图像匹配中点特征提取方法的研究

图像特征提取是图像匹配和三维信息提取的基础,是影像分析与单像处理技术领域中最重要的任务之一．有效的特征提取算法是影像分析与处理的关键．基于特征的图像配准中,特征主要针对点特征．基于点特征的图像配准,特征点的提取是图像配准的关键步骤,本文从点特征定义出发,分析和研究了几种常用的点特征提取方法,如：Moravec算子、Harris算子、SUSAN算子、Forsmer算子等,最后得出一些有益的结论．     

图像配准与角点提取算法研究

在图像配准的方法中,基于图像特征点的配准方法应用较为广泛,而在图像特征点的配准方法中又以基于角点检测的方法最受关注。通过对角点检测方法的理论研究与探讨,分析了几种提取算法,从匹配正确率和抗噪声效果等方面对这几种算法进行比较,最后给出室内外图像角点检测结果图。     

基于特征点提取的轴承瑕疵工业在线检测

基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)图像特征点的配准方法实现差异性的比较,提取模板图像和待检测图像特征点,对特征点描述的集合进行匹配,通过RANSAC算法消除错误的匹配点,根据匹配对计算最优旋转角度,计算变换矩阵,通过仿射变换实现模板图像与检测图像的配准。在轴承图像上经过不同特征点提取算法,分析运行时间和图像配准的情况。结果表明,基于ORB提取特征点进行轴承瑕疵检测的方法,检测精度达96%,运行效率为67 ms。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

一种适用于图像拼接的DSIFT算法研究

针对SIFT算法在分辨率很低的模糊边缘平滑图像中提取的特征点数量过少,而且没有考虑特征点的分布情况、计算开销较大的问题,提出了一种离散尺度不变特征提取DSIFT(Discrete SIFT)算法。该算法在空间极值检测阶段引入一个滑动窗口,在窗口内对极值点的检测进行非极大值抑制,使得特征点的分布相对均匀,运算速度更快,并且保持了尺度、旋转、仿射等不变性。在特征提取前添加了降采样操作,在计算单应矩阵前添加位置信息还原的步骤,在查找匹配点的过程中引入K-D树,以及在特征点的筛选和单应矩阵的估计上采用RANSAC算法,都降低了图像配准各个阶段的时间开销。最后,通过实验验证,DSFIT算法相对SIFT算法具有更加均匀的特征点分布,保持了较高的鲁棒性,同时,在保证一定图像拼接质量的前提下极大地降低了图像配准各个阶段的时间开销。     

基于Harris角点的静止图像配准研究

图像配准多采用基于图像特征点的方法,这种方法易于用计算机处理并且容易实现人机交互,其重点在于如何提取图像上的有效特征点。Harris角点检测算法在在图像旋转、灰度、噪声影响和视点变换的条件下具有较理想的效果,本文讨论了Harris角点的定义及内涵,重点研究了Harris角点的提取方法。     

面向中医望诊的人脸图像配准

对可疑病人脸色与病例库中标准病例脸色之间的配准进行了研究.从人脸检测、特征提取到人脸配准,提出一套解决方案和实现算法.将基于肤色模型和动态外观模型的人脸多特征点精确定位方法相结合,应用于面向中医望诊的人脸图像特征定位中,利用所得特征点对人脸划分区域,在各区域内提取颜色特征,实现了基于颜色的图像配准.     

一种改进的A-KAZE算法在图像配准中的应用

针对现有图像配准过程中难以保持图像的局部精度和边缘细节的问题,在A-KAZE算法的基础上提出了一种改进的图像特征提取算法AKAZE-ILDB.该算法首先利用非线性扩散滤波方程构造图像金字塔,采用快速显示扩散(FED)求得数值解,得到具有亚像素精度的图像特征点坐标;然后利用改进的LDB(ILDB)描述子构造具有尺度和旋转不变性的图像特征向量,对特征向量采用汉明距离进行KNN匹配;最后基于仿射变换模型计算空间映射参数矩阵来实现图像配准.实验结果表明:在保持相同图像特征匹配正确率的情况下,AKAZE-ILDB算法比A-KAZE算法平均配准时间缩短了300 ms;在配准精度方面,比A-KAZE算法提高了3.7%,比传统特征提取算法SURF匹配正确率提高了29%.     

结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准

针对两图像之间存在平移和旋转变化的图像匹配,提出了一种结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准算法。该算法首先用FAST(加速分割检测特征)检测器进行特征点提取,然后根据特征点周围邻域的信息生成SURF(快速鲁棒特征)描述子,采用一种改进的k-d树最近邻查找算法BBF(最优节点优先)寻找特征点的最近邻点及次近邻点,接着进行双向匹配得到初匹配点对,最后利用RANSAC(随机抽样一致性)算法消除误匹配点,findHomography函数寻找单应性变化矩阵,从而计算出图像间的相对平移量和旋转量。实验结果表明,该算法平移参数的最大误差为0.022个像素,旋转参数的最大误差为0.045度,优于传统的SURF图像匹配算法,实现了图像的快速、高精度配准。     

一种改进的SIFT算法及其在医学图像配准中的应用

图像特征点的提取是医学图像配准的基础,其精确性直接影响匹配的结果.目前在实际应用中常使用手工提取特征点的方法,精确性差且工作量大.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,被广泛应用于图像配准中.由于SIFT匹配算法对特征点匹配的条件较为严格,特征点的数量常常无法满足医学图像配准的实际需要,并且存在一定的误匹配.为增加特征点的数量,提高匹配准确率,采用SIFT算法自动提取特征点,并使用特征点之间的Euclid距离作为相似性判定度量,根据医学图像的特点保留低对比度点,以实现医学图像的配准.实验结果表明该方法是有效的.     

基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法

通过分析Harris特征点检测算法在应用中的不足,提出一种基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法,解决了特征点聚簇现象,检测出的特征点分布均匀.实验结果表明,该算法具有精确性、有效性和鲁棒性,为进一步图像特征点匹配工作提供了保证.     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法。首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配。此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量。实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16. 47%,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于SIFT的UAV载组合宽角相机影像匹配方法

针对无人驾驶飞机UAV(Unmanned Aerial Vehicle)航空组合相机获取的大像幅影像旋偏角较大、 大尺度变化和颜色差异明显的问题, 提出基于极几何和单应约束的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征多尺度LSM(Least Squares Matching)算法。该算法顶层金字塔影像采用SIFT快速匹配, 对匹配结果利用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法计算影像间单应矩阵和基本矩阵; 对影像进行Harris特征提取, 根据极几何和单应约束采用双向一致性相关系数算法进行密集匹配; 通过更新单应矩阵, 设定阈值删除误匹配点; 对匹配的同名点进行最小二乘匹配获取子像素级精度。通过对具有较大旋偏角、 大尺度变化和颜色差异的3组实际航摄影像的试验对比表明, 与传统方法相比, 该算法具有较高的匹配成功率和较好的有效性。     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法.该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方...     

基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.