基于改进ORB和AKAZE的图像匹配算法

AKAZE特征检测算法具有鲁棒性好,匹配率高等特点,为解决其实时性差的问题,提出将ORB与AKAZE相结合的改进算法.利用oFAST算法检测特征点然后采用M-LDB算法计算其描述符,使用汉明距离进行图像粗匹配,最后用RANSAC算法剔除误匹配点,得出匹配结果.经反复的实验对比证明,改进后的算法与ORB算法相比匹配正确率更高.与AKAZE算法相比匹配速度更快.且改进后的算法在不同模糊程度、不同JPEG图像压缩、不同光照程度以及不同旋转角度变化下的图像匹配性能良好.     

一种结合SIFT和对应尺度LTP综合特征的图像匹配算法

由于SIFT特征是一种性能良好的局部特征,常被广泛应用于图像匹配,但SIFT特征点有128维描述符,所以具有匹配复杂度高和计算量大等缺点。为了提高图像匹配效率,研究了一种新的图像匹配方法。该方法通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤生成SIFT关键特征点;然后利用特征点周围邻域点的旋转不变LTP特征和相对灰度直方图来描述,替代传统SIFT特征点的128维描述,图像匹配过程中使用街区距离代替欧氏距离;最后利用光照变化、模糊变化、尺度和旋转综合变化三组图像进行算法仿真匹配实验。实验结果表明,本算法在图像尺度、旋转、光照变化条件下具有更高的匹配精确度,并且有效地提高了图像的匹配速度。     

结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法

针对现有井下图像匹配算法特征点提取不准确、匹配效果不佳的问题,提出了一种结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法。通过同态滤波对图像进行锐化,以提高图像清晰度;采用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行处理,以突出图像的边缘细节信息,提高图像对比度。针对传统AKAZE算法存在误匹配的问题,在采用暴力匹配算法进行粗匹配的基础上,采用基于单应性矩阵的随机采样一致性(RANSAC)算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对。实验结果表明:使用单参数同态滤波和CLAHE算法对图像进行增强,可拉伸图像的灰度级,减少暗像元数量,增加亮像元数量,使得灰度级分布更加平滑,有利于保留图像的细节和边界信息;采用基于单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,可检测出更多特征点,提高匹配准确率,准确率最高可达96.09%,匹配效果优于SURF算法和传统AKAZE算法。     

图像匹配中的性能优化

图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要工作。提高图像匹配的速度和匹配的结果精度是图像匹配研究要达到的最终目的。该文针对图像匹配方法进行了研究。主要研究了两类图像匹配算法:直接基于图像灰度信息的算法和基于图像特征的匹配算法。对传统的图像匹配理论中的常用的图像匹配技术和方法做一个归纳介绍,对具有代表性的算法进行了分析评价,归纳出一种图像匹配的改进策略。依据信息论的原理,发现图像模板匹配中存在着信息冗余,通过去除冗余信息,利用比较少的可利用点对进行匹配。先对要匹配的模板图像做个条件的判断,对满足条件判断的模板图像先选出信息含量大的行或列,然后在该行或行上进行匹配,这种算法的优点是特征序列的提取简单快速。它继承了特征提取的特点,同时也改进的传统模板匹配算法。实验结果表明,这种算法大大减少了冗余点之间的计算,从而加快了图像匹配的效率,同时匹配的精度也保持相对稳定。     

一种结合灰度和边缘信息的局部特征描述算法

针对单一特征引导图像匹配的准确度有限,提出了一种同时使用灰度和边缘信息的特征描述子。该描述子将图像的几何特征与灰度信息结合起来,首先计算每个特征点的灰度对比直方图,然后引入边缘属性以增强边缘的匹配。实验结果表明,该算法由于同时采用灰度信息与边缘信息引导图像匹配,其匹配效果好于单独使用灰度或边缘的图像匹配算法,在一定程度上降低了误匹配率,同时满足旋转和光照不变性,对图像灰度变化和噪声不敏感,具有良好的匹配性能。     

