尺度不变特征转换算法的多源SAR影像匹配

鉴于直接利用SIFT算法进行SAR影响间的匹配不能得到很好的效果,考虑SIFT算法在应对噪声以及对镜像影像进行匹配的局限性,提出了针对SAR影像之间匹配的SIFT算法预处理。首先利用影像与影像之间的空间信息进行匹配,之后利用SIFT算法进行局部特征点匹配,通过采用RANSAC进行错配点的去除,实现SAR影像的高精度配准。实验结果表明,该文提出的预处理以及错配点的去除给利用SIFT算法进行SAR影像的匹配提供了可能。     

尺度不变特征转换算法的多源SAR影像匹配

鉴于直接利用SIFT算法进行SAR影像间的匹配不能得到很好的效果,考虑SIFT算法在应对噪声以及对镜像影像进行匹配的局限性,提出了针对SAR影像之间匹配的SIFT算法预处理。首先利用影像与影像之间的空间信息进行匹配,之后利用SIFT算法进行局部特征点匹配,通过采用RANSAC进行错配点的去除,实现SAR影像的高精度配准。实验结果表明,该文提出的预处理以及错配点的去除为利用SIFT算法进行SAR影像的匹配提供了可能。     

仿射不变特征提取算法在遥感影像配准中的应用

提出了一种面向影像配准应用的仿射不变特征算法。首先选取图像中拉普拉斯算子和尺度空间微分算子同时取得最大值的点为特征点,使用仿射参数模板对特征点邻域进行重采样以补偿投影变换造成的形变。随后对采样区域求取尺度不变特征变换(SIFT)构造特征矢量。在此基础上,构造相似性判据匹配特征点,通过RANSAC(random sample consensus)算法迭代消除错配生成修正的特征点集,并精确估计变换参数。利用仿真数据,测试了所提算法在仿射变换、局部遮挡、灰度对比度变化、高斯噪声等影响因素下的性能,并用异时相卫星遥感影像验证该算法的实用价值。     

改进SIFT算法的手指静脉特征提取和匹配研究

为了更好地研究SIFT（尺度不变特征）算法在手指静脉特征提取和匹配过程中的应用,提出将手指静脉样本图像特征点代入到同散度矩阵的低维子空间,利用对低维子空间映射的方法可以提高SIFT算法在宏观层次上的准确度,设想基于尺度、方向和距离约束,通过RANSAC消除错误匹配的点对,改良特征点的匹配精度和特征匹配的点对数目。通过对手指静脉图像处理及实验可得,优化后的SIFT算法识别率可以做到99.68%,效果较普通SIFT算法更为准确、有效。     

基于Kinect三维重构的特征点提取改进

针对机器人在复杂的室内环境中,因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题,提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法,并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统。SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进,使用高斯分离模糊函数,提高SIFT算法提取特征点的速度,并且使用RANSAC筛选不稳定特征点。本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构。     

基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法

针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。     

基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法

针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。     

一种基于几何约束的RANSAC改进算法

图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束法应用到RANSAC算法中,对图像特征匹配点进行聚类分组,根据每条匹配点对连接线的斜率应该相等、长度也应该相等这两个几何关系建立预判断模型,对匹配点对集合进行预提纯。实验证明,该算法相较于传统的RANSAC算法,误匹配基本消除,迭代次数减少,计算效率提高,从而提高了图像匹配算法的效率。     

基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。     

基于SIFT特征匹配的图像无缝拼接算法

基于尺度不变(SIFT)的特征匹配思想和像素加权平滑的图像融合思想,提出了1种鲁棒、精确的图像拼接算法,从而解决尺度、视角及光照变化较大情况下图像拼接问题。SIFT特征匹配算法利用128维向量对特征点进行描述,利用最近邻法完成2幅图像特征点的匹配。对于粗匹配产生的误匹配对,应用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行筛选,同时估计模型参数,并借鉴加权平滑算法消除拼接图像之间的缝隙,进一步提升拼接效果。实验结果表明,该算法在继承了SIFT算法鲁棒性的同时,进一步提升了拼接精度,降低了图像亮度等差异的影响,使拼接图像自然逼真。     

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离（Euclidean distance）比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。     

基于SIFT算法的红外图像拼接方法改进

针对红外图像拼接误匹配点过多、耗时过长等问题, 对基于SIFT算法的红外图像拼接方法进行改进. 首先利用高斯差分金字塔建立尺度空间, 然后利用FAST算法对高斯差分金字塔图像进行特征点提取, 提高了算法运行效率, 随后以特征向量的欧式距离作为特征点的相似性度量, 从而找到初始匹配点对, 并利用结合了方向一致性判断的Ransac算法剔除错误匹配点对, 最后用加权平衡算法实现图像的快速融合. 通过红外人物图像拼接实验, 证明改进后的算法在旋转、缩放、光照等情况下更稳定、效率更高, 有较大的理论和应用价值.     

一种新型遥感图像配准方法

提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子一尺度不变特征变换（SIFT）。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹配集合。最后,运用稳健的随机采样一致性（RANSAC）算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型。实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了该自动配准算法的有效性和稳健性。     

基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT（scale invariant feature transform）特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的“一对多”和“一对一”的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC（随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。     

一种基于分块匹配的SIFT算法

SIFT算法在图像处理领域具有独特的优势,但是经过不断发展,SIFT算法在特征匹配过程中仍然具有数据处理量大、计算速度慢的问题.基于这些问题,提出了一种基于分块匹配的新型SIFT匹配算法,它通过剔除非重叠区域来降低特征提取和匹配的时间损耗.对于图像的刚性变换,算法的核心在于图像块的切分和重叠区域的计算,首先选取少量的种子点来估算两幅图像的相关变换矩阵;然后将原始图像切分为几块,通过变换矩阵找出在匹配图中的相关块;再检测所有的匹配块上的特征点;最后结合RANSAC算法去除伪匹配点对,来提高匹配的准确率.实验结果表明:与标准SIFT算法相比,基于分块匹配的SIFT算法在实时性和鲁棒性方面得到了进一步的提升,在实际图像匹配中具有一定的应用价值.     

遥感图像拼接系统

提出和实现了一种图像配准方法,利用OpenCV库开发了一个低空遥感图像拼接系统. 将SIFT作为图像拼接特征向量,实现了图像局部尺度空间中极值点的计算和SIFT特征点的提取. 使用特征向量的欧氏距离实现特征点的粗匹配,结合随机抽样一致RANSAC算法对匹配点进行优化,并精确估算出投影变换矩阵,实现两幅图像的拼接. 最后实现对重合区域的图像融合. 实验结果表明本文方法较好的解决了遥感图像中常出现的图像的平移、缩放、旋转等变换下的配准问题,达到较好的拼接效果.     

基于CenSurE-star和LDB的被测目标图像匹配算法

针对传统点特征匹配方法计算量大、匹配速度慢的问题,给出了一种基于CenSurE-star和LDB的图像匹配算法,以用于在视觉检测中对被测目标图像进行快速匹配;该算法首先通过调整滤波器尺寸从而快速检测被测目标图像中不同尺度的CenSurE-star特征点,然后采用LDB方法对特征点结合其邻域进行描述,以描述符汉明距离为标准衡量图像特征点间的相似度并进行对应筛选,最终结合RANSAC剔除剩余的误匹配点对,实现了图像间准确匹配;实验研究表明,在关于光照、噪声和模糊变化的三组被测目标图像匹配中相较SIFT、SURF等常见算法,该算法不仅显著提升匹配速度,而且保证了较高的匹配准确率。     

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。     

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。     

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。