一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。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,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。     

基于改进SIFT算法的汉字图像匹配

根据汉字图像的特点,提出一种改进的SIFT算法。该算法将特征点算子的维数进行降低以减少计算量,并且增加描述子的像素范围以增加匹配精度,由于汉字结构的特点,旋转会产生错误的匹配,所以取消SIFT的旋转不变性。实验结果表明,与标准SIFT算法相比,改进的SIFT算法在时间上及提高文字图像匹配的准确率上都有所提高。     

基于改进局部不变特征的兴趣点匹配

该文提出了一种适用于目标跟踪的局部特征点检测与匹配方法,在尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法基础上进行了多方面的改进。在高斯差分尺度空间仅检测局部极大值,提高算法的稳定性;采用基于圆形邻域统计梯度方向直方图,来确定兴趣点的主方向和描述子,避免了图像旋转的运算代价;最后采用最近邻与次近邻之比来对96维的描述子进行匹配。所提方法在有效地提高匹配准确率的同时,大大提高了运算速度, 适用于对实时性要求较高的场合。     

一种基于改进SIFT算法的图像配准方法

给出一种改进的SIFT算法,并将该算法应用到图像配准中.首先,该改进算法结合Canny算子,去除影响匹配的边缘点.然后采用最近邻与次近邻之比来对96维描述子进行匹配.最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)方法消除误匹配.实验结果表明,与原SIFT算法相比,该算法能够有效提高图像配准确度,并减少了10%左右的运算时间.     

SIFT改进算法在图像配准中的应用

文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%～60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合.     

基于改进SIFT算法的单目SLAM图像匹配方法

基于单目视觉的机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法是实现机器人自主行走的重要研究方向之一,而图像特征匹配技术是该方法中的关键技术。基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的SLAM匹配方法具有提取特征点数量丰富、稳定等优点,然而在速度以及正确率方面仍存在一些不足。因此针对SIFT算法描述子维数高、匹配时间长等问题,提出了一种改进的SIFT算法,将原128维的特征描述子降至内部矩形外部圆形的24维特征描述子,匹配过程中应用了三线性插值、RANSAC算法等对匹配结果去除误匹配。实验结果最终表明,改进后的SIFT算法不仅对角度变化、光照变化等情况均具有良好的鲁棒性,匹配速度和正确率也有显著提升,可满足实时SLAM同步地图构建的需要。     

SIFT与形状上下文结合的异源图像匹配算法

针对红外图像和可见光图像灰度差异大、匹配困难的问题,提出了一种基于改进的尺度不变特征变换和形状上下文描述的局部多特征匹配算法。首先通过高斯差分检测算法分别提取两幅图像的特征点;针对特征点梯度方向存在反转现象,结合梯度镜像方法对特征点统计特征点邻域梯度方向信息;然后引入图像边缘特征生成形状上下文描述子,与梯度方向描述子级联成联合描述子;最后采用欧氏距离和卡方距离加权的联合距离和最近邻算法对特征点进行匹配。实验结果证明,在红外图像和可见光图像匹配中,该算法相比原始SIFT算法能有效减少误匹配特征点对,达到较高的匹配精度。     

一种改进的SIFT特征点匹配方法

提出了一种改进的SIFT特征点提取算法.首先利用Canny算法进一步剔除影响匹配结果的边缘点,然后利用SIFT特征提取结合Harris角点检测算法来提取更加稳定的特征点,并采用基于圆形窗口的48维向量来进行特征描述,最后利用最近邻搜索进行特征匹配.实验结果表明,该算法比原算法精度更高,并且时间复杂度有所降低,适合用在实时性要求较高的场合.     

