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1.
本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(6)
实现一种基于特征点匹配的图像拼接方法。将处理流程细分为特征点检测、特征点匹配、无效匹配的剔除、透视成像四个阶段,并针对四个阶段选取了适合的经典算法予以实现。其中对具有左右关系且基本平行的图像特征点匹配算法进行了改进,在匹配效果基本不变的前提下,缩短了匹配时间。经实验证明,算法改进后效率提升明显。 相似文献
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基于特征点匹配的全景图像拼接技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接算法,首先提取各图像中的SIFT特征,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据图像配准结果计算出图像间的变换矩阵;最后采用渐入渐出加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强等特点,可以快速而自动地生成全景图像。 相似文献
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针对纹理弱、特征稀少且存在大量相似性区域的零件图像拼接,一般基于特征点的图像拼接方法效果较差,本文提出一种改进方法。该方法首先依据FAST特征点检测方法提取特征点,再筛选出用于匹配的候选点集;其次,利用模板区域采样灰度特征,通过设置旋转角度和缩放比例搜索域结合结构相似性(SSIM)方法完成点匹配;最后,通过点匹配结果求出旋转、缩放和平移参量,利用3σ原则去除异常值得到最终结果。实验结果表明,在角度搜索域为[-45°,+45°],缩放搜索域为[0.5,1.5]的条件下,本文方法能够得到较准确的旋转、缩放、平移参量及拼接效果。 相似文献
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基于特征点的图像配准中伪匹配点的存在影响变换矩阵的计算精度,容易造成图像配准失败.根据SIFT特征匹配中存在的伪匹配点,提出一种伪匹配点去除算法.两幅待配准图像的正确匹配点在坐标位置上有差值相似性,伪匹配点的坐标差值与正确匹配点的坐标差值差异大,利用这种坐标差值的波动对伪匹配点进行去除.实验结果表明,待配准图像中的伪匹配点得到了有效去除,与RANSAC算法相比,时间复杂度大幅减小. 相似文献
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目的 针对目标在跟踪过程中出现剧烈形变,特别是剧烈尺度变化的而导致跟踪失败情况,提出融合图像显著性与特征点匹配的目标跟踪算法。方法 首先利用改进的BRISK(binary robust invariant scalable keypoints)特征点检测算法,对视频序列中的初始帧提取特征点,确定跟踪算法中的目标模板和目标模板特征点集合;接着对当前帧进行特征点检测,并与目标模板特征点集合利用FLANN(fast approximate nearest neighbor search library)方法进行匹配得到匹配特征点子集;然后融合匹配特征点和光流特征点确定可靠特征点集;再后基于可靠特征点集和目标模板特征点集计算单应性变换矩阵粗确定目标跟踪框,继而基于LC(local contrast)图像显著性精确定目标跟踪框;最后融合图像显著性和可靠特征点自适应确定目标跟踪框。当连续三帧目标发生剧烈形变时,更新目标模板和目标模板特征点集。结果 为了验证算法性能,在OTB2013数据集中挑选出具有形变特性的8个视频序列,共2214帧图像作为实验数据集。在重合度实验中,本文算法能够达到0.567 1的平均重合度,优于当前先进的跟踪算法;在重合度成功率实验中,本文算法也比当前先进的跟踪算法具有更好的跟踪效果。最后利用Vega Prime仿真了无人机快速抵近飞行下目标出现剧烈形变的航拍视频序列,序列中目标的最大形变量超过14,帧间最大形变量达到1.72,实验表明本文算法在该视频序列上具有更好的跟踪效果。本文算法具有较好的实时性,平均帧率48.6帧/s。结论 本文算法能够实时准确的跟踪剧烈形变的目标,特别是剧烈尺度变化的目标。 相似文献
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提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示,这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。 相似文献
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图像匹配技术在众多领域中都有重要应用。针对既有平移又有旋转的情形,提出了基于距离约束的角点匹配方法,首先利用角点值进行匹配点对的粗选,然后利用局部角点间距离及全局角点间距离结合进行匹配点对的选取。实验结果表明,该方法可以实现无误匹配的匹配点对,准确性高,对噪声具有一定鲁棒性,且由于匹配过程中主要利用两点间的距离关系,而不需要进行复杂的运算,所以匹配时间大幅减少,在现实中有一定的实用性。 相似文献
