基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIF7算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT、算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration

The SIFT operator's success for computer vision applications makes it an attractive alternative to the intricate feature based SAR image registration problem. The SIFT operator processing chain is capable of detecting and matching scale and affine invariant features. For SAR images, the operator is expected to detect stable features at lower scales where speckle influence diminishes. To adapt the operator performance to SAR images we analyse the impact of image filtering and of skipping features detected at the highest scales. We present our analysis based on multisensor, multitemporal and different viewpoint SAR images. The operator shows potential to become a robust alternative for point feature based registration of SAR images as subpixel registration consistency was achieved for most of the tested datasets. Our findings indicate that operator performance in terms of repeatability and matching capability is affected by an increase in acquisition differences within the imagery. We also show that the proposed adaptations result in a significant speed-up compared to the original SIFT operator.     

基于ASIFT的无缝图像拼接方法

传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。     

面向全景拼接的图像配准技术研究及应用

针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足,提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理,结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征;再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配;最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率,减少错误匹配,取得了较好的匹配效果。     

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SAS图像拼接改进算法

SWF算子提取的特征点对图像尺度和旋转具有不变性,对环境变化、噪声以及仿射变换都具有很强的鲁棒性。本文在基于SIFT算子和RANSAC算法的图像拼接算法的基础上,根据SAS图像分辨率高、相邻帧图像重合度大且只存在平移和旋转变换的特点,对提取稳定特征点和计算拼接图像之间特征点匹配对的过程进行了改进。实际的SAS湖试图像拼接处理结果说明,改进算法提高了拼接算法的速度和图像之间的配准精度,增强了算法的鲁棒性。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

基于匹配质量提纯的改进D-Nets算法

针对基于特征的图像配准在较大仿射变形以及存在相似目标情况下适应性不佳的问题,为减少算法的时间开销,提出一种基于匹配质量提纯的改进描述网（D-Nets）算法。首先,通过FAST算法检测特征点,并根据Harris角点响应函数以及网格划分相结合的方式进行筛选;然后,在计算直线描述子的基础上构建哈希表和投票表决,从而得到粗匹配对;最后,采用基于匹配质量的提纯方法剔除误匹配。针对牛津大学Mikolajczyk标准图像数据集进行了实验,结果表明：提出的改进D-Nets算法在尺度、视差和光照变化较大的情况下平均配准精度为92.2%,平均时间开销为2.48 s。与尺度不变特征变换（SIFT）、仿射-尺度不变特征变换（Affine-SIFT）、原始D-Nets等算法相比,提出的改进算法与原始算法的配准精度基本相当,但速度最高可提升80倍,并具有最佳鲁棒性,显著优于SIFT、ASIFT算法,非常适于图像配准应用。     

桥梁配准方法的研究与实现

以全色、多光谱图像中的桥梁目标为研究对象,采用具有尺度不变特征的SIFT算法,对图像进行特征点的提取与匹配,利用Delaunay三角网格对两幅图像特征点进行修正,通过投影变换将两幅图像变换到同一坐标系下进行配准,并利用均方根误差和相关系数进行配准评价;实验结果表明该方法可以减少图像的配准时间,配准精度达到亚像素级。     

一种基于SIFT特征的快速逐层遥感图像配准方法

当前SIFT特征分层配准方法中存在特征点匹配复杂度高以及不同时相地物变化导致特征点误匹配等问题,提出一种基于SIFT特征的“低分辨率配准\,高分辨率验证”快速逐层遥感图像配准方法。该方法针对同源同分辨率不同时相的遥感图像,通过在金字塔的低分辨率图层匹配特征点对并建立仿射变换模型,在金字塔的高分辨率图层评估并修正模型。实验表明：提出的方法在保证配准精度的前提下,有效提高了配准算法的效率。
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基于快速视网膜关键点算法改进的图像匹配方法

传统的仿射尺度不变特征（ASIFT）算法通过模拟仿射变化图像实现完全仿射不变性,但是由于尺度不变特征（SIFT）算法本身的低效造成ASIFT的过程非常耗时,为了实现更为高效的图像匹配,引入快速视网膜关键点（FREAK）算法到ASIFT仿射模型中,并基于Lanczos-4插值进行改进。在匹配过程中基于HAMMING距离实现暴力匹配,并结合随机样本一致性（RANSAC）算法改进对匹配点对的提纯,得到了新的AFREAK算法。该算法既能实现完全仿射不变性,又能实现低耗时和低内存占用。实验结果表明,提出的AFREAK算法处理速度上快于ASIFT近2~3倍,并且可以得到与之相似的匹配效果。     

一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法

针对ASIFT算法抗大视角变换能力较好,但运算效率低的缺点,提出一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法.该算法结合透视变换模型和ORB算法对ASIFT中的仿射变换模型和SIFT算法进行优化,在粗匹配算法获得单应性矩阵的基础上进行精匹配,有效减少了模拟次数,并提高了算法运算效率.实验结果表明,所提出算法具备抗视角变换能力,计算速度比ASIFT算法提高10倍,实时性强,工程使用价值高.     