面向景象匹配辅助导航的SIFT图像配准算法

本文针对合成孔径雷达／惯性导航（SAR／INS）组合导航系统对景象匹配算法精确性、实时性和鲁棒性的要求,提出基于尺度不变特征变换（SIFT）的亚像素精度快速景象匹配改进算法。通过主成分分析后,对SIFT描述结果进行降维,提高了景象匹配的实时性。仿真试验结果表明,本算法具备实时性、优越的抗噪声、抗光照变化和抗旋转尺度变换能力。     

遥感影像匹配技术研究

影像匹配技术是一门迅速发展的图像处理技术,在图像镶嵌,图像融合,军事侦察等领域有广泛应用。影像匹配就是将图像归一化到统一的坐标系统中去,将两幅图像或者图像与地图进行空间对准,进而将两幅图像拼接在一起,其主要分为空间域和频率域匹配两大部分。笔者对该领域的经典方法进行了总结归纳,并从原理和性能上对各种算法进行了对比分析,指出各算法在影像匹配中的优势及存在的问题。     

基于特征序列匹配函数的快速图像匹配

为解决在导弹制导、目标搜寻等领域中图像快速匹配的问题,提出一种基于图像局部特征序列的匹配函数,以加快图像匹配速度。该算法将匹配图像和查找图像分为若干相同大小的子图片,并计算它们的局部特征,形成一个带有特征的序列,利用提出的特征序列匹配函数,计算两种图像内容的特征序列下的匹配情况,该匹配函数能够利用匹配图像本身的特征信息提高图像匹配的查找速度。由于匹配图像特征序列之间存在关联,在匹配失效的情况下,不用再从查找图像的特征序列起始点重新进行查找匹配,而是根据匹配函数,计算出新的匹配点,从新的匹配点进行匹配,加快图像匹配的速度。     

基于图像匹配的定位分析

图像匹配是一种重要的图像处理技术,在导航、定位等领域有着广泛的应用。首先给出了图像匹配问题的原理描述,分析了基于区域匹配算法的一般思路,研究了图像匹配算法的组成要素。算法中采用相关系数作为相似性测度。为减小搜索空间提高算法性能,采用由粗到精分层匹配的控制策略进行算法优化,实现了算法的加速。通过匹配仿真试验,验证了算法的可行性、有效性。     

基于特征值的多模式匹配算法

高速网是当今网络发展的必然趋势,采用现行匹配算法的入侵检测系统(IDS)很难在高速网中有效地运行。本文主要从特征值的多模式匹配算法、模式库的组织和逻辑实现这三个方面来大幅度地提高系统检测速率,完全适应于高速网络的入侵检测。     

一种简易的T型匹配网络的设计

根据阻抗匹配的特点，提出了一种简单易行的Ｔ型匹配网络，并从理论上给出了网络中所需各电感电容的计算公式，通过实际对几个换能器的匹配，发现实验结果与理论基本符合     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.     

基于匹配跟踪置信度的自适应对应像素距离图像匹配跟踪算法

本文结合最小绝对差度量(MAD)和(Hausdroff)距离度量两者的基本思想的优点,提出了一种新的对应像素距离相似性度量方法和自适应模板图像匹配跟踪算法,设计了帧间和帧内匹配跟踪置信度,提出了基于匹配跟踪置信度的自适应对应像素距离图像匹配跟踪算法.并对基于匹配跟踪置信度的自适应对应像素距离图像匹配跟踪算法的匹配跟踪性能进行分析,实验结果表明:该算法具有较强的抗噪、抗畸变能力和匹配跟踪稳定性,具有较高的匹配精度和匹配概率.     

基于相关系数的相关匹配算法的研究

本文分别从减少相关系数计算运算量和减少搜索点数量这两个方面对以相关系数作为相似性度量准则的相关匹配算法进行改进。实验结果表明:改进后的算法,在不失其匹配精度条件下,克服了其运算量大的缺点,从而满足图像匹配系统的实时性要求。     

Exact solution of a bandpass matching problem

This paper discusses the exact design of a bandpass matching circuit for transmission of power from a source of internal resistanceR ₁ to a load of resistanceR ₂. The design is obtained in terms of an unknownQ factor, the value of which is to be determined by solving a cubic equation.     

基于聚类分析的模糊Schema匹配算法的研究

Schema匹配是集成不同信息源数据的关键问题，本文提出一种适用于Web信息集成的Schema匹配算法一基于聚类分析的模糊Schema匹配算法，将Schema匹配问题转换为聚类分析问题，主要通过元素的数据．实例分析来实现，同时算法中也综合了元素名字匹配的结果，以提高聚类的成功率。