一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低,且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题,提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法。利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点,采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点,通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANSAC算法得到最优变换矩阵模型,结合最佳缝合线算法和多频段融合算法对变换后的图像进行拼接。实验结果表明,和传统AKAZE算法相比,该算法在图像对的视角差异和光照差异较大时,配准精度分别提高12.60和6.99个百分点,改进后的RANSAC算法计算时间较改进前缩短4.17ms,图像拼接精度更高。     

灰度序模式的局部特征描述算法

目的 在针对LIOP（local intensity order pattern）特征描述算法构造特征描述符过程中,计算描述子权值时未充分考虑采样点之间的局部信息及存在冗余的灰度序模式,从而导致特征描述符不准确的问题,提出一种结合采样点结构信息和剔除冗余模式的算法。方法 首先,研究了采样点局部信息,并利用采样点顺序结构构造了计算特征描述符权值方法;其次,分析了灰度序模式与对应特征描述子权值的关系;最后,在构造特征描述符时,将冗余的灰度序模式剔除。结果 对标准数据集（Oxford dataset）及另外4幅复杂光照变化的图像进行了仿真实验,得到132维的特征描述符。结果表明,与原始LIOP算法相比,该算法在不增加特征维度时precision-recall曲线有较大的提高,即提高了描述特征描述符描述能力,增强了特征对单调强度变化和旋转变化的鲁棒性。结论 提出的算法同时考虑了采样点的差异信息和结构信息,较为完整地保留了待描述点的局部信息,使得图像存在复杂光照强度情况下,能够得到较高精度和辨识度的特征描述符。     

基于分块运动估计的对象跟踪方法

针对摄像机运动和场景光照突变的情况,提出了一种基于分块运动估计的对象跟踪算法。首先,对图像进行分块角点匹配,得到各块运动参数,然后对各块进行分块运动补偿和光照补偿;对补偿后的图像进行相邻帧差分得到目标的近似质心位置;跟踪过程则融合运动目标加权颜色直方图和梯度直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,采用螺旋搜索算法,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置。实验结果表明,该算法能够有效克服光照剧烈变化,在动态背景下能达到对对象的准确跟踪。     

基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法

针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题,在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下,引入可见光与红外图像的灰度信息,提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上,增加了邻域归一化灰度方差计算,有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明,在各种条件下,该算法与传统Hausdorff距离算法相比,有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。     

一种基于K均值分类稀疏表示的灰度图像颜色重建方法

本文充分利用参考图像与待处理灰度图像的关联关系,运用稀疏表示理论和字典学习的方法,提出一种基于K均值分类和残差补偿的稀疏表示的方法来对灰度图像进行颜色重建。首先根据K均值算法将参考图像分成K类,利用K阶奇异值分解（K-SVD）算法训练各类的亮度—特征—颜色的联合字典;其次,根据最小形心距离将待处理灰度图像自适应地分成K类,利用其亮度和特征信息根据正交匹配追踪（OMP）算法得到各类的稀疏系数;然后利用各类的字典和稀疏系数重建初始的彩色图像;最后用残差补偿对重建结果进行修正。实验结果表明,该算法相比于经典算法及其他改进算法对灰度图像进行颜色重建时取得了更好的效果,重建的图像看起来更自然、平滑并且在客观评价标准方面也优于对比算法。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

同态滤波下RGB-D点云配准方法

目的 为了提高彩色物体配准的精度,针对3维点云颜色信息易受光照条件影响的问题,提出一种基于光照补偿的RGB-D（RGB Depth）点云配准方法。方法 引入同态滤波算法,并将模型对象的3维点云转化成线性点序列,从而对颜色信息进行光照补偿,以提高颜色信息的一致性;获取模型的颜色和几何特征并加权组合成混合特征,以此定义源点云的特征点,并运用K近邻算法搜索其对应点;用奇异值分解（SVD）得到配准的刚性变换矩阵。结果 进行传统的迭代最近点法（ICP）算法、深度信息与色调相结合的算法以及本文算法在不同的光照强度组合的模型配准对比实验,结果显示,在网面凹凸均匀的大卫模型上,配准时间及特征点匹配平均误差方面均约减少到对比方法的1/2;在网面光滑的barrel模型和网面凹凸不一致的阿基米德模型上,特征点匹配平均误差约分别减少到对比方法的1/6和1/8。此外,与Super 4-Points Congruent Set（Super 4PCS）、彩色点云配准算法在不同组合光照强度下进行对比实验,针对4种不同的网面结构模型,本文算法的SIFT特征点距离平均误差全距约减少到对比方法的1/5。结论 利用同态滤波算法抑制光照影响,提高了颜色信息的一致性,在一定效果上消除了光照强度不均匀对3维点云配准精度的干扰。     