基于改进算法的航拍图像匹配方法

针对无人机航拍过程中因发生机体抖动或机身倾斜而造成的拍摄图像畸变会导致匹配效率低、错误率高的问题,提出一种改进的ASIFT和RANSAC算法相结合的航拍畸变图像匹配策略。对航拍畸变图像采用ASIFT进行预处理,在关键点周围建立的内、外两个八边形邻域内构建112维描述子代替传统SIFT算法的128维描述子,再采用RANSAC算法剔除误匹配点。仿真结果显示,该方法适用于无人机航拍图像的配准,具有仿射不变性,且与传统的ASIFT+RANSAC方法相比匹配速率提高了10%~20%,正确匹配率提高了5%~10%。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

A fast registration algorithm of rock point cloud based on spherical projection and feature extraction

Point cloud registration is an essential step in the process of 3D reconstruction. In this paper, a fast registration algorithm of rock mass point cloud is proposed based on the improved iterative closest point (ICP) algorithm. In our proposed algorithm, the point cloud data of single station scanner is transformed into digital images by spherical polar coordinates, then image features are extracted and edge points are removed, the features used in this algorithm is scale-invariant feature transform (SIFT). By analyzing the corresponding relationship between digital images and 3D points, the 3D feature points are extracted, from which we can search for the two-way correspondence as candidates. After the false matches are eliminated by the exhaustive search method based on random sampling, the transformation is computed via the Levenberg-Marquardt-Iterative Closest Point (LM-ICP) algorithm. Experiments on real data of rock mass show that the proposed algorithm has the similar accuracy and better registration efficiency compared with the ICP algorithm and other algorithms.     

混合特征下最优阈值预测的图像匹配

针对单一特征条件下图像匹配率较低,以及SIFT算法由于固定对比度阈值造成特征点数目提取不均的问题,提出一种混合特征下最优阈值预测的图像匹配算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后利用纹理参数二阶矩自适应法得到最优阈值,并用描述性较强的纹理特征向量对SIFT匹配过程进行约束实现图像的匹配。实验结果表明,提出的算法根据图像灰度分布自适应选取对比度阈值,能够增强图像细节信息且使提取的特征点数量稳定,在匹配过程中引入纹理向量作为约束准则,避免了相似区域的误匹配,对光照和模糊图像有较好的鲁棒性。     

An automatic optical and SAR image registration method with iterative level set segmentation and SIFT

Although optical image registration methods have been successfully developed over the past decades, the registration of optical and synthetic aperture radar (SAR) images is still a challenging problem in remote sensing. Feature-based methods are considered to be more effective for multi-source image registration. However, almost all of these methods rely on the feature extraction algorithms. In this article, a simultaneous segmentation and feature-based registration method based on an iterative level set and scale-invariant feature transform (ILS-SIFT) is proposed. The core idea consists of three aspects: (1) an iterative procedure that combines image segmentation and matching is proposed to avoid registration failure caused by poor feature extraction; (2) a uniform level set segmentation model for optical and SAR images is presented to segment conjugate features; and (3) an improved SIFT algorithm is employed to determine whether the registration was successful. Experimental results have shown the effectiveness and universality of the proposed method.     

A MapReduce-based indoor visual localization system using affine invariant features

This paper proposes a vision-based indoor localization service system that adopts affine scale invariant features (ASIFT) in MapReduce framework. Compared to prior vision-based localization methods that use scale invariant features or bag-of-words to match database images, the proposed system with ASIFT achieves better localization hit rate, especially when the query image has a large viewing angle difference to the most similar database image. The heavy computation imposed by ASIFT feature detection and image registration is handled by processes designed in MapReduce framework to speed up the localization service. Experiments using a Hadoop computation cluster provide results that show the performance of the localization system. The better localization hit rate is demonstrated by comparing the proposed approach to previous work based on scale invariant feature matching and visual vocabulary.     

基于肺部组织特征的图像弹性配准研究

图像配准是一种建立两幅图像空间对应关系的过程,它被广泛应用于计算机视觉、遥感数据分析及图像处理中,特别是在影像引导放射治疗领域,图像配准发挥着巨大作用。但由于受呼吸运动的影响,精确的肺部影像配准依然是一个充满挑战的难题。目前,尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)已被用于医学图像配准中,并且取得了较理想的结果。然而,SIFT检测到的仅是图像的块特征,不能有效的反映肺部的运动。文章提出了一种基于Harris和SIFT算子的杂交型特征检测方法,这种方法能有效检测肺部的组织特征,如血管分叉点和肺部边界等。除此之外,为了有效去除特征匹配过程中产生的错配点,还提出了一种基于互相关和组织结构不变性的滤除错配点方法。文章最后采用一系列不同呼吸周期的肺部CT影像来对所提出的算法进行验证。定性和定量的结果表明,该算法较传统的SIFT算法更具优越性。