基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

抑制光照不均匀影响的图像特征点提取算法

为解决在光照不均匀情况下图像特征点提取算法表现效果不佳的问题,提出了一种改进的尺度不变特征转换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法抑制光照不均的影响。该方法在尺度空间构造中对输入的图像进行频域上的高斯高通滤波处理来滤除光照成分,并结合Top-hat变换弱化高斯滤波器参数选取难度,利用高斯卷积构建基于光照滤除与参数弱化的高斯差分金字塔,融合SIFT算法生成具有良好光照不变性的GT-SIFT描述子,进行特征点提取与匹配。实验结果表明,与传统算法相比改进算法在光照不均匀条件下具有更好的鲁棒性,图像特征点提取与匹配效果更好。     

图像多尺度配准的小波域SURF算法

针对SURF描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对于局部场景发生变化的图像容易产生误匹配的现象,提出了图像多尺度配准的小波域SURF算法。该方法对图像进行小波分解,利用低分辨率上得到的变换参数剔除高分辨率上的错误匹配,得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

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.     

种结合小波变换的SIFT特征图像匹配算法

研究目标识别和图像匹配优化问题,针对小波变换能压缩图像信息及抑制高频噪声的优点,采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的图像匹配方法,克服了传统SIFT算法计算复杂实时性不强的缺点.算法首先对基准及后续图像分别做小波分解得到包含大量信息的低频图像,利用SIFT提取特征点,通过优化的最优节点优先(BBF)算法及随机抽样一致...     

基于多尺度FAST-9的图像快速匹配算法

FAST-9检测子不具备尺度不变性,为此,提出一种基于多尺度FAST-9的图像快速匹配算法。对图像建立高斯尺度空间,在各图层上应用FAST-9检测子分别提取特征点,在其周围建立圆形区域并分配主方向,同时建立方形区域构造SURF描述子,利用基于最近邻匹配方法进行匹配。实验结果表明,与SURF、SIFT算法相比,该算法具有较高的匹配速度。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT (scale invariant feature transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降;提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型.实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度.     

双目视觉小波域SIFT匹配与极线约束算法研究

研究双目立体视觉技术,特征的提取和匹配是双目视觉的最基本的问题。目前,SIFT已经被证明鲁棒性最好的局部不变特征描述符。但是SIFT算法产生的误匹配较多,精度偏低,为了解决这一问题,同时降低算法特征提取与匹配的复杂度,达到双目立体视觉实时性的要求,文中提出了一种结合小波变换和SIFT特征点的双目立体视觉匹配方法。首先,对双目视觉系统采集的左、右图像进行小波分解,把分解得到的低频图像作为输入,用SIFT算法进行特征点的初始匹配,再利用极线约束的理论求得精确匹配。实验结果表明,该方法具有较强的适应性,能够在减少误匹配的同时,大大加快运算速度。     

基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法

针对尺度不变特征变换（SIFT）描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

基于SIFT算法的红外图像拼接方法改进

针对红外图像拼接误匹配点过多、耗时过长等问题, 对基于SIFT算法的红外图像拼接方法进行改进. 首先利用高斯差分金字塔建立尺度空间, 然后利用FAST算法对高斯差分金字塔图像进行特征点提取, 提高了算法运行效率, 随后以特征向量的欧式距离作为特征点的相似性度量, 从而找到初始匹配点对, 并利用结合了方向一致性判断的Ransac算法剔除错误匹配点对, 最后用加权平衡算法实现图像的快速融合. 通过红外人物图像拼接实验, 证明改进后的算法在旋转、缩放、光照等情况下更稳定、效率更高, 有较大的理论和应用价值.     

基于SIFT算法的数字图像大变形测量技术研究

提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的大变形测量方法。该方法首先精确地提取出变形前后两幅图像的SIFT特征点,然后生成每个SIFT点的特征描述子,并利用该描述子对SIFT点进行匹配,得到这两幅图像特征点对应的坐标,最后使用仿射变换求出全场位移和应变参数。将该方法运用到模拟散斑图像中,并与基于差分进化算法的DIC方法进行对比。实验结果表明,所提算法不仅能够克服传统方法在转角大于7°容易失效的问题,还可以以较高的精度和效率计算出形变参数。     

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。     

基于稀疏结构的图像特征匹配算法

对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换（SIFT）的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法（SSM）.通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.     

基于SIFT变换的水印图像几何失真校正算法

分析了目前数字水印抗几何攻击的实现方法,对SIFT进行了改进.提出了特征点筛选算法,以增强提取特征点的鲁棒性,然后基于攻击前后图像的SIFT特征点匹配技术获取匹配点对,并基于匹配点对的尺度特征和SIFT中心距之比获得尺度失真参数以实现尺度失真的恢复.同时基于匹配点对的SIFT中心角度差确定旋转失真参数,进而完成旋转校正.实验结果表明,该算法能够有效进行水印图像几何失真参数的估计与几何失真的校正.     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于ORB-LATCH的特征检测与描述算法

针对基于学习安排的三元组（LATCH）二进制描述子不具备尺度不变性且其旋转不变性,需要特征检测子辅助的问题,提出了一种基于快速定向旋转二进制稳健基元独立特征（ORB）和LATCH相结合的特征检测与描述算法。首先,在图像金字塔尺度空间上进行加速段测试特征（FAST）检测;然后,采用ORB灰度质心方法来进行方向补偿;最后,对特征进行LATCH描述。实验结果表明,所提算法具备运算量小、实时性高以及旋转和尺度不变性的特点,在相同的准确率下,其召回率优于ORB和哈里斯-LATCH （HARRIS-LATCH）算法,其匹配内点率比ORB算法提高了4.2个百分点。该算法在保持实时性的同时进一步缩小了与基于直方图的尺度不变特征变换（SIFT）和加速健壮特征（SURF）算法之间的精度差距,可对图像序列进行快速且精确的实时处理。     

基于SIFT特征匹配的稳健图像拼接算法

针对尺度不变的特征变换方法(SIFT)运用在图像拼接上存在错误匹配,以及匹配后点对位置并不严格对应的两点不足,提出运用随机取样一致性算法(RANSAC)筛选匹配后的点对,并借鉴KLT追踪算法修正特征点的位置,进而得到精确的变换矩阵.实验结果表明,该算法在继承了SIFT算法较强鲁棒性的同时,进一步提升了拼接的精度.     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

基于SIFT图像特征提取与FLANN匹配算法的研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,将尺度不变特征变换算法SIFT应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法主要就是在在构建成功的尺度空间中寻找出极值点,寻找出稳定的特征描述,特征描述必须具备以下特征,对尺度、光照以及图像的变形都要具有很强的适应能力,本文研究了SIFT这种应用广泛的特征点提取算法,利用高维数据的快速最近近邻算法FLANN进行特征匹配,找到图像中准确的匹配点对,通过实验比校了这种算法的特征点提取在不同光照,平移,旋转下的结果。