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SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能,星上宽波段相机成像尺寸都非常大,超大尺寸图像直接利用SIFT算法,在构建高斯金字塔时空间占用大,同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵,提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证,具有一定的可行性,对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。 相似文献
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基于快速实现两幅图像的精确配准,首先使用FAST算法检测得到图像特征点,通过非极大值抑制去掉多余特征点后,得到合适的特征点;引入SIFT特征描述子对特征点进行描述,去除大部分的离散点;通过计算特征点之间的欧式距离来实现图像特征粗配准;利用渐进一致采样算法进行图像精配准.通过实验证明了图像配准结果正确,准确率高,验证了算... 相似文献
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一种基于改进SIFT算法的图像配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
给出一种改进的SIFT算法,并将该算法应用到图像配准中.首先,该改进算法结合Canny算子,去除影响匹配的边缘点.然后采用最近邻与次近邻之比来对96维描述子进行匹配.最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)方法消除误匹配.实验结果表明,与原SIFT算法相比,该算法能够有效提高图像配准确度,并减少了10%左右的运算时间. 相似文献
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针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法。距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系。将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高。 相似文献
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由于多光谱遥感图像之间存在复杂辐射差异,造成全色图像与其他波段图像通过尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法进行图像配准时无法保证配准精度。针对这一问题,提出一种基于迭代更新策略的SIFT算法。该算法通过SIFT算法获取同名点,迭代更新求解单应性矩阵,获得基准图像与待配准图像之间的最优单应性矩阵实现图像配准。为验证所提方法的有效性和鲁棒性,在网通一号和高分二号遥感影像上进行了图像配准实验,实验结果表明,所提方法不仅可实现高精度的图像配准,还可以有效提升SIFT算法应对遥感图像辐射差异的鲁棒性。 相似文献
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基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。 相似文献
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基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于SIFT(scale invari-ant features transform)算法的遥感图像配准算法.首先用Harris角点检测法代替了传统SIFT算法中的图像特征检测方法,再采用SIFT算法中的特征描述对图像特征进行描述,最后在参考图像上确定搜索范围,利用两幅图像之间的相关系数建立一对一的匹配关... 相似文献
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基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。 相似文献
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结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。 相似文献
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基于特征的自动图像配准算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于特征的自动图像配准算法,它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点,利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看,该算法获得了理想的拼合效果。 相似文献