基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法

目的针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法。方法首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessian矩阵最大特征值与其最小的特征值做比值计算,优化Forstner算子的检测特征点。然后,以特征点为原点,构建极坐标系,将特征点的邻域进行分割。再利用信息熵模型求取每个分割块中的信息特征,以生成特征描述子。最后,利用特征描述子构造距离模型,搜索指定特征点的最近邻特征点和次近邻特征点,并通过距离比值方法完成特征点的匹配。通过匹配特征点之间形成的夹角,建立夹角一致性规则,对匹配特征点的可靠性进行度量,剔除错误匹配特征点,从而完成图像匹配。结果实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提图像匹配算法图像在旋转角度10?~100?范围内,识别率为94.6%~88%,平均识别时间为5.48 s,具有更高的匹配精度与鲁棒性。结论所提算法具有较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。     

支持向量像素抽样的快速图像匹配方法

提出了一种新的支持向量(SupportVectorMachines,SVM)回归的快速图像匹配方法。该方法将匹配模板图像中每个像素的位置坐标和灰度信息作为训练样本,通过选择合适的模型参数,进行SVM回归训练,获得少量的支持向量。依据SVM位置坐标对模板图像进行像素抽样,实现匹配数据的有效压缩。定义了图像支持特征向量,用少量的特征数据描述整幅图像变化的结构信息,保证了匹配数据的置信度。采用相关系数作为相似性测度,实现互相关匹配。实验结果显示,在一幅100×100的光学图像中提取85个支持特征向量点作为匹配数据,匹配概率可达到100%,匹配速度比传统相关匹配方法快近四倍。     

区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。     

利用外极线约束的图像匹配新算法

针对排爆机器人要求获取目标物的精确的三维坐标,在原来只用灰度匹配的基础上,提出了利用图像灰度局部特征约束的一种新算法.该算法首先对图像进行粗匹配找出可能出现的区域,再利用外极线约束进行精确匹配,这样就减少了搜索区间,提高了匹配精度.外极线约束算法对于有遮挡现象问题的处理也非常有效.     

基于自适应步长选择的NCC图像匹配算法

在基于灰度相关的图像匹配算法中,归一化互相关(NCC)匹配算法是常用的匹配算法,但算法复杂、匹配时间长是制约其应用的主要原因。本文提出一种基于自适应步长选择的 NCC 匹配算法,根据归一化互相关系数自适应地选择搜索步长,加快了匹配速度;改进归一化互相关系数算子,增加了步长选择阈值的区分度,提高了自适应选取步长的精确度,实现了匹配时间和匹配精度的合理分配。实验表明,该算法在保证匹配精度的同时,匹配时间缩短为传统NCC算法的10%~50%。     

余弦约束法则耦合改进RANSAC策略的图像匹配算法

目的提高当前图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法引入Forstner算子,精确提取图像特征点;采用一阶Haar小波来生成特征点主方向,并通过求取Haar小波响应来生成特征描述子;利用特征向量构建余弦约束模型,联合特征向量的距离度量方法构成双重匹配约束,从而完成特征点之间的匹配;引入投票机制对RANSAC方法进行改进,制定多重筛选方法对伪匹配点进行剔除,完成图像匹配。结果与目前图像匹配方法相比,文中提出的算法具有更强的鲁棒性与匹配精度,在特征总数为200个时,所提算法的匹配正确数量达到196个。结论所提匹配技术具有较好的匹配正确率,对包装印刷产品的识别以及信息安全检测等领域具有较好的应用价值。     

高斯曲率耦合相关性制约规则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来构造高斯曲率模型,对Hessian算子进行改进,以充分检测图像的特征点。然后,通过求取扇形区域内的Haar小波响应获取特征点的主方向,并根据特征点邻域中像素点的灰度平均值计算特征向量,从而形成特征描述子,完成对特征点的描述。利用特征点集的均值与协方差矩阵来构造相关性模型,对特征点的相关度完成度量,从而定义相关性制约规则,对特征点的相似度进行判断,完成特征点的匹配。最后,利用RANSAC算法提纯匹配特征点,完成图像的匹配。结果仿真实验表明,与当前图像匹配算法相比较,文中算法不仅匹配正确度较高,且具有较强的鲁棒性,在旋转角度为50°时,其正确匹配精度仍可达到87%以上。结论所提算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

