改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法

针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性.     

改进SIFT的图像匹配算法

针对SIFT(Scale-Invarivant Feature Transform)算法存在的不足,提出Harris算法与SIFT算法相结合的方法。选用Harris算法检测出的角点邻域范围内的SIFT特征点作为特征点,利用高斯圆形窗口对特征点建立64维描述向量。实验证明,该算法在保证匹配精度的同时,有效提高了匹配速度。     

基于改进的SIFT算法的图像检索

探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.     

改进SIFT算法在特征匹配中的应用

对尺度特征不变SIFT算法进行了研究。针对原算法中128维特征描述子在匹配过程中效率低的情况,提出64维特征描述子。该描述子增加了特征点邻域的统计范围,增强了特征点的特征信息,降低了特征描述子的维数;特征点匹配阶段,采用欧氏距离作为度量,采用基于BBF的Kd-树对特征点进行匹配,提高了匹配速率。实验表明,匹配速率提高了5%到15%,配准精度与原算法相近。     

改进的SIFT算法

目前图像配准的方法中,SIFT特征点匹配算法是目前图像特征匹配研究领域的一个热点问题。其匹配能力较强,可以处理图像间发生平移、旋转、放射变换的匹配,对任意角度拍摄的图像也具备较稳定的特征匹配能力并且极少数的特征点有偏差。因此通过参数的变化对SIFT算法的原理进行了研究以及改进,并用运算时间等数据说明该算法的有效性。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3%,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100%。     

基于SIFT特征点的三维医学图像零水印算法

为了在三维医学图像中隐藏病人的个人信息,并对该三维医学图像进行认证,提出了一种基于SIFT特征点的三维医学图像零水印算法,该算法既不会对原始的三维医学图像造成影响,又可以嵌入大容量的水印内容。首先,对三维医学图像进行切片并投影成二维图像;其次,对投影后的图像进行提升小波变换;再次,从小波低频系数中寻找SIFT特征点;最后选择纹理强的区域的SIFT特征点来生成特征向量,用于水印的嵌入。试验表明,该算法可以抵抗常规攻击和几何攻击,具有较强的鲁棒性。     

基于改进SIFT 算法的掌纹图像拼接

为解决采集的掌纹图像不完整的问题, 改进了SIFT 特征图像拼接算法, 从而得到完整掌纹图像, 提出LoG-SIFT 特征点匹配拼接算法并设计一种剔除误匹配点对策略。实验结果显示, 改进后算法能增强手掌表面纹线特征, 显著提高特征点对匹配数量, 降低点对匹配错误率。     

基于改进SIFT算法的无人机图像拼接研究

图像拼接是图像处理中的一项重要技术,近年来发展迅速,图像拼接中算法是该技术的核心部分。为了提高图像拼接的效果和精度,研究了基于无人机图像拼接的改进SIFT算法,介绍了图像拼接的流程,详细叙述了SIFT算法及改进原理,实验证明该算法效果良好。     

图像的SIFT特征二阶检索算法

提出了用图像SIFT特征二阶检索算法实现相似图像检索。首先对图像进行SIFT特征提取,然后利用词袋算法通过K-Means聚类出特征词并建立特征词频表,最后基于词频表通过二阶检索算法实现相似图像匹配。二阶检索分两步:第一步实现特征分布结构的相似检索;第二步根据两张图像对应特征点落于同一特征类的数量与图像自身特征点数的比例来实现图像的精确检索,提高图像检索的准确率。实验结果表明,该方法具有较高的查全率,同时在查询效率上也具有很好的表现。     

改进的SIFT算法在医学图像检索中的应用研究

针对SIFT算法提取的关键点不具有结构意义、提取运算复杂,应用于医学图像检索中匹配错误率较高的缺点,提出了一种改进的Harris-SIFT算法,将SIFT算法中特征点的检测方法改为Harris角点检测。提取的关键点更均匀合理且具有结构意义,提取运算更简单。通过实验验证,改进算法减少了误匹配率,提高了检索速度。     

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,...     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

基于图像SIFT特征的图像检索方法

基于SIFT特征提取,本文提出了一种多尺度的图像检索算法,将一幅图像转化为多个特征的集合,再通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离进行比较得出结果进而实现图像检索功能。实验结果说明该算法具有尺度、平移、旋转不变性,可以进行良好应用。     

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FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

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。     

基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准

为实现可见光图像与红外图像的有效配准,结合两类图像的特点,提出基于特征的SIFT算法,并进行道路和人脸的可见光图像与红外图像配准实验。结果表明,SIFT算法对纹理结构简单、光滑图像提取的特征点较少;随着阈值提高,可见光图像与红外图像的匹配点数目增加,匹配稳定性降低。该算法可用于可见光图像与红外图像配准。     

基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法

文章针对图像自相似或具有对称性时SIFT匹配稳定性不高的问题,研究基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法.为了获取更稳定的特征点,将SIFT特征描述方法引入到Harris尺度不变特征描述中,改进了基于Harris特征的匹配算法;结合简单高效的基于欧氏距离的双向匹配算法,去除了大部分的错误匹配,明显提高了匹配的稳定性...