结合角点特征与SIFT特征的加速图像匹配

利用关键点寻找不同图像之间的一致性是很多图像处理和计算机视觉应用中的一个关键步骤。由于图像中巨量的关键点,因此特征的快速匹配成为了一个瓶颈。文中提出了一种对特征点进行分类比较的方法来加速特征匹配。首先可将SIFY特征分为两类,极大值SIIrF特征和极小值SIFT特征;其次是将SIFT特征和传统角点特征相结合提取特征点并按照角点特征进行分类。实验表明,这种方法在保持原有鲁棒性和精度的情况下,可以较大提高特征匹配速度。     

一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

基于区域生长的多源遥感图像配准

多源遥感图像由于成像设备、所用光谱、拍摄时间等因素的不同,给配准带来极大的困难.尽管已经提出了多种匹配方法,但已有方法一般只能适用于特定的应用环境,开发出更加稳定和适用的配准算法仍然是一个极具挑战性的研究课题.提出一种基于区域生长的配准方法,首先,提取改进后的尺度不变特征,通过全局匹配确定种子点和种子区域并完成变换模型的初始化;然后,运用迭代区域生长和双向匹配策略,得到整个图像的可靠匹配点,从而实现多源遥感图像之间的配准.实验表明,该方法提取的匹配点的数量和正确率均远高于已有方法,能够对存在严重灰度差异的多源遥感图像实现高精度的配准,充分证明了该方法的鲁棒性和适用性.     

基于时序上下文的视频场景分类

以传统的词袋模型为基础,根据相邻镜头关键帧之间具有相关性的特点提出了一种用于视频场景分类的模型。将视频片段进行分割,提取关键帧,对关键帧图像归一化。将关键帧图像作为图像块以时序关系合成新图像,提取新图像的SIFT特征及HSV颜色特征,将图像的SIFT特征及HSV颜色特征数据映射到希尔伯特空间。通过多核学习,选取合适的核函数组对每个图像进行训练,得到分类模型。通过对多种视频进行实验,实验结果表明,该方法在视频场景分类中能取得很好的效果。     

基于ARM9与Linux智能搬运分拣机器人的设计与实现

给出了嵌入式ARM-Linux平台环境下的智能搬运分拣机器人的设计方案。其硬件平台是以ARM9架构处理器S3C2440A作为系统控制核心,并根据硬件资源对kernel、根文件系统以及应用程序进行了修订和编译,为机器人构建了Linux系统软件平台。同时还采用了一种改进型SIFT算法进行货物识别。凭借着强大硬件性能、开放的软件系统以及高效的匹配算法,使本机器人动作稳定性好、拓展性强以及识别精准度高等特点,能够工作在多种作业环境下。     

基于SIFT算法的三维心脏表面模型重建

心脏三维模型对于心脏疾病的诊断和治疗有很重要的作用,为满足心肌缺血可视化的显示需求,提出了一种基于SIFT图像匹配算法重建三维心脏表面模型的新方法。该方法用一部标定好的数码相机围绕心脏模型拍摄一组照片,用SIFT算法完成图像间同名点的匹配,通过这些同名点求出相机的外参数,进而实现三维心脏模型的重建。实验结果表明,该方法成功地重建了三维心脏表面模型,并且成本低、效率高,重建的模型能满足心肌缺血可视化的显示需要。     

一种二次阈值调整SIFT算法

SIFT算法因其良好的特征提取和匹配效果得到了广泛的应用,但在光照不足和模糊条件下其效果不能令人满意,为此提出了一种基于全局信息和局部信息的自适应SIFT算法。利用图像的对比度信息得到初始阈值,使该阈值适应光照不足和模糊图像,根据周围特征点分布情况来对阈值进行二次调整以控制特征点数目及分布,并改进了误匹配剔除方法。实验结果表明,改进后的SIFT算法不仅能很好地适应低光照和模糊图像,而且可以调节特征点数目,降低簇效应。     

一种基于SIFT算法的图像镜像变换识别方法

SIFT(scale invariant feature transform)算法提取的图像特征对图像自身的镜像变换匹配精度不够。针对此问题,对SIFT算法进行了改进,提出FI-SIFT(flip invariant SIFT)算法:利用纵坐标方向的梯度初步判断图像是否为镜像变换,若是则把特征向量映射为极坐标,对极坐标进行重组后,再逆变换到直角坐标系,更新特征向量;然后基于欧式距离匹配两幅图像中的关键点。实验结果表明,采用FI-SIFT算法提取的图像特征进行镜像变换匹配,匹配精度有了很大提高,由改进之前的0.6上升到0.9。     

基于SIFT的区域复制窜改检测算法*

提出了一种区域复制窜改检测算法,用于检测同幅图像中经几何变换的区域复制窜改问题.先利用SIFT算法提取出图像中SIFT关键点后,再用欧式距离找出所有匹配的关键点,最后根据同一幅自然图像不存在互相匹配的特征点这一特性,判定图像是否被窜改以及定位出被窜改的区域.实验结果表明,算法不仅可以检测出伪造图像中经平移变换的窜改区域,还可以检测出经旋转、缩放以及两者组合的几何变换.与其他的区域复制窜改算法相比,算法对伪造图像的检测有了较大的改进.     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.