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针对传统图像匹配算法特征点检测稳定性和准确性差的问题,提出一种尺度不变性的基于中心环绕滤波器检测(SCFD)的图像特征点匹配算法。首先,构建多尺度空间,利用中心环绕滤波器检测图像在不同尺度下的特征点,采用Harris方法和亚像素插值获得稳定的特征点;其次,联合快速定向旋转二进制稳健基元独立特征(BRIEF)(ORB)算法确定特征点的主方向,构建特征点描述算子;最后,采用汉明距离完成匹配,通过最小平方中值(LMedS)定理和最大似然(ML)估计剔除误匹配点。实验结果表明,在尺度变化时,所提算法的匹配精度达到96.6%,是ORB算法的2倍;其运行时间是尺度不变特征变换(SIFT)的19.8%,加速鲁棒性特征(SURF)的28.3%。所提算法能够有效提高特征点检测的稳定性和准确性,在视角、尺度缩放、旋转、亮度等变化的情况下具有较好的匹配效果。 相似文献
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角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接 总被引:1,自引:0,他引:1
图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。 相似文献
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传统角点检测算法对尺度很敏感,而且提取角点是像素级的。采用图像增强技术,通过DOG算子将多尺度运用到Harris算法中,然后除去极值点附近低对比度的特征点。不仅避免了传统灰度变换技术的单一性,还提高了增强处理后图像的稳定性。改进的多尺度Harris角点检测方法具有误差较小、伪角点较少、错误率较低、匹配精度性较高等特点。 相似文献
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以移动机器人视觉系统为背景,以单目视觉所需要的特征点为目标,提出一种基于颜色块和尺度不变特征点算子的实时特征提取方法;目标的定位分为色标定位和特征点定位两个过程,色标定位用来寻找在缩变图像上目标颜色块的重心点,特征点定位是在色标定位的基础上,切出小图像并提取目标的尺度不变特征点,根据极值特征点计算目标位置,为下一步的目标跟踪提供基础;实验结果验证了方法的有效性. 相似文献
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针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题,在已有特征提取算法的基础上,提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法--加速KAZE-尺度不变特征变换(AKAZE-SIFT)算法。首先,为保证特征检测的准确性与独特性,采用充分保留图像轮廓信息的加速KAZE(AKAZE)算子进行特征检测;其次,为提升特征描述的稳定性,采用稳健的尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征描述;然后,依据目标特征向量和候选特征向量间的欧氏距离确定粗匹配点对;最后,采用随机抽样一致性算法进行单应性约束,提高匹配纯度。模拟影像在倾斜摄影条件下的模糊、旋转、亮度、视角和尺度变化,对特征提取算法性能进行评估,实验结果表明,AKAZE-SIFT算法相比SIFT算法和AKAZE算法召回率分别提高了12.8%和5.3%,精准率提高了6.5%和6.1%,F1值提升了13.8%和5.6%;提取效率优于SIFT算法,略逊于AKAZE。AKAZE-SIFT算法具有良好的检测和描述能力,更适用于倾斜影像特征提取。 相似文献
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是一种具有尺度和仿射不变性的综合性能较好的特征描述子,称为尺度不变特征转换算子。该算子在某种程度上可解决目标的旋转、缩放、平移、光照影响等问题,但解决问题的过程的同时也伴随着计算量大、运算时间长、存在错误匹配、效果不明显等问题。所以本文研究的数字图像无缝拼接技术是应用了改进的SIFT算法,即快速鲁棒性尺度不变特征提取(Speeded Up Robust Features,SURF)算法,采用基于改进的SIFT特征的算法对图像的特征点进行提取与匹配,然后利用随机抽样一致算法反复迭代,找到变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行两幅图像之间的统一坐标变换,并应用加权平滑算法进行图像融合完成了图像的无缝拼接。 相似文献
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The SIFT operator's success for computer vision applications makes it an attractive alternative to the intricate feature based SAR image registration problem. The SIFT operator processing chain is capable of detecting and matching scale and affine invariant features. For SAR images, the operator is expected to detect stable features at lower scales where speckle influence diminishes. To adapt the operator performance to SAR images we analyse the impact of image filtering and of skipping features detected at the highest scales. We present our analysis based on multisensor, multitemporal and different viewpoint SAR images. The operator shows potential to become a robust alternative for point feature based registration of SAR images as subpixel registration consistency was achieved for most of the tested datasets. Our findings indicate that operator performance in terms of repeatability and matching capability is affected by an increase in acquisition differences within the imagery. We also show that the proposed adaptations result in a significant speed-up compared to the original SIFT operator. 相似文献
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基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题, 提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上, 利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择, 剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点, 从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次, 结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明, 用取得稳定的特征点, 进而结合一种好的匹配策略, 能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 相似文献
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快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。 相似文献
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Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors 总被引:35,自引:0,他引:35
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To cope with the problem of automatic registration of synthetic aperture radar (SAR) images, a novel affine invariant feature extraction method is proposed. The proposed method adapts the salient image disks (SIDs) extraction method to accurately localize affine invariant features in SAR images. The contributions mainly include three aspects. First, a multi-scale isotropic matched filter (MIMF) operator is modified to detect salient features. Then, a multi-resolution search strategy is adopted for eliminating unstable features, and affine invariance is achieved by an affine adaptation process. Finally, a point-set registration method based on Coherent Point Drift (CPD) is applied to the SAR image registration problem. Experiment results show that the proposed method has great improvement compared with the original method. 相似文献