基于SVD和SIFT的宽基线立体影像匹配

提出了一种在核线几何约束下基于自适应归一化互相关（NCC）及奇异值分解（SVD）的尺度不变特征变换（SIFT）特征匹配算法（SVD-NCC）.算法首先利用SIFT特征的尺度和方位信息对特征点邻域进行仿射变形改正,然后基于NCC测度和SVD算法生成特征点间匹配矩阵并获得其对应关系.在具体实现策略上,算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并基于SVD-NCC算法获得初始匹配点对用于立体像对的核线几何估计,然后在核线几何约束下对其余特征点进行扩展匹配及误匹配剔除.实际的宽基线序列立体影像匹配试验结果表明该方法可显著提高匹配点的数量和匹配正确率.     

复杂环境异源高分辨率光学卫星影像匹配算法

针对复杂环境异源高分辨率光学影像匹配成功率低的问题,提出了一种基于窗口约束的特征点匹配方法.借助于异源影像近似核线对和同名直线,对特征点建立几何约束窗口,利用该窗口限定同名点搜索范围,通过特征点主方向的约束和特征欧氏距离提取初始匹配点,并基于局部随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点,最终利用同名点对影像进行纠正,实现异源高分辨率卫星遥感的自动匹配.结果表明:与传统的尺度不变特征变换算法(SIFT)相比,窗口约束匹配方法提取了更多的同名点,为复杂环境异源高分辨率光学遥感影像数据的高精度自动匹配提供了一种可行的方法.     

一种新的宽基线图像匹配方法

在宽基线图像匹配中,图像存在3维视角、尺度、旋转和灰度差异.为此,构造了一种新的基于局部二值模式直方图傅里叶特征的特征描述符,并通过对传统宽基线图像匹配算法框架中不同部分算法的对比分析,提出了一种新的宽基线图像匹配方法.首先,提取基准图像和实时图像中具有尺度和仿射不变性的最稳定极值区域,并利用新的特征描述符对这些区域进行图像旋转和灰度不变性描述;然后,根据近邻欧氏距离比值准则提取两图像中匹配的最稳定极值特征区域对;最后,利用顺序抽样一致性算法剔除误匹配特征区域对,估计两图像的外极几何关系,得到匹配结果.仿真结果表明,新算法能够适应待匹配图像间较大的3维视角、尺度、旋转和灰度差异,实现稳定的宽基线图像匹配.     

抗几何攻击的图像水印算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的抗几何攻击的自适应鲁棒水印算法.首先利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后根据特征尺度和方向自适应来确定每个局部特征区域大小和方向;最后从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化小波系数的方法将水印嵌入到每个局部特征区域内.仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力.     

基于MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法

提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.     

旋转尺度不变的实时高精度场景匹配算法

针对场景匹配技术中以二进制稳健基元独立特征( binary robust independent elementary features,BRIEF)为代表的实时算法匹配错误率高的问题,提出一种基于局部梯度二值化的特征描述算法.该算法利用重心向量方向归一化特征描述区域,保证了特征描述符的方向不变性.同时,融合基于局部梯度二值化的区域纹理信息以降低特征匹配错误率.使用国际通用数据库对算法进行了验证,实验结果表明：提出的场景匹配算法其平均匹配准确率比BRIEF算法高44.59%,具有较高的鲁棒性.     

基于SIFT和SSDA特征匹配的实时车道线检测

车道线检测是智能交通系统研究的一个重要方向.提出了一种基于SIFT和SSDA特征匹配的车道线检测算法.首先通过改进Sobel算子来提取车道线边缘特征,并设置感兴趣区域(ROI)缩小范围,然后进一步提取车道线特征点并通过Hough算法拟合成直线,接着采用SIFT算法提取影像关键点并进行初次匹配,最后运用SSDA算法进行影像精匹配,从而融合成完整车道线影像.结果表明,采用改进Sobel算子可以提取到更多的车道线资讯;而采用SSDA算法,比传统NCC算法匹配精度更高,实时性进一步提高.     

