匹配点.大量实验结果表明,该算法提高了匹配的精度,并且对出格点问题具有较高的鲁棒性.     

基于扩散距离的SURF特征图像匹配算法

针对高维特征向量存在的使用传统欧氏距离计算最近邻匹配正确率低的问题,文章提出了一种基于SURF和扩散距离的图像匹配算法。首先用Fast Hessian检测子进行特征点检测,生成SURF特征描述向量,然后利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配。实验证明该算法提高了SURF算法匹配的正确率,并在图像形变、光照变化方面具有较高的鲁棒性。     

一种基于不变特征的图像匹配算法

提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位.实验结果表明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形时,算法均能够稳定地匹配出目标.     

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Agast-Adaboost的图像匹配算法

针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature matching algorithm,ALBFMA).该算法首先构建高斯尺度空间金字塔,将AGAST与尺度空间融合并提取特征点,然后用改进的Adaboost算法对特征点进行二值描述,生成特征向量,从而提高该算法的匹配速率和匹配精度.实验结果表明:与已有算法相比,该算法具有匹配精度高的优点,并且对光照、尺度及旋转有良好的鲁棒性.     

基于小波变换的图像匹配算法

为了寻找立体像对中的对应点并求出视差,采用Ｍａｌｌａｔ的多尺度小波分析算法,在对图像进行多级分解的基础上进行逐级匹配,并且扩展了传统的视差定义,将两个限制条件：视差连续性和方向一致性融合进视差的定义当中,因而在视差求取的同时也完成了粗差剔除的过程,提高了算法的效率．实验证明,此方法在计算时间和精度上都是切实可行的．     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

基于Contourlet变换的图像匹配算法

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓.提出了一种图像匹配算法,该算法充分利用了图像Contourlet变换系数的特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为匹配的特征向量,然后将该方法与基于小波变换纹理分析的方法进行了比较,试验结果表明:在Contourlet变换域上的匹配高于在小波域上的匹配,从而验证了该方法的可行性.     

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%.      

基于竞选算法的灰度图像匹配研究

针对灰度图像匹配算法普遍计算量大、速度较慢的问题,将灰度图像匹配问题转化成全局优化问题,然后利用竞选算法求全局最优解,以达到优化匹配性能的目的。图像匹配实验证明:在保证匹配精度的条件下,基于竞选算法的灰度相关匹配算法匹配速度大幅提高。     

基于改进ASIFT算法的遥感图像匹配

ASIFT算法是一种具备完全的仿射和尺度不变性的特征提取算法.但其存在一定的不足,如计算量大、匹配效率低、易出现重复特征等.针对这些不足,本文提出了一种改进的算法.该算法首先对多仿射造成的畸变图像进行模拟获得模拟图像,然后对模拟图像构建高斯阶梯(Zoser)图像金字塔,由24邻域极值点构成特征点,并确定特征点的尺度和方向,最后利用RANSAC算法剔除误匹配特征点对.通过对遥感图像匹配实验证明该算法效率较高,并能够适用于实时性要求较高的系统.     

基于有向超图的图像匹配算法

为了提高复杂变换下图模型的匹配精度,提出了一种基于有向超图的图像匹配算法.该算法首先分别在两个待匹配的特征点集中构造3一致超图,计算每条超边所包含三元组的权值,然后利用这些权值来构造加权邻接张量,最后通过凸凹松弛算法实现图像匹配.模拟和真实图像的实验结果表明,文中算法能够获得更高的匹配精度,对于复杂变换的图像也有很好的匹配效果.     

基于小波变换的图像匹配算法研究

介绍了图像匹配及小波变换的基础理论,并将传统的图像匹配技术和小波滤波技术相结合,利用小波的平移不变性,提出了一种改进的图像匹配算法,并给出了仿真实验,收到了良好的效果.     

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。     

基于Harris与改进SIFT算法的图像匹配算法

提出一种新的Harris与改进SIFT算法相结合的算法.首先用Harris算子提取图像的角点作为特征点,然后采用基于同心圆形窗口的64维向量有效地表征一个特征点.实验结果说明,算法在保持很好匹配率的同时能降低计算复杂度.     

基于SIFT特征的视频图像匹配研究

图像匹配是视频处理中的一项关键技术。针对SIFT算法的关键点描述符在匹配性能和匹配效率上的不足,采用建立图像金字塔之前,利用立方插值算法对原始图像进行有效缩放。然后利用降低金字塔层数的思想来构造关键点描述符,使得最后构造出来的描述符更加精确。算法的匹配性能和匹配效率都得到了明显的改进。     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

基于谱风险度量的风险谱函数的研究

提出双曲型风险谱函数并得到了双曲型谱风险度量的估计量、后验检验和投资组合优化模型。实证分析表明,单个资产的双曲型谱风险度量值受置信水平和风险厌恶因子的影响,以双曲型谱风险度量为目标函数的投资组合的优化配置受风险厌恶因子和期望收益率的影响。