结合SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法

提出了一种基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法。首先通过SURF算法对图像进行特征点检测,将欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对;然后利用正确的匹配点对求解仿射变换模型从而实现图像的精确配准。实验结果表明了该方法的精确性和有效性。     

基于SURF算法的图像配准技术的改进

本文主要针对基于SURF算法的图像配准技术进行改进,目前在SURF算法中使用的特征点描述子没有充分考虑到特征点周围的信息,匹配正确率不高。针对这一点,改进的主要方法是在匹配的过程中增加了灰度差直方图描述子,使得匹配精度提高。图像配准算法在考虑提高配准精度的同时,也要兼顾算法的时间,通过实验证明,改进的算法可以满足以上两点。     

基于改进的SURF图像配准算法研究

图像特征点匹配算法是实现目标识别的一种有效算法,目前图像特征点匹配算法耗时大,而且在匹配过程中存在伪匹配点。提出了一种改进算法：在初始特征点检测阶段,根据图像大小动态构造高斯金字塔图层,提高了算法的实时性和准确性;采用设置阈值的方法对初始特征点进行优化,减少匹配时间。在特征点匹配阶段,利用提取特征点中正确匹配点与伪匹配点坐标值差异较大这种特性,对伪匹配点进行去除,最后进行目标识别。实验结果表明,在尺寸大小为800×600的图像中,SURF算法提取特征点数225个,耗时92.499 ms, Octave 3;特征点匹配率97.50% ,耗时349.716 ms。提出的改进方法更为简单有效,减少了特征点匹配的误差,能够有效缩短图像配准时间。     

基于SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准

提出了一种融合SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准方法。首先利用SURF算法提取待匹配图像的特征, 然后用最近邻方法找出匹配点, 最后运用SC-RANSAC算法剔除错误的匹配点, 实现图像的正确配准。实验结果表明, 该方法在保持较高的特征点正确匹配率的前提下, 配准速度高于SURF和RANSAC相结合的方法和SIFT和RANSAC相结合的方法。     

基于投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准

针对传统三维模型配准方法存在对点云初始位置有一定要求、模型配准的精度有 时不高等问题,提出了一种基于三维模型投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准方法。首先 通过扫描三维模型数据确定投影图像的范围,判断每个投影图像像素所隶属的模型网格,并求 解从投影图像到纹理图像的映射关系,从而获取二维投影图像;然后对这两幅投影图像分别进 行 SURF 特征点的选取与特征值的计算,并按 SURF 特征值进行特征匹配,再根据投影图像像 素点与三维网格端点的映射关系计算三维特征点对;最后通过匹配的特征点对求取模型变换矩 阵完成三维模型的配准。实验结果表明,该方法在配准时间变化不大的前提下,有效提高了配 准精度,并具有较好的鲁棒性。     

基于SURF算子的遥感图像配准方法研究

为了解决遥感图像配准的可靠性和实时性问题,提出了一种基于SURF算子的图像自动配准方法。SURF算法提取图像中适应旋转尺度变化的局部不变特征角点时使用积分图像的计算,可有效提高检测速度,用于对实时性要求高的场合,选择基于欧氏距离的最近邻与次近邻的距离之比作为相似度测量方法。多种不同场景图像对比实验结果表明,该方法可实现多种复杂图像的精确配准,自动化配准程度高。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像配准

针对无人机遥感图像畸变较大,而传统快速鲁棒(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法不能提供足量兴趣点的问题,提出了一种基于Harris角点和SURF算法的无人机遥感图像配准方法。首先构建多尺度空间,并在多尺度空间下检测Harris角点作为兴趣点;然后计算各兴趣点的64维SURF描述子;最后运用K-d树匹配搜索策略得到两幅图像的匹配点对。将该方法与传统SURF配准方法进行实验对比,实验表明改进算法在保证实时性的情况下可以获得更多的匹配点对,并具有更高的配准精度。     

