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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC（The Randomized RANSAC）算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

改进仿射尺度不变特征变换算法的图像配准

为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换（ASIFT）算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法（ORSA）结合以单应矩阵为几何线性约束模型的随机抽样一致性（RANSAC）改进匹配算法,提高了匹配精度和重复纹理结构的适应能力。实验结果表明,提出的改进算法能较好地匹配高度相似纹理,计算量小,计算速度快且精度高。     

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.     

基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法

针对传统尺度不变特征变换（SIFT）算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。     

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。     

基于局部特征的遥感图像快速自动配准

针对图像处理领域中遥感图像的配准问题,提出一种基于图像局部特征的快速、自动配准方法。该方法选取具有良好尺度、旋转不变性以及精确特征点定位能力的SIFT局部特征,使用其特征向量间的欧氏距离作为相似性度量进行特征点匹配,并依据仿射变换误差准则去除奇异匹配特征点对,采用仿射变换的几何模型,实现了遥感图像的快速自动配准。实验结果表明,方法是高效、精确以及稳定的。     

基于尺度不变特征变换的快速图像拷贝检测

针对传统基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的图像拷贝检测算法特征提取速度慢、匹配效率不高的问题,提出了一种基于SIFT特征点位置分布与方向分布特征的快速图像拷贝检测算法。首先,提取SIFT特征点二维位置信息,通过计算各个特征点与图像中心点的距离、角度,分块统计各区间的特征点数量,依据数量关系量化生成二值哈希序列,构成一级鲁棒特征;然后,根据特征点一维方向分布特征分块统计各方向子区间特征点数量,依据数量关系构成二级图像特征;最后,拷贝检测时采用级联式过滤框架作出是否为拷贝的判断。仿真实验结果表明,与传统SIFT以128维特征描述子为基础构建哈希序列的图像拷贝检测算法相比,所提算法在保证鲁棒性与独特性不降低的同时,特征提取时间缩短为原来的1/20,匹配时间也缩短了1/2以上,可满足在线拷贝检测的需求。     

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。     

尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法。该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力。仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点。所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好。     

基于局部特征的WEB近重复图像检测

首先分析了不同类型的图像特征对不同重复图像类型检测性能的影响,SIFT局部描述子不仅具有良好的尺度和亮度不变性,同时对仿射形变、视角改变和噪声等也有一定的鲁棒性,因此选择了SIFT描述子来描述图像特征。同时针对SIFT特征在检测过程中匹配计算代价大的缺点,提出了基于奇异值分解的SIFT特征点集合匹配方法,实验结果表明该方法在检测效果和检测时间方面取得了一个很好的平衡。     

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OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（OpenCL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用OpenCL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51～19.33和2.34～4.74倍。实验结果表明,利用OpenCL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。     

基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对; 然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对; 对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对.实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度.