基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

动态环境下基于动态区域剔除的双目视觉SLAM算法

现有的同步定位与地图创建(SLAM)算法在动态环境中的定位与建图精度通常会大幅度下降,为此提出了一种基于动态区域剔除的双目视觉SLAM算法.首先,基于立体视觉几何约束方法判别场景中动态的稀疏特征点,接下来根据场景深度和颜色信息进行场景区域分割;然后利用动态点与场景分割结果标记出场景中的动态区域,进而剔除现有双目ORB-SLAM算法中动态区域内的特征点,消除场景中的动态目标对SLAM精度的影响;最后进行实验验证,本文算法在KITTI数据集上的动态区域分割查全率达到92.31%.在室外动态环境下,视觉导盲仪测试中动态区域分割查全率达到93.62%,较改进前的双目ORB-SLAM算法的直线行走定位精度提高82.75%,环境建图效果也明显改善,算法的平均处理速度达到4.6帧/秒.实验结果表明本文算法能够显著提高双目视觉SLAM算法在动态场景中的定位与建图精度,且能够满足视觉导盲的实时性要求.     

基于激光测距与双目视觉信息融合的移动机器人SLAM研究

未知复杂环境中不规则的障碍物使传感数据具有不确定性,单依靠激光测距仪进行移动机器人的定位与自主导航可靠性不足;针对此问题,提出了一种基于激光测距仪和双目视觉传感器信息融合的精确定位方法,利用加权最小二乘拟合方法和尺度不变特征变换(SIFT)算法分别从对激光信息与视觉信息中提取直线和点特征,进行特征级的信息融合。通过对实验结果和数据分析,多传感器信息融合可以有效提高移动机器人SLAM(即时定位与地图构建)的精度和鲁棒性。     

多尺度特征提取的双目视觉匹配

提出一种基于多尺度特征提取的双目视觉匹配算法,旨在提高传统算法的实时性和鲁棒性。该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及双目视图的双向配准的办法,以改善特征点匹配效率和精度。实验证明,多尺度特征提取算法能够有效而快速地完成双目视图的特征点匹配。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

改进点线特征的双目视觉SLAM算法

针对点线特征SLAM算法在图像局部密集区域提取大量相似线特征、同一直线上的线段过度分割等弊端,提出一种改进点线特征的双目视觉SLAM算法(ISSLAM)。在预处理阶段,利用梯度密度滤波器剔除图像中特征密集区域,降低了线特征的误匹配率加速了特征提取过程;然后,在LSD算法的基础上,利用线段合并机制,将同一直线上由于过度分割而产生的断线重新合并,提高了特征提取的精度;在闭环检测阶段,通过融入线特征的扩展词袋模型,增加了图像相似度计算时的判别依据,提高了闭环检测的精度。ISSLAM算法通过增加筛选与合并机制以及扩展的词袋模型,优化特征提取,提高特征匹配的效率及精度,提高算法性能。最后,以EuRoc公共数据集为实验对象,证明了算法的有效性。     

改进型SIFT立体匹配算法研究

针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法）和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。     

基于双目相机的SLAM回环检测改进算法研究

回环检测算法在视觉即时定位与地图构建(SLAM)系统框架中具有重要的作用,能够修正在前端和后端计算过程结果中产生的不可避免的累计误差,在长时间运行的情况下能够保证定位与建图的准确性。传统的视觉SLAM中主要采用基于词袋模型的图像检索方式,但是在视角差异较大的情况下难以匹配到正确的图像。针对这种情况,基于双目相机提出利用透视变换和基于迭代最近点(ICP)算法的空间信息几何检验,对候选关键帧进行视角变换和匹配,完成较大视角差异情况下的回环检测,修正累计误差。该方法适用于对算法耗时要求不甚严格的场景。实验结果表明,该方法可以提高识别回环检测候选关键帧的准确率和召回率。     

视觉同步定位与地图重建—–基于先验信息的SIFT 匹配算法

鉴于尺度不变特征转换（SIFT）匹配算法存在计算效率不高且容易出现误匹配的问题,针对视觉同步定位与地图重建,提出了一种基于先验信息的SIFT匹配算法．该算法首先根据机器人和特征点的相对距离变化来预测尺度空间的变化;然后根据机器人和特征点的当前状态来预测特征点的图像位置;最后在预测的图像位置进行SIFT匹配．实验结果表明...     