改进的FAST算子耦合投影约束法则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法主要通过对特征点的相似性进行度量来优化匹配特征点,忽略了特征点之间的投影相关性,导致算法的鲁棒性下降、匹配错误度较高的问题,文中提出了基于改进FAST算子耦合投影约束法则的图像匹配算法。方法首先,利用FAST算子提取图像特征点,并通过Harris算子去除FAST算子中的伪特征点,充分获取稳定特征点。然后,利用圆域内像素点的高斯曲率值,对特征点进行描述。最后,利用归一化互相关系数(Normailizedcorrelationcoefficient,NCC)对特征点进行匹配。并通过特征点之间的投影关系函数计算特征点的投影值,并根据投影值建立投影约束法则,以去除错误配点,优化匹配精度。结果实验数据显示,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更好地鲁棒性与匹配精度,在多种几何攻击下,所提算法的正确匹配率仍可维持在90%以上。结论所提算法在各类几何变换下仍具有良好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

改进的多尺度Retinex耦合夹角约束的图像匹配算法

目的 解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题。方法 提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法。利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺度Retinex方法进行改进,以降低图像中噪声与光晕等因素的影响。随后再引入Harris算法来检测图像的特征,通过求取特征点圆域内的Haar小波响应向量和主方向,并以主方向为起点构建扇区,提取扇区内的灰度特征,以获取相应的特征向量,从而生成特征描述符。通过特征点对应的特征向量构成的夹角,建立夹角约束法则,以完成特征点匹配。最后,利用归一化互相关函数检测错误匹配点,并对匹配效果进行优化。结果 文中算法较当前图像匹配方法,具有更好的匹配正确度以及鲁棒性能,当缩放比例达到50%时,其匹配准确率仍可维持在90.08%左右。结论 文中算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法

目的针对当前较多图像修复算法难以根据不同纹理结构来自适应调整修复块的尺寸,导致修复结果中存在不连续效应和模糊效应等不足,提出一种结合匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法。方法首先,利用平滑因子对置信度项进行约束,构造优先级判定模型,对待修复块的优先级进行度量,确定优先修复块。随后,通过SSD模型度量样本块之间的匹配结果,并根据匹配结果制定匹配调节法则,使得样本块能根据匹配度自适应调节其大小,以提高修复质量。最后,将梯度模值块中像素点的均方距离度量结果与样本块中像素点相结合,构造梯度约束模型,用以获取最佳匹配块对待修复块进行填充修复。结果实验结果表明,与当前图像修复算法相比,该算法修复的图像具有更好的修复质量,在像素丢失率较高的情况下,仍然具有较高的相似度值。结论所提算法具备较好的修复视觉质量,可用于被大面积损坏图像的修复。     

基于区域邻接图的立体视觉边缘匹配算法

针对自然场景轮廓边缘的立体匹配问题,提出了基于区域邻接图的快速匹配算法.首先利用分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘.基于由全局到局部、自上而下的分层匹配思想,匹配过程分为两步:第一步将轮廓边缘按其所属区域进行分组作为匹配基元进行匹配,匹配过程中根据边缘所属区域的位置,尺寸和灰度特征建立区域约束,并在边缘特征角点的引导下,按照区域邻接图采用类似区域生长的匹配策略实现边缘匹配,区域约束大大减少了边缘特征匹配的搜索空间、优化了匹配顺序.第二步则根据边缘匹配结果,以已匹配的边缘特征角点为基准点,在其引导下实现其他边缘点的快速立体匹配.实验结果表明,该算法匹配正确率能达到93%以上,是一种快速有效的立体匹配算法.