基于SURF特征提取的遥感图像自动配准

基于SURF（Speeded UpRobust Features）特征点提取是目前比较流行的图像配准方法．本文在SURF基础上,提出一种基于分块策略的改进方法：首先采用分水岭分割法确定图像的分块数量,然后对图像进行分块,每个子块提取一定数量的特征点,以便实现特征点的均匀提取;再通过稀疏特征树法找出匹配的特征点对;最后用RANSAC算法剔除错误匹配特征点对,同时计算参考图像与待配准图像的变换关系．实验表明,该方法能够高效、快速地解决遥感图像的自动配准问题．     

一种基于仿射变换的SURF图像配准算法

传统的SURF算法对仿射变化较大的图像配准效果差。为此,提出了一种仿射-加速鲁棒性特征(Affine-SURF)的图像配准算法,通过增加经度角和纬度角不变特征引入仿射形变参数来模拟图像在不同角度的变形。实验结果表明,与SIFT、SURF、MSER等配准算法相比,该算法能够获得更多特征匹配对,提高了算法对仿射变化的鲁棒性。     

基于改进的SURF算子和透视变换模型的图像配准

对于传统的图像匹配算法存在特征信息少、错误匹配率高的问题,提出了一种基于改进的SURF算子和通过透视变换模型的图像配准算法。首先对传统的SURF描述符进行改进来进行特征点检测,然后用FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)搜索算法对检测出的角点进行粗匹配,再采用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法来消除粗匹配中误匹配的特征点对,最后将保留下来的精确匹配角点通过透视变换模型对图像进行配准。实验表明,该方法在光照、平移和模糊、旋转和尺度、视角变化具有更优的性能,提高了SURF算法的配准精度。     

基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法

利用多源传感器之间获取信息的互补性,克服单传感器的缺陷,从而提高系统整体性能指标的思想已经在军事、医疗、卫星等领域获得了广泛的应用。可见光和红外图像相融合也能提高视觉应用场景中对目标的探测能力,降低目标警报的虚警率和漏警率,提升准确率和工作效益。对于红外与可见光图像配准过程中受不同传感器图像成像原理不同,成像结果图像灰度差异大、特征难以匹配的问题,可以利用红外和可见光图像的共有特征即边缘轮廓特征,采用Canny边缘提取算法提取出图像最基本、稳定的特征,然后在边缘图中使用SURF特征检测算法进行特征点提取与匹配,最后采用RANSAC进行精准匹配。由于边缘在红外和可见光图像中都是比较稳定的特征,而且在边缘轮廓图中进行特征提取将极大减少计算量和提高匹配率,因而最终能够获得较为准确的红外、可见光图像的变换关系。     

基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法

针对现有图像拼接精度不高和速度慢的问题,提出一种图像自动拼接算法。采用特征向量实现图像序列完全自动排序,把特征向量作为图像中的运动目标,利用KLT跟踪算法计算特征点的偏移量,从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵,给出一种基于视觉特征的色彩融合方法实现图像的无缝拼接。实验证明该算法提高了匹配的精度和速度,能够实现自动排序,并具有较好的鲁棒性。     

基于双匹配配准算法的多重复纹理图像拼接

针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match image registration,DMIR)算法.首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征之后,通过...     

基于Android平台的增强现实算法

为了获得更加理想的增强现实效果,提出一种基于利用 Android 平台的增强现实算法。首先采用 FAST算法确定两幅图像中的特征角点,并采用SURF生成特征点描述符,然后采用快速近似邻近点搜索进行图像匹配,最后在Android平台上实现算法,并采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文算法结合Android的优点,可以较好的满足增强现实的实时性的要求,而且具有较好的鲁棒性,克服了传统增强现实技术的局限性。     

利用风格迁移和特征点的多模态图像配准算法

由于多模态遥感图像在光谱成份上存在巨大的差异,传统图像配准算法在该类图像的配准中正确率非常低.针对这一难题,提出了一种利用风格迁移和特征点的图像配准算法.首先,利用卷积神经网络对基准图像的风格特征以及待配准图像的内容特征进行抽取并重新组合,得到一幅与基准图像差异性较小的生成图像;其次,通过图像分割的方法分离出待配准图像...