基于分层区域的自适应图像配准算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法提取的特征点不纯、易受噪声等因素干扰的问题，提出在SIFT算法提取特征点之前对图像进行预处理，排除部分外界干扰。针对SIFT算法中128维的高维度特征描述符导致匹配速度降低，提出一种基于分层区域的方法降低描述符维度，缩短算法运行时间。针对SIFT算法匹配过程中选取固定阈值不具有广泛适用性的问题，提出一种自适应阈值的方法，解决设置固定阈值不能适用所有图像的问题，提高匹配准确率。实验结果证明，改进的算法能提高匹配准确率和匹配效率，增强算法的鲁棒性和可靠性，并且适用性广泛。     

基于改进ORB特征点的LK光流算法

针对传统ORB特征点匹配准确率低和在光流算法中跟踪特性差的问题,提出了一种基于改进ORB特征点的LK光流算法。首先结合FAST特征点和rBRIEF特征描述符计算出ORB特征点;然后结合SURF算法在特征提取步骤中构建的Hessian矩阵对ORB特征点进行再提取;最后对改进ORB特征点进行特征匹配测试和LK光流跟踪测试。实验结果表明,相较于传统ORB特征点,改进ORB特征点的特征匹配准确率平均提升20.96%,LK光流跟踪成功率平均提升19.73%。本文提出的改进ORB特征点不仅拥有更好的特征匹配效果,同时具有更好的跟踪特性。     

融合形状与纹理的点云局部特征描述算法

针对现有点云局部描述符缺乏色彩纹理信息导致特征描述能力不足,以及耗时过长的问题,提出一种基于FPFH(快速点特征直方图)的多特征融合描述符。利用FPFH算法提取形状特征;为特征邻域内点云建立拓扑结构,利用点对间HSV色彩通道比值提取纹理特征;通过特征融合构造描述符,基于最近邻比值的策略进行特征匹配来评估性能。实验结果表明,该算法相较其它描述符有效减少了计算量,可以提高彩色点云特征匹配的效率和精度。     

改进的SIFT邻域投票图像匹配算法

针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配点,实现图像的精确匹配。实验结果表明,该算法在显著提高匹配精度的同时缩短了匹配时间,对复杂场景的匹配性能明显提升。     

基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究

基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。     

基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法

针对快速鲁棒特征算法(SURF)局部不变特征描述符存在运算时间较长、匹配准确率较低的问题,文中提出基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法.首先运用Hessian矩阵行列式确定图像中的特征点,采用梯度方向改进SURF中的主方向提取方法,提高特征点主方向的准确性,并使用二进制特征描述子进行特征点描述.再对获取的特征点进行汉明距离粗匹配.最后,采用网格运动统计剔除误匹配点.在Oxford VGG标准数据集上的实验表明,文中算法在图像发生尺度、光照、旋转等变化时匹配准确率与效率较高.     

基于改进BRISK算法的单目视觉里程计

在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点,使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本文提出将匹配准确率较高的SURF算法与BRISK算法相结合,在BRISK特征点描述与匹配阶段使用SURF描述符和基于欧氏距离的匹配方法。实验结果表明,该算法在时间消耗下降不大的情况下,特征点匹配准确率有很大提高,且该算法具有较好的鲁棒性。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

基于动态遍历的分层特征网络视觉定位

采用分层特征网络估计查询图像的相机位姿,会出现检索失败和检索速度慢的问题。对分层特征网络进行分析,提出采用动态遍历与预聚类的视觉定位方法。依据场景地图进行图像预聚类,利用图像全局描述符获得候选帧集合并动态遍历查询图像,利用图像局部特征描述符进行特征点匹配,通过PnP算法估计查询图像的相机位姿,由此构建基于MobileNetV3的分层特征网络,以准确提取全局描述符与局部特征点。在典型数据集上与AS、CSL、DenseVLAD、NetVLAD等主流视觉定位方法的对比结果表明,该方法能够改善光照与季节变化场景下对候选帧的检索效率,提升位姿估计精度和候选帧检索速度。     

序列显微病理切片图像的自动拼接

针对存在模糊和较大旋转角度的病理切片序列图像,提出了一种具有尺度不变性的图像拼接方法。首先利用高斯图像金字塔提取图像的特征点,使用特征点主方向上描述符的相关性建立特征点匹配关系,最后采用随机抽样一致性算法计算匹配点对之间的变换模型参数。实验表明本文算法具有很强的灵敏性和适应性。     

