尺度不变特征转换特征提取优化算法研究

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法时间复杂度高的缺点,提出了SIFT特征提取优化算法。分析了SIFT特征提取算法各个计算步骤的时间复杂性。对SIFT特征提取过程进行了优化,包括耗时最多的高斯金字塔的创建和计算特征描述符过程。优化算法降低了特征点提取时间,减少了特征点的重复匹配,同时保证了匹配结果的准确性。最后,实验证明了优化后的算法能有效降低时间复杂度。     

基于MMTD的SIFT特征提取算法

尺度不变特征变换（SIFT）是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想.文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度（MMTD）和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验.采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配.实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的.     

互联网内容相似图像搜索的研究

随着互联网技术日新月异的发展,如何检索出内容相似的图像成为了一个重要的研究课题。在分析了图像特征提取关键技术尺度不变特征SIFT(Scale-Invariant Feature)方法后,对该算法存在的不足进行了改进,提出基于积分图像并行计算的快速SIFT特征检测算法。实验结果表明,改进的算法能有效的缩短图像特征提取计算的运行时间。     

改进的GPU-SIFT特征提取与匹配算法

针对SIFT算法得到的特征点数目太大、算法复杂耗时的问题,提出一种改进的SIFT特征提取与匹配算法并在GPU上进行了加速处理。通过分析算法的并行性,充分利用GPU多线程和存储器的优势对SIFT算法进行优化。在关键点精确定位过程中增加了第二次筛选,有效减少了特征点数量。发挥圆形具有旋转不变的优势,减少了算法的步骤同时描述符降到了64维。实验结果表明,该算法在保证匹配准确度的同时速度随图像复杂度的增强而提升,处理1600×1200图像时加速比可达2.3倍,提高了算法在实际应用中的实时性。     

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.     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

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。     

面向CPU+GPU异构计算的SIFT

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.     

基于图形处理器的增强现实自然特征注册算法

传统的基于中央处理器(CPU)的计算架构已无法满足增强现实(AR)三维注册技术实时运行要求。针对该问题,该文提出采用现代多核异构、大规模并行处理功能的通用图形处理器(GPGPU)来加速和优化AR三维注册算法,研究了在GPU上实现类似特征提取和匹配等AR三维注册核心技术的基础理论、方法和实验。结果表明,通过模块划分和优化后的图像特征提取SIFT算法、随机采样等,能够充分挖掘AR三维注册算法的并行运算潜力,对于640*480像素的图像序列,注册算法能够达到15帧/秒,有效地提高运算实时性。     

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.     

联合SIFT特征点和CS-LBP特征描述子的复制粘贴篡改检测

针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP)描述子相结合的篡改检测方法。首先提取SIFT关键点,再对每个关键点生成CS-LBP特征描述子,并利用K-D(k-dimensional)树和BBF(Best-Bin-First)搜索算法寻找符合特征匹配关系的匹配点对,判断是否存在图像区域的篡改。实验表明,与同类算法相比,所提出算法在不损失检测精度的同时有效地减少了运算量。     

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%。     

无人驾驶车辆基于角点和斑点的特征提取算法

针对运行在计算资源有限的车载嵌入式系统中的视觉里程计算法实时性较差的问题,提出一种基于Harris和SIFT相结合的图像匹配方法——Harris-SIFT算法。在介绍了SIFT算法的基础上,给出了Harris-SIFT算法的原理:使用Harris算法提取图像中的角点作为特征候选点,再利用SIFT算法在Harris的特征候选点中进行特征点提取。通过实例用Matlab软件对算法进行了仿真,并对算法的复杂度及各种性能进行了分析。结果表明,所提出的方法在特征检测模块中降低了算法的运算量、提高了特征点提取速度。Harris-SIFT算法可用于实时视觉里程计系统中,进而可使视觉里程计在车载嵌入式导航系统上得到广泛的应用。     

足球机器人视觉目标识别的PCA-SIFT算法

针对Robocup类人组比赛的特殊环境,为了识别比赛双方机器人,并克服光照变化、图像扭曲等问题给识别目标带来的干扰,选用尺度不变特征变换（SIFT）算法进行特征提取.由于SIFT算法的实时性差,提出改进的PCA-SWT目标识别算法,将主成分分析法（PCA）用于对经典SIFT算法中的128维描述子进行降维,并用最近邻法进行特征点的匹配.通过实验发现,经过PCA改进的描述子不仅提高了运算速度,匹配度也保持在较好的状态.     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于FAST角点检测的局部鲁棒特征

针对目前流行的SIFT、SURF等局部特征存在运算复杂、匹配及后续处理实时性差等问题,在FAST角点检测的基础上,提出了一种新的视觉跟踪特征算法. 该算法能克服实际应用中噪声及室外光照变化的影响,并能快速匹配特征点实现实时处理. 实验结果表明,该视觉跟踪特征算法具备运算量小、实时性高的特点,并且能保证匹配精度及鲁棒性优于原有的视觉跟踪特征.      

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.