SAR图像的改进相位相关配准方法

基于相位相关的图像配准方法以其运算量小、抗干扰性强等优点得到广泛关注,但它只能解决具有平移运动的图像配准问题,为此,文章提出一种改进的相位相关配准方法,分析了其配准原理,给出流程图,并将其应用于存在缩放、旋转和平移变换的SAR图像配准中。仿真结果表明,该算法能够较为准确地估计出待配准图像相对于基准图像的平移参数、缩放尺度和旋转角度。     

基于改进尺度不变特征的图像局域几何配准研究

针对图像配准容易产生误配准、漏配准的问题,提出了基于改进尺度不变特征的图像局域几何配准。该方法改进了尺度不变特征,通过构建边缘尺度空间设计了尺度不变边缘特征变换,融合了尺度不变特征点和尺度不变边缘。以尺度不变特征为基础,搜寻图像间的局域图像变换,实现图像局域几何配准。实验表明,SIFT特征点和边缘信息互补能够提供更多的配准信息并减少错误配准;该方法对尺度、噪声、形变、光照等不敏感,能够配准移动目标,真实地反映图像的配准状况。     

基于特征的眼底图像配准方法

研究眼底图像的精确配准问题,眼底图像配准,需经仿射变换等.由于分辨率不高,达不到要求.针对传统基于跟底图像的血管分支和交叉点等配准方法的局限性,提出一种基于不变特征的眼底图像配准方法.在尺度不变特征变换( Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,建立特征点对之间的初始匹配,并利用特征点的方向特征和空间几何特性去除误匹配.根据匹配特征进行层次估计,求解图像对间的变换关系矩阵,利用Akaike Information Criteria(AIC)模型选择技术判断变换关系矩阵的类型,再通过得到的变换关系对配准图像进行修正.实验结果表明,改进方法具有良好的配准效果,配准精度可以达到亚像素级要求.     

SIFT算法在图像配准中的应用

图像配准有很多种算法,在众多算法中尺度不变特征变换(SIFT)算法具有良好的尺度,光照,空间旋转不变性,被广泛的运用于图像配准的应用中。本文对SIFT算法的基本步骤做了简单的阐述,并且在运用在图像配准的应用上。实验结果表明该算法具有较强的配准能力,是一种较好的配准算法。     

结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.     

基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。     

SIFT算法在卷烟小包装图像配准中的应用

由于SIFT算法在寻找关键点时,只考虑了图像的局部特征,使得在具有复杂纹理背景的图像处理中,无法提取出具有代表性的特征点。针对这一问题,提出在提取关键点的时候,考虑特征点间的相关性,参照SSIFT算法缩小特征描述的维数,利用统计的方式缩短算法执行时间,使得算法能快速提取到具有代表性的关键点,滤掉纹理图案中的关键点。通过实验证明了算法的执行效率以及算法的普适性。     

基于旋转不变特征的SIFT描述子在图像配准中的应用

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中描述子维度高造成配准过程中计算量过大的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法利用圆形的旋转不变性,以特征点为中心,在近似大小的圆形特征点邻域内构造特征描述子,以每个圆环作为一个子环,每个子环内只有像素位置发生了改变,像素之间其他相对信息是保持不变的。当图像发生旋转时,统计每个圆环内元素的梯度累加值进行排序,生成特征向量描述子,降低了算法的维度及复杂度,把特征描述子的维数从128维降低到48维。实验结果表明,改进算法旋转配准重复率在85%以上;在图像旋转、缩放和光照变化情况下,与SIFT算法相比,平均配准准确率提高5%,平均配准耗时降低30%左右,有效实现了对SIFT的改进。     

基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

结合SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法

提出了一种基于SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法。通过SIFT关键点检测方法检测关键点;对每个关键点计算其邻域的Krawtchouk矩不变量,并将其构成描述关键点的特征向量;计算关键点特征向量之间的欧氏距离找出相匹配的关键点对。实验结果表明,该算法的配准性能与标准SIFT算法相当,而运算速度比标准SIFT算法有较大程度提高。     

一种改进的SIFT图像配准方法

针对普通SIFT算法效率因128维的特征点描述算子而降低的问题,提出一种改进的SIFT算法,利用圆环的特性同时对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,在降低描述算子维数的基础上,利用遍历搜索查找样本特征点的最近邻和次近邻特征点。实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进算法更稳定、更快速。     

基于改进SIFT的时间序列图像拼接方法研究

针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法计算复杂度高,运行时间长的问题,提出了一种改进的SIFT算法。通过扩大极值点取值范围,减少极值点数量,提高运算速度;采用12环的圆形窗口代替传统的方形窗口,简化了特征描述符的构造方法,生成78维SIFT特征描述符,进一步提高了算法的运算速度;将BBF（Best Bin First）运用到特征点对之间初次配准的搜索中,并用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点配准对进行二次处理,以消除错误配准。将改进的SIFT算法与渐入渐出融合算法相结合,实现对时间序列图像的拼接融合处理。针对拼接融合后的图像,采用局部分块检测的方法评价其效果。实验结果表明,该算法运算速度快,具有较高的鲁棒性,且拼接融合效果好。     

基于SIFT特征的合成孔径雷达景象匹配方法

根据合成孔径雷达图像的特点,提出一种基于SIFT特征的合成孔径雷达(SAR)景象匹配的方法。首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT 关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。实验结果表明,本方法快速实用,有较强的有效性和鲁棒性。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

应用边缘图像SIFT特征配准印鉴图像

为了准确配准印鉴图像,为高仿真印鉴的真伪识别做好准备,提出利用印鉴边缘图像SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征的相似性和空间关系相结合的配准方法。采用邻域搜索法提取待测印鉴与预留印鉴的二值边缘图像,在印鉴边缘图像中提取SIFT特征,并根据相似性匹配。利用印鉴边缘图像SIFT特征匹配点对的空间关系剔除错误匹配,提高配准效率。利用RANSAC方法估计两印鉴的变换模型。分别配准具有不同形状及印文内容的10组真印鉴图像和10组假印鉴图像。将所得结果与其他两种典型的配准方法作比较。以两印鉴配准后不重合边缘点之间的平均距离评价配准的准确性,以最大距离量化配准后出现的最大差异。实验结果表明,该方法可以准确配准待测印鉴与预留印鉴图像,对印鉴形状、笔画结构无任何限制,配准速度比直接利用印鉴二值图像SIFT特征的配准方法提高一倍。     

一种改进的SIFT特征匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在计算量大、复杂度高的问题,提出一种基于图像Radon变换的改进SIFT特征匹配算法。改进算法在图像的SIFT特征点采样区域内作d条不同方向的直线,以d条直线上的图像Radon变换作为SIFT特征向量描述符,降低SIFT特征向量的维数,从而提高特征匹配效率。实验结果表明,改进算法具有较高的匹配精度和较少的匹配时间,适用于虚拟场景漫游或目标识别等实时性要求较高的系统。     

基于SIFT特征的人脸识别方法

根据人脸识别中对高独特性的人脸特征的要求,提出一种改进的基于SIFT算子进行人脸识别的方法,结合K-means聚类的模式匹配策略,采用局部相似性和全局相似性的计算方法对人脸图像进行相似度匹配,并在匹配过程中使用基于概率统计的权值赋予方案和相似度的平方来提高识别的准确性。实验结果证明,该方法具备鲁棒性和有效性。     

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。