一种用于光照变化图像匹配的改进KAZE算法

首先对KAZE算法进行了研究,针对KAZE算法对在有明显光照变化的场合下图像匹配率降低的问题,提出了一种对光照鲁棒的改进KAZE算法。该算法首先用AOS算法构建非线性尺度空间,在非线性尺度空间内通过计算Hessian矩阵的局部极大值来检测图像的特征点,并通过将一阶Harr小波响应进行高斯加权运算从而确定其主方向,然后建立一种具有局部不变性的测量坐标,在该测量坐标下,构建对光照变化敏感性较低的二阶梯度特征作为描述符,并生成一种新的64维描述子进行匹配,分别对过度曝光、曝光不足和非均匀光照减弱场景下的多组实验图像进行匹配实验,结果表明,和原KAZE算法相比较,改进算法在三种场景下的匹配率分别提高了10%、8.1%、9.2%,,表现出了更好的鲁棒性,在图像拼接、三维重建等领域具有一定的应用价值。     

电力巡线无人机航拍图像匹配算法研究

基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值化处理,累加二值化值得到ASV-LIOP描述符完成匹配。在航拍图像上,使用SIFT、ORB、KAZE、AKAZE、改进KAZE等算法与所提对比实验,实验表明,所提算法正确匹配率平均提高5%左右,匹配效率约降低50%,可应用对稳定性要求较高且实时性较低的场景。     

一种KAZE算法在人脸图像匹配中的应用

基于KAZE人脸图像匹配算法是通过加性算子分裂算法来进行非线性扩散滤波,从而解决高斯分解带来的边界模糊和细节丢失问题. 利用任意步长构造稳定的非线性尺度空间,寻找不同尺度归一化后的Hessian局部极大值点来实现特征点的检测,采用M-SURF来描述特征点,从而构造特征描述向量. 在VS2010和Opencv环境下分别对KAZE特征和SIFT特征实现人脸图像的匹配. 通过改变输入人脸图像的模糊度,旋转角度,尺度大小,亮度变化结合Matlab对KAZE,SIFT,SURF进行进一步的性能仿真实验. 实验结果表明,即使在高斯模糊,角度旋转,尺度变换和亮度变化等情况下依然保持良好的性能.     

基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响,KAZE算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题,该文提出了一种基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的KAZE算法提取图像的特征点,采用二进制特征描述子FREAK（Fast retina keypoint）进行特征点描述,然后使用Grid-KNN算法进行特征点粗匹配,利用随机一致性算法对匹配的特征点进一步提纯并计算几何变换模型,最后采用加权平均算法对图像进行融合.实验结果表明,该文所提算法使图像在光照变化、旋转变化及尺度变化下具有较好的性能,且处理速度较KAZE算法与K近邻特征匹配算法有较大提升,是一种稳定、精确度高、拼接效果良好的无人机航拍图像拼接方法.     

三元组描述符的特征匹配算法

针对"风"(KAZE)/加速"风"(Accelerated KAZE)算法鲁棒性差、速度慢等问题,提出三元组描述符(Learned Arrangements of Three Patch Codes)与KAZE/AKAZE算法结合的方法,称作KAZE/AKAZE-LATCH算法。利用AOS算法或者FED算法解非线性方程搭建金字塔;利用海森矩阵在非线性金字塔上寻找特征点;以特征点为圆心按照尺度大小选择相应的采样窗口以建立描述符;利用三元组算法建立二进制描述符。将该算法与KAZE算法和AKAZE算法在公开数据集上对具有模糊变换、光照变换、视角变换和JPEG变换的图像进行匹配时间和匹配正确率的对比实验。经实验表明:该算法的匹配正确率得到巨大提升,匹配速度增加。与现有算法相比,该算法的鲁棒性和实时性更好,可用于对匹配速度和精度要求较高的场景。     

具有抗仿射性的局部特征点匹配方法

针对现有局部特征匹配算法对具有仿射性的图像匹配效果欠佳、耗时较长,以及随机采样一致性（RANSAC）算法对仿射性图像匹配得不到较好的参数模型等问题,提出一种具有抗仿射性的A-AKAZE（Affine Accelerated KAZE）算法,并用向量场一致性来筛选内点。首先利用非线性函数构建尺度空间,然后借助Hessian矩阵检测特征点,并以特征点为中心选取合适的区域作为特征采样窗口;再把特征采样窗口在经纬度上进行投影以模拟不同角度对图像的影响,随后在投影区域中提取具有抗仿射性的A-MLDB（Affine Modified-Local Difference Binary）描述符;最后利用向量场一致性算法提取内点。实验结果表明：A-AKAZE算法的正确匹配率相较于AKAZE算法提高了20%以上,与AKAZE+RANSAC算法相较提升了15%左右,与ASIFT（Affine Scale-Invariant Feature Transform）算法相比提高了10%左右,相比ASIFT+RANSAC算法提高了5%;而且该算法的匹配速度远高于AKAZE+RANSAC、ASIFT和ASIFT+RANSAC算法。     

基于HCA与KAZE的铁路路基GPR图像配准算法

针对铁路路基探地雷达(GPR)检测需要较高精度与时效性的要求,提出一种基于直方图曲率分析(HCA)与KAZE特征的图像配准算法。通过HCA进行阈值分割,提取图像高能量区域,以节约无效区域的配准时间。运用KAZE算法提取图像中的特征点,并根据快速近似最近邻搜索算法进行粗匹配。使用随机抽样一致性算法过滤匹配点对,优化特征匹配过程。实验结果表明,该算法对于存在病害差异、增益差异、地物差异的铁路路基多时相GPR图像均取得较好的配准效果,且配准精度比KAZE算法、ORB算法、SIFT算法明显提高,配准效率比KAZE算法提升8%以上。     

纹理抑制的光照不均图像配准算法研究

针对KAZE算法对光照不均图像特征点提取效果不佳的问题,提出了一种基于纹理抑制改进后的KAZE图像配准算法。改进算法的主要流程如下：将纹理抑制算法嵌入到非线性扩散滤波方程中,以实现对图像更好的光照估计;对光照估计后图像的亮度分量进行自适应Gamma校正;利用改进的KAZE算法对图像进行配准。实验结果表明,改进算法相较于SIFT、SURF、KAZE算法的平均正确匹配率分别提高了48.5个百分点、22.1个百分点和20.1个百分点,查全率提高了26个百分点、5个百分点和5.5个百分点,所提算法能有效地降低误匹配,并且广泛地应用到多种处理场景中。     

MEEM跟踪和改进ORB特征检测的三维注册方法

针对增强现实系统三维注册在线跟踪模型漂移问题,以及特征检测算法耗时问题导致的注册失败。提出一种基于MEEM跟踪和改进ORB特征检测的三维注册方法。通过MEEM算法对移动对象区域跟踪。对跟踪的目标位置采用ORB算法检测特征点时,采用多尺度空间理论提取稳定特征点,并且采用改进决策树的递归调整方式,同时对特征检测参数设置。利用相邻帧之间特征点的匹配关系求得三维注册矩阵;将跟踪数据集与OpenGL生成的立方体模型进行跟踪注册仿真实验。仿真结果表明,改进ORB特征检测算法对待注册区域的检测具有尺度不变性、更高稳定性以及特征分布均匀,误差相比ORB算法降低约42%,该注册方法在运行过程中基本能够保证误差在7 mm以内;使得AR系统具有较好的实时性、精确性和鲁棒性。     

基于图像显著区域检测的SIFT特征匹配方法研究

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。