利用局部特征联合匹配的非刚体目标跟踪

针对视频序列中非刚体目标的跟踪问题,提出了基于局部特征联合匹配的快速跟踪算法．算法将基于关键点的特征匹配问题转化为求解平衡指派的最优化问题,进而依据整体匹配最优的原则实现特征的联合匹配．跟踪过程为:首先分别提取目标模板和当前搜索区域的局部关键点并进行特征描述;然后依据联合匹配策略确定目标模板关键点在输入帧图像中的匹配结果;最后依据匹配结果确定目标在输入帧图像中的位置和尺度．实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变具有较强的鲁棒性,能够适应复杂的背景变化并获得稳定的跟踪结果．     

基于多摄像机的矿井危险区域目标匹配算法

为了解决多摄像机下矿井危险区域目标行为检测失效的问题,提出基于目标区域的配准算法.采用Lucas-Kanade光流法和基于块的背景运动补偿分别实现静态和复杂背景下的目标区域分割;用DOG对目标区域做尺度空间极值检测获得特征点对,并用主成分分析和尺度不变特征变换(PCA-SIFT)描述子作特征区域描述,在定义的目标区域匹配准则下,通过目标区域匹配度量比较实现匹配并通过基本矩阵约束消除误配区域.结果表明:该算法能够快速有效的实现矿井危险区域(低照度、目标类型复杂)下多摄像机运动目标匹配;与全图做PCA-SIFT匹配算法比较,计算复杂度降低71%～72%.     

基于多尺度局部区域置信度传播算法的图像分割

针对基于多尺度马尔可夫随机场(Markov random fields,MRF)的图像分割中常产生块效应的问题,提出了一种多尺度置信度传播(belief propagation)算法,通过建立不同尺度的局部区域,在MRF分割模型上进行区域消息的传播,最终基于局部区域概率的最大后验准则(maximum a posterior)得到图像的分割结果.提出的算法把图像的局部区域特征和全局特征结合起来,在图像的精细层进行多尺度消息的传递,避免了常规多尺度MRF模型层间误分类的传递.提出的算法不仅得到了更准确的图像分割结果,而且具有较快的分割速度.实验结果表明了提出算法的有效性.     

基于几何约束的立体SAR影像自动匹配方法

针对立体合成孔径雷达(SAR)影像难以获得可靠匹配的问题,提出一种基于几何约束的立体SAR影像自动匹配方法.该方法首先对多视处理后的SAR影像进行尺度不变特征变换法(SIFT)匹配,并引入几何关系一致性原理剔除误匹配;然后基于构建的几何关系进行格网控制的匹配传播以产生数量更多、分布较均匀的匹配点,并进行归一化互相关(NCC)精化匹配;最后,依据多视视数将匹配点传递到原始影像,在原始影像上基于准确度较高的几何关系进行精化匹配.选择不同视角下的同侧X波段机载立体SAR数据进行试验,与经典SIFT方法对比.结果表明:该方法在匹配效率、匹配精度以及匹配点的空间分布方面具有优越性.     

基于最佳几何约束的遥感影像点匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)点匹配算法中几何约束缺失问题,提出了一种基于最佳匹配几何约束的点匹配算法.该算法以SIFT匹配算法为基础,首先构建左右影像特征点集的转换模型,然后采用改进的量子粒子群算法对模型参数进行迭代寻优,每次粒子位置更新后,采用基于搜索圆的特征点匹配算法获取新位置下的特征点,并根据获取的特征点情况计算其适宜度与辅助适宜度来对粒子位置进行评价,经过多次迭代,最终获取匹配影像的最佳几何约束与该约束下相应的匹配点,实现了特征点的匹配.选取多幅遥感影像进行点匹配实验,结果表明:相比其它的点匹配算法,该算法在匹配点的数目与精度上都有显著提高,能够获得更好的点匹配结果.     

基于几何约束的倾斜立体影像匹配

针对倾斜立体影像髙畸变与场景复杂特点,提出了一种基于几何约束的精化匹配算法.算法分两个阶段:1)利用下视立体像对之间的可靠同名像点联合初始外方位元素交会物方坐标,然后以其中一幅影像上的同名像点为待匹配点基于物方反投约束方法,在斜视影像上获得粗略同名像点,并利用转点成功的同名像点物方高程划分仿射近似平面,同时完成粗略匹配点对的分类;2)局部仿射约束的精匹配.针对每一类粗略匹配点,首先确定种子匹配点对队列,其中用于匹配约束的种子点进行最小二乘匹配,获得仿射变换矩阵A,对种子点一定邻域内的匹配点以A中的参数为初始值进行自适应归一化互相关(NCC)精化匹配.试验表明:对于高畸变倾斜影像,提出的算法是有效的.     

基于SIFT和RANSAC的鞋印图像匹配算法

针对失真的鞋印图像的匹配问题,在研究中引入了基于尺度不变特征变换SIFT(scale-invariant feature transform)算法与RANSAC算法相结合的图像匹配方法.首先,对图像进行SIFT特征点的提取,在分析SIFT特征描述子生成的基础上,以最小欧式距离为标准来判断特征点是否匹配.然后,用最小欧式距离与次小欧氏距离之比进行初始匹配,用随机抽样一致性算法剔除SIFT算法匹配过程中存在的误匹配点对,从而实现精确匹配.实验结果表明,在局部鞋印图像中含有尺度缩放和旋转失真的情况下,该算法达到了良好的匹配精度且具有较强的鲁棒性和有效性.     

