基于局部显著特征的快速图像配准方法

针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。     

机载红外搜救成像系统中图像拼接算法研究

由于传统SIFT特征点描述符的复杂性,增加图像拼接的时间,针对这种情况,提出一种快速的红外图像拼接算法。算法首先对序列红外图像提取关键帧;然后对图像畸变和海杂波进行预处理,并限制相邻两幅图像的特征点提取区域,缩短图像拼接时间;最后采用双向匹配法提高配准精度,用高斯渐入渐出法得到无缝拼接的图像。实验结果证明该算法提高了拼接速度,当特征点不是很多时,改进后的SIFT匹配算法在时间上可以达到比较理想的效果。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT (scale invariant feature transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降;提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型.实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度.     

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Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

针对遥感图像配准方法中错误匹配点对过多、配准效率低和其他性能,提出了一种基于小波的遥感图像配准方法。首先,利用尺度空间理论下的Marr小波对参考图像和待配准图像进行特征提取,然后利用欧氏距离对参考图像和待配准图像的特征点进行初配准,再根据随机采样一致法,对初配准结果进行精配准。为了验证方法的有效性,选择无人机实时航拍图像、不同时相变化遥感图像以及遥感不同高度的遥感图像。实验结果表明:该方法与SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法以及其他改进SIFT算法相比可以有效剔除错误匹配点对,提高了配准精度,同时提高配准效率两倍以上。该方法可以应用于不同遥感数据源,能够有效地提高配准精度,降低配准时间。     

基于SIFT与Contourlet变换的高分辨遥感图像配准

针对高分辨遥感图像特征量较多的情况,提出一种基于SIFT与Contourlet变换相结合的图像配准算法。首先将图像进行Contourlet变换分解成低频和高频子带,对高频子带通过设定合适的阈值来提取图像边缘特征点,对低频子带进行SIFT特征点提取。将两者提取到的特征点分别匹配后得到粗匹配点对,利用随机抽样一致性(RANSAC)选择出精匹配点对,实现图像配准。实验表明:在多源遥感图像配准过程中,与基于非采样Contourlet变换(NSCT)和基于SIFT特征提取相比,该算法能够更准确地提取到特征点,具有更高的运算效率以及匹配率。     

基于改进SIFT的时间序列图像拼接方法研究

针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法计算复杂度高,运行时间长的问题,提出了一种改进的SIFT算法。通过扩大极值点取值范围,减少极值点数量,提高运算速度;采用12环的圆形窗口代替传统的方形窗口,简化了特征描述符的构造方法,生成78维SIFT特征描述符,进一步提高了算法的运算速度;将BBF（Best Bin First）运用到特征点对之间初次配准的搜索中,并用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点配准对进行二次处理,以消除错误配准。将改进的SIFT算法与渐入渐出融合算法相结合,实现对时间序列图像的拼接融合处理。针对拼接融合后的图像,采用局部分块检测的方法评价其效果。实验结果表明,该算法运算速度快,具有较高的鲁棒性,且拼接融合效果好。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

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。     

改进的SIFT特征点图像匹配方法研究

图像配准是遥感、计算机视觉、医学等许多领域中的一个基本问题,而图像特征点的提取和匹配是完成图像配准的基础。本文采用SIFT尺度不变特性变换算子进行图像匹配,通过改进该算法,提高算法的效率,通过仿真实验,证明改进的SIFT特征点匹配方法,可以提高特征点匹配的速率,降低匹配计算的耗时。     

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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基于改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法

水对光的吸收和散射效应降低了水下图像的质量,水下图像的可视范围受到限制,复杂水下场景下的鲁棒性和精确性问题使得特征提取与匹配成为一项具有挑战性的任务。为了更好地配准水下图像,提出了一种改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法,首先通过基于深度卷积神经网络的水下图像增强方法对水下图像进行增强预处理,通过水下图像分类数据集迁移学习训练VGGNet-16网络框架,利用修改后的网络框架进行特征提取,生成鲁棒的多尺度特征描述符与特征点,经过特征粗匹配与动态内点选择,使用改进的RANSAC方法剔除误匹配点。在大量水下图像数据集上进行了充分的特征提取和特征匹配实验,与基于SIFT和SURF的配准方法相比,该方法能够检测到更多的特征点,实现了匹配正确率的大幅度提高。     

基于SIFT算法的红外图像拼接方法改进

针对红外图像拼接误匹配点过多、耗时过长等问题, 对基于SIFT算法的红外图像拼接方法进行改进. 首先利用高斯差分金字塔建立尺度空间, 然后利用FAST算法对高斯差分金字塔图像进行特征点提取, 提高了算法运行效率, 随后以特征向量的欧式距离作为特征点的相似性度量, 从而找到初始匹配点对, 并利用结合了方向一致性判断的Ransac算法剔除错误匹配点对, 最后用加权平衡算法实现图像的快速融合. 通过红外人物图像拼接实验, 证明改进后的算法在旋转、缩放、光照等情况下更稳定、效率更高, 有较大的理论和应用价值.     

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。     

基于SIFT和NCC的多源遥感影像配准方法

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT算法和归一化互相关（NCC）匹配算法的配准方法。该方法采用SIFT算法提取特征点并进行匹配得到一定数量的特征点对后,利用SIFT特征点的尺度和方向信息对NCC进行改进,进一步从未能匹配的特征点中获取匹配点对,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像配准。方法结合了SIFT算法和NCC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。     

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。     

基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。     

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。