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针对传统图像匹配算法特征点检测稳定性和准确性差的问题,提出一种尺度不变性的基于中心环绕滤波器检测(SCFD)的图像特征点匹配算法。首先,构建多尺度空间,利用中心环绕滤波器检测图像在不同尺度下的特征点,采用Harris方法和亚像素插值获得稳定的特征点;其次,联合快速定向旋转二进制稳健基元独立特征(BRIEF)(ORB)算法确定特征点的主方向,构建特征点描述算子;最后,采用汉明距离完成匹配,通过最小平方中值(LMedS)定理和最大似然(ML)估计剔除误匹配点。实验结果表明,在尺度变化时,所提算法的匹配精度达到96.6%,是ORB算法的2倍;其运行时间是尺度不变特征变换(SIFT)的19.8%,加速鲁棒性特征(SURF)的28.3%。所提算法能够有效提高特征点检测的稳定性和准确性,在视角、尺度缩放、旋转、亮度等变化的情况下具有较好的匹配效果。 相似文献
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图像局部不变特征已经成功地应用在计算机视觉当中的许多领域,而如何快速有效地匹配高维图像局部特征向量是解决这类问题的关键步骤。提出了一种新的基于子向量距离索引的高维特征向量匹配算法,将高维空间中最近邻搜索问题转化为一维索引值的查找和局部搜索问题,在保证较高的搜索精度的同时大大提高了搜索速度。大量的图像匹配和图像检索实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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图像特征点匹配在视觉系统中有广泛的应用。针对加速分割测试特征FAST和二进制稳健基元独立特征BRIEF算法中存在的问题进行改进。首先,在FAST算法中使用简化模板提取图像特征点,通过构建图像金字塔实现尺度不变性。接着,根据人类视觉系统原理改进BRIEF算法的点对采样模式,并通过特征点方向的计算实现图像的旋转不变性。最后,使用易于计算的海明距离度量各特征点的相似度实现特征匹配。实验表明,提出的图像匹配算法性能优于其他算法,而且运行速度更快。 相似文献
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为了解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先,利用快速旋转不变性特征(ORB)算法对图像进行预匹配,对预匹配的特征点采用网格运动统计(GMS)来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分;然后,采用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选,并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理,进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比,实验结果表明,所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上;与GMS、SIFT、ORB等算法相比,该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点,说明它能有效剔除误匹配点,进一步提高图像匹配精度。 相似文献
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基于彩色信息的尺度不变特征变换图像特征点提取与匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
针对将彩色图像转化为灰度图像后再进行特征点提取与匹配会丢失彩色信息,可能导致误匹配这一问题,采用一种基于彩色信息的SIFT特征点提取及匹配算法(CSIFT)以实现彩色图像的特征点提取及匹配,结合目标的颜色特征与几何特征,以颜色不变量作为输入图像,再提取特征点并描述特征点周围的信息,通过最近邻匹配法求出图像间的匹配对。实验将该算法应用于视觉里程计中,对相机所拍的相邻两帧图像进行了特征点提取及匹配,并比较了该算法与传统SIFT算法的差异。实验结果表明该算法是有效的。 相似文献
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针对传统ORB 算法阈值选取固定,存在误提取、误匹配,无法满足不同图像特征
点的准确提取和匹配的问题,提出了一种改进的ORB 特征点提取与匹配方法。首先设定局部
自适应阈值;然后通过像素分类,设计自适应阈值选取准则,达到ORB 特征点的精准提取;
最后在改进ORB 特征点基础上通过PROSAC 算法完成对特征点的匹配。实验结果表明,改进
后的方法对亮度变化具有较强的适应能力,计算速度和提取精度得到了提升。匹配总时间降低,
误匹配点对数量较少,正确匹配率较高,具有良好的准确性和实时性。利用匹配阶段得到的特
征点进行跟踪时得到的RMSE 误差较小,表明匹配精度得到了较大提升。和其他方法相比,具
有更好的环境适应能力和应用价值。 相似文献