基于网格的统计优化特征匹配算法

基于图像特征点的匹配算法广泛应用于图像检索,目标检测、识别等图像处理领域。针对特征匹配算法召回率较低的问题,提出了一种基于归一化互相关函数网格的统计优化特征匹配算法,将匹配主方向差和匹配尺度比引入特征匹配过程中,综合利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的主方向、尺度和位置等约束在网格框架下加速匹配位置的求解,优化特征匹配结果,提高匹配召回率和综合匹配性能。首先在目标图中寻找原图每个特征点的最近邻匹配特征点,得到初匹配结果;其次利用匹配主方向差剔除初匹配中的大部分误匹配,然后基于匹配尺度比信息对匹配图像划分网格,统计匹配特征点的位置信息在网格间的分布情况,最后计算原图中每个网格的归一化互相关函数以判断该网格内的匹配是否正确,得到优化后的特征匹配结果。实验结果表明,新算法的匹配准确率在与经典特征匹配算法相当的基础上将匹配召回率平均提高了10%以上,获得了更好的综合匹配性能。     

结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实验结果表明该算法匹配准确率较高。     

基于纹理增强的ORB特征点提取与匹配算法

针对传统的ORB算法在面对纹理变化较大或纹理不明显的场景时特征提取能力的不足,提出了一种基于纹理增强和颜色增强的ORB特征点提取与匹配算法。首先,通过设计纹理增强预处理方法,分析了图像纹理特征的统计信息,以改善图像的纹理信息表达;其次,在经过纹理和颜色增强处理的图像上应用ORB算法执行特征点提取,从而获得更为突出和多样的纹理特征点;最后,为进一步提高特征点匹配的准确性,引入了一种综合考虑纹理相似度和尺度一致性的匹配策略。实验结果显示,与传统的ORB算法相比,基于纹理增强的ORB算法在特征点提取和匹配的准确性和鲁棒性上均得到了显著的提升。     

改进的基于多尺度融合的立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在弱纹理或视差不连续区域匹配精度低等问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和特征金字塔结构(FPN)的多尺度融合的立体匹配算法。在卷积神经网络的基础上应用了特征金字塔,实现立体图像的多尺度特征提取和融合,提高了图像块的匹配相似度;利用引导图滤波器(guided filtering)快速有效地完成代价聚合,在视差的选择阶段采用改进的动态规划(DP)算法获得初始视差图,对初始视差图精细化得到最后的视差图。所提算法在Middlebury数据集上提供的图像进行训练和测试,结果表明该算法得到的视差图具有较好的效果。     

基于尺度配准的航拍图像与卫星影像匹配方法

随着无人机航拍技术的普及,航拍图像在目标检测和跟踪的应用得到普遍研究,而航拍图像与卫星影像的匹配研究相对较少。由于成像机理和成像视角的不同,无人机航拍图像与卫星影像存在较大的尺度差异,现有的图像匹配方法难以实现航拍图像与卫星影像的有效匹配。为了解决这一问题,提出了一种实现具有大尺度差异的航拍图像与卫星影像匹配的方法。该方法通过卫星影像的经纬坐标信息和无人机航拍图像成像时刻的相机位姿信息,对无人机航拍图像进行方向和尺度的配准;然后利用航拍图像成像时刻的位置信息,对卫星影像进行粗匹配,得到包含航拍图像匹配区域在内的卫星影像子图;再利用神经网络提取配准后的航拍图像与卫星影像子图的卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）特征,并基于CNN特征实现航拍图像与卫星影像的精匹配。仿真实验结果表明,本文所提方法能够有效的实现大尺度差异的航拍图像与卫星影像匹配。通过将本文匹配方法与现有图像匹配算法匹配精度的对比分析,证明了本文匹配算法的有效性和优越性。     

结合SIFT和Harris算法的小型无人机影像拼接方法

考虑到小型无人机影像的成像过程具有视点离散、视角变化有规律等特点,选择拼接参考基准影像,利用无人机的GPS/IMU参数信息计算图像相交区域来减小图像匹配范围;综合利用Harris特征点提取算法和SIFT特征向量计算方法,进行特征点的提取和特征向量的计算,并用PCA算法进行降维处理;在特征匹配过程中,采用最临近(NN)方法和BBF算法提高匹配速度,应用PROSAC特征点提纯和仿射变换整体平差算法提高匹配的精度;最后利用光度对准和加权平均算法进行光度差异消除,实现了无人机影像的拼接。实验结果表明了文章中的图像拼接方法在准确性、效率方面具有优势。