字典重建和空间分布关系约束下的特征选择与图像拼接

目的 针对大型图像检索领域中,复杂图像中SIFT特征描述子的冗余和高维问题,提出了一种基于字典重建和空间分布关系约束的特征选择的方法,来消除冗余特征并保留最具表现力的、保留原始空间结构性的SIFT特征描述子。方法 首先,实验发现了特征选择和字典学习方法在稀疏表示方面的内在联系,将特征选择问题转化为字典重构任务;其次,在SIFT特征选择问题中,为了保证特征空间中特征的鲁棒性,设计了新型的字典学习模型,并采用模拟退火算法进行迭代求解;最后,在字典学习的过程中,加入熵理论来约束特征的空间分布,使学习到的特征描述子能最大限度保持原始SIFT特征空间的空间拓扑关系。结果 在公开数据集Holiday大型场景图片检索数据库上,通过与国际公认的特征选择方法进行实验对比,本文提出的特征选择方法在节省内存空间和提高时间效率（30%~ 50%）的同时,还能保证所筛选的特征描述子的检索准确率比同类特征提高8%~ 14.1%;在国际通用的大型场景图片拼接数据库IPM上,验证本文方法在图像拼接应用中特征提取和特征匹配上的有效性,实验表明本文方法能节省（50% ~70%）图像拼接时间。结论 与已有的方法比较,本文的特征选择方法既不依赖训练数据集,也不丢失重要的空间结构和纹理信息,在大型图像检索、图像拼接领域和3D检索领域中,能够精简特征,提高特征匹配效率和准确率。     

一种改进的OSID的图像匹配算法

针对OSID在构建描述符时未考虑一个特征点的图像块里存在其他特征点,以及生成直方图描述子匹配速度较慢的问题,提出一种基于OSID的改进二进制描述符。在OSID描述符构建的过程中,扇形个数m的选择是固定的,因此提出当一个特征点的图像块里有多个特征点时,尝试将m的值自适应,丰富描述子所包含的信息,提高算法的正确匹配率;并将OSID最后生成的直方图描述子编码成二进制描述子,使用汉明距离代替欧氏距离进行图像匹配,提高算法的匹配速度。在标准数据集上进行测试,结果表明在复杂的视点变化、图像模糊和JPEG压缩等场景下,改进OSID的匹配精度优于同类描述符以及原算法。     

Harris相关与特征匹配

基于图像梯度提出一种图像特征,称为Harris相关.应用Harris相关特征,构造图像特征描述子,包括特征点描述子、直线描述子和曲线描述子.这些描述子的构造较简单,对图像旋转与图像亮度的线性变化具有不变性.直线与曲线描述子的构造方法为直线和曲线的匹配提供一种思路.实验表明,应用Harris相关构造的特征点描述子对图像变化表现出较好性能,直线与曲线描述子在实际图像中取得较好的匹配结果.     

基于注意力机制的增强特征描述子

传统手工获取特征描述子的方式不能保证特征点在非线性形变状态下进行正确匹配,无法有效解决图像存在较大形变时的特征描述问题。针对柔性生物组织MR影像特征点匹配问题,提出一种结合注意力机制的增强描述子。采用多层感知机对特征点位置信息进行编码并与特征点的初始描述子相结合,将图注意力神经网络中的自我注意与交叉注意的方法相结合,并运用消息传递方法传递节点信息。通过充分利用图注意力神经网络的层次性,以融合不同层次间的节点信息并最终获得特征描述子。在真实柔性生物组织MR影像数据集上的实验结果表明,该描述子相比SIFT、SURF、DAISY、GIH描述子的描述性能更优,且适用于真实MR影像的匹配任务。     

一种具有强实时性、强鲁棒性的图像匹配算法

针对描述符BRIEF对图像旋转敏感的问题,提出一种改进的描述符RIBRIEF,该描述符具有识别能力强、提取速度快、占用空间小及抗干扰能力强等优点,并具有旋转不变性.经分析,图像匹配算法的实时性较大程度上由特征点数量、匹配点搜索次数及描述符相似度计算复杂度决定,因此提出通过描述符索引与描述符聚类相结合、基于FAST稳定特征点提取和逻辑运算计算相似度等方法提高算法的整体实时性.实验结果表明,与描述符BRIEF及SURF相比较,基于描述符RIBRIEF的图像匹配算法在鲁棒性及实时性方面均具有明显优势.     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合, 验证算法 对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。     

基于卷积神经网络的直线描述方法研究

为提高直线特征匹配的可靠性,提出一种基于卷积神经网络（CNN）学习的直线特征描述方法。构建用于网络学习的大规模直线数据集,该数据集包含约20.8万对匹配直线对,每条直线用其周围的局部图像块表征。将图像块输入CNN,利用HardNet网络结构提取特征,使用三元组损失函数进行训练,输出强鲁棒性的直线特征描述子。实验结果表明,与手工设计的描述子MSLD和IOCD相比,该描述子在视角、模糊、尺度和旋转变化下均具有较好的区分性,在图像拼接应用中同样表现出良好的描述性能。