基于主方向梯度的SIFT算法匹配的优化

在相似区域较多的图像匹配时,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法的匹配计算（KDtree-BBF）较复杂,耗时长,很难满足实时性要求。提出一种改进的匹配算法,将特征点的周围邻域的主方向梯度作为特征之一,采用主方向梯度和欧式距离相结合的计算方法进行特征点的匹配。实验结果表明：改进的算法不仅简单易行,且对图像的旋转、缩放、光照变换均具有良好的鲁棒性,比较原OpenSIFT算法还发现,改进算法的加速比范围为1.046~9.065。     

基于改进RANSAC算法的单应矩阵鲁棒估计方法

单应矩阵的鲁棒性和精度直接决定了其应用效果,如何利用RANSAC算法估计出鲁棒、精确的单应矩阵,仍是一个有待研究的热点问题。针对传统RANSAC算法迭代次数多、运行时间长、单应矩阵估计精度较低的问题,在SIFT特征匹配算法的基础上,从剔除样本集中不符合图像几何特性的部分外点、快速舍弃不合理单应矩阵和迭代精炼单应矩阵等方面对RANSAC算法进行改进,提出一种基于改进RANSAC算法的单应矩阵估计方法,提高了单应矩阵估计的精度和效率。实验结果表明,该方法有效解决了传统RANSAC算法存在的问题,能够快速、精确估计单应矩阵。另外,对于不同视角和大小的图像,该方法均具有较好的鲁棒性。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

基于图像匹配的移动机器人导航研究

针对移动机器人导航过程中基于尺度不变特征变换(SIFT)算法图像匹配速度较慢,提出了基于减法聚类和特征描述符二值化的改进SIFT算法。通过减法聚类消除大量特征点中的冗余特征点,在不影响原SIFT算法稳定性的前提下有效降低了特征点数量,然后将生成的特征描述符进行二值化,依据Hash函数生成索引,以汉明距离作为度量准则。实验结果表明:与原SIFT算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降30%~40%;匹配对数基本维持不变;匹配率上升6%~12%;匹配时间下降60%~70%。与基于颜色矩的改进SIFT分级图像匹配算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降15%~25%;匹配对数基本维持不变;匹配率上升5%~10%;匹配时间下降45%~55%。     

SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC（The Randomized RANSAC）算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

一种基于SIFT特征的快速逐层遥感图像配准方法

当前SIFT特征分层配准方法中存在特征点匹配复杂度高以及不同时相地物变化导致特征点误匹配等问题,提出一种基于SIFT特征的“低分辨率配准\,高分辨率验证”快速逐层遥感图像配准方法。该方法针对同源同分辨率不同时相的遥感图像,通过在金字塔的低分辨率图层匹配特征点对并建立仿射变换模型,在金字塔的高分辨率图层评估并修正模型。实验表明：提出的方法在保证配准精度的前提下,有效提高了配准算法的效率。
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基于SIFT的NSCT-SVD域水印算法

提出一种利用尺度不变特征变换（SIFT）关键点对图像几何校正的非抽样Contourlet变换-奇异值分解域（NSCT-SVD）彩色图像水印算法。该算法利用蓝色与绿色分量的NSCT域低频子块的最大奇异值的关系,在蓝色分量上嵌入经过混沌加密的水印信息。水印检测时,先利用红色分量NSCT域低频系数上匹配的SIFT关键点信息对被检测图像进行几何攻击校正,恢复了水印的同步信息后再提取水印。实验结果表明,该算法对于噪声、滤波、压缩以及各类几何攻击具有较好的鲁棒性。     

高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

针对智能监控中基于高速球形摄像机的PTZ跟踪功能模块,设计了一种PTZ跟踪控制策略。该策略在球机机械参数未知的情况下,一方面能控制球机实时地跟踪目标使目标始终处于视野中央,另一方面可自动进行变倍动作来放大拍摄目标的局部细节。针对球机Zoom控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题,利用SIFT算法设计了一种计算球机变倍率的方法。利用VS2005和OpenCV软件平台实现了PTZ跟踪的整体流程。实验表明,该策略能有效、稳定地进行PTZ跟踪。     

基于空域的水印图像几何校正和零水印算法

为了有效实现对数字图像的版权保护,提出一种通用的水印图像几何校正和零水印算法。,用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像的平移变换。根据零水印特点,随机从载体图像提取特征像素与水印像素按位异或运算构造零水印。理论分析和实验结果表明,图像几何校正算法能有效恢复水印同步,使水印算法能够正确检测水印;零水印算法具有较好的安全性,比基于DWT的同类零水印算法具有更强的抗剪切、几何变换、图像处理和常规信号处理攻击的能力。