SIFT特征匹配算法研究

提取灰度图像的SIFT特征并将其应用于图像检索是目前国内外研究的热点。用距离函数对图像的特征向量进行相似性度量,从而实现SIFT特征向量的匹配。通过实验很好地证明当图像本身的变化（例如大小或者旋转）对于图像的匹配的几乎没有影响。     

改进SIFT用于全景视觉移动机器人定位

经典SIFT算法的计算量比较巨大,在应用到图像匹配中,尤其是多地图检索的图像匹配定位中时不能满足系统实时性的要求。可用于全景视觉传感器图像的改进SIFT算法,在不改变原算法匹配稳定性的基础上,通过修改原算法的采样规则,同时针对对复杂和简单两种情况下的图像采用不同的采样方式,使系统基本可以达到实时的效果。结果表明,改进算法可以实现高效、准确的定位。     

一种改进的基于SIFT特征的商标检索方法

利用商标图像的形状特征,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反映了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,按相似度排序,在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征的良好描述能力,又减少了精确匹配需要的计算次数,降低了复杂度。     

家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究

将正态分布变换（NDT）应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配,有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。     

位平面和SIFT相结合的图像匹配方法

针对传统的相关匹配算法计算量大,对图像旋转敏感等问题,提出了一种位平面和尺度不变特征变换（SIFT）相结合的图像匹配算法。将待拼接的两幅图像[A、][B]各自分解为8个位平面,对两幅图像都选择前4个具有视觉信息的位平面[A1A2A3A4]和[B1B2B3B4];对[A1A2、][A2A3、][A3A4]图像进行异或运算,得到3幅图像。由于异或后的图像[A1A2]具有足够的细节部分,轮廓却不清晰,图像[A3A4]轮廓清晰,但是丢失了太多细节,而图像[A2A3]具有清晰的轮廓,又具有足够的细节信息,所以采用图像[A2A3],然后与原图像[A]进行异或得到[A],同时采用同样的方法得到图像[B],再次采用SIFT算法进行点对匹配,利用欧氏距离进行图像匹配,最后利用RANSAC进行图像容错处理,得到一幅匹配图像。实验结果表明,该算法有效地提高了匹配速度,对图像明暗变化、尺度旋转等具有较强的健壮性。     

基于改进SIFT的抗几何攻击的数字水印

通过改进的SIFT（尺度不变特征变换）算法提出了一种可有效抵抗几何攻击的鲁棒数字水印算法。此算法利用改进的SIFT进行水印信号的同步;水印嵌入采用圆环的嵌入模式,在空域以奇偶量化形式嵌入;通过奇偶检测器提取水印。实验结果表明,改进的SIFT大大降低特征点匹配的维数,提高匹配速率,同时该算法能获得很好的图像质量,能有效抵抗几何攻击和常规的信号处理攻击。     

基于全局颜色传递的SIFT匹配算法

研究在不同光照条件下两幅彩色图像的匹配问题,提出了一种新的基于全局颜色传递的具有尺度不变性的特征变换（SIFT）匹配算法。新算法对不同光照下同一场景或目标的两幅彩色图像进行全局颜色传递,以减小匹配时由颜色差异带来的误差;利用SIFT算法提取处理后的图像的特征信息完成初步匹配;采用随机抽验一致性（RANSAC）算法消除误匹配点。实验结果表明新算法具有良好的彩色图像匹配性能。     

一种改进的SIFT图像特征匹配算法

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。