变压器油下图像增强算法

为解决变压器检测机器人在变质、变色的变压器油内部采集的图像存在色彩失真、对比度低等问题,提出一种变压器油下图像融合增强算法.首先,利用完美反射算法对图像进行白平衡处理,以消除油下光照强度不均匀对图像颜色的影响,使得色彩更加均衡;然后,对色彩校正的图像进行自适应伽马校正,以提高图像的对比度;最后,采用多尺度融合策略将色彩校正后的图像与自适应伽马校正处理后的图像进行融合,得到变压器油下清晰的图像.实验结果表明,经所提出算法处理后的变压器油下图像色彩鲜明、细节丰富,与原始图像相比,图像质量评价指标(UCIQE)、特征点匹配个数以及信息熵均有显著提高,能够为变压器内部故障检测提供清晰的数据.     

基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法

针对快速鲁棒特征算法(SURF)局部不变特征描述符存在运算时间较长、匹配准确率较低的问题,文中提出基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法.首先运用Hessian矩阵行列式确定图像中的特征点,采用梯度方向改进SURF中的主方向提取方法,提高特征点主方向的准确性,并使用二进制特征描述子进行特征点描述.再对获取的特征点进行汉明距离粗匹配.最后,采用网格运动统计剔除误匹配点.在Oxford VGG标准数据集上的实验表明,文中算法在图像发生尺度、光照、旋转等变化时匹配准确率与效率较高.     

低照度视频图像自适应补偿增强的设计与实现

针对低照度环境下视频图像对比度低、难以识别的问题,提出对比度自适应补偿增强算法。首先,提取低照度环境下视频图像特征参数的平均灰度,根据原始图像的灰度级差异建立人类视觉对比度分辨率补偿的数学模型,并对真彩色三原色分别采用比例积分补偿。然后,当补偿程度低于明视觉恰可分辨差异时,设置补偿阈值线性补偿明视觉至满带宽。最后,结合主观图像质量评价和图像特征参数建立补偿比例系数的自动寻优模型,并把该模型嵌入到Directshow视频处理系统,应用于视频图像自适应增强。实验测试结果表明,补偿增强系统的实时性好,可以有效挖掘暗视觉信息,能够广泛应用于不同场景。     

基于灰度塔评分的匹配模型构建在无人机网络视频拼接中的应用

对于复杂非配合情况下，视频拼接中特征匹配对的数目和特征匹配准确率无法同时达到后续稳像和拼接的要求这一问题，提出一种基于灰度塔对特征点进行评分后构建匹配模型来进行精准特征匹配的方法。首先，利用灰度级压缩后相近灰度级合并这一现象，建立灰度塔来实现对特征点的评分；而后，选取评分高的特征点建立基于位置信息的匹配模型；最后，依据匹配模型的定位进行区域分块匹配来避免全局特征点的干扰和大误差噪点匹配，选择误差最小的特征匹配对作为最终结果匹配对。另外，在运动的视频流中，可通过前后帧信息建立掩模进行区域特征提取，匹配模型也可选择性遗传给后帧以节约算法时间。实验结果表明，在运用了基于灰度塔评分的匹配模型后，特征匹配对准确率在95%左右。相同帧特征匹配对的数目相较于随机采样一致性有近10倍的提升，在兼顾匹配数目和匹配准确率的同时且无大误差匹配结果，对于环境和光照有较好的鲁棒性。     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

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。     

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

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。