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景象匹配评估系统中图像特征指标的选择——(二)相关面统计特征 总被引:3,自引:0,他引:3
在图像匹配评估系统中,图像特征指标体系的选择,除了图像自身的统计特征,度量实时图与其准图的相似性特征也是很重要的。定义了几个相关面统计特征,并通过实验说明这些特征与匹配性能的关系,这些特征与图像统计特征一起构成了图像特征指标体系的一部分。 相似文献
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一种基于图像特征的图像分类方法 总被引:2,自引:1,他引:1
图像分类是色域匹配的关键环节,不同类型的图像采用不同的匹配方法.针对如何有效分类图像,设计了一种基于图像特征的图像分类算法.首先建立图像颜色的三个通道特征统计模型和基于空间灰度级的纹理统计、边缘特征的统计模型,然后根据模型计算出图像的三类特征值,利用特征统计评判和神经网络技术分析计算数据,最后得出图像类型.实验结果表明,算法有较高的分类精度. 相似文献
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为了实现超分辨率图像重建中高精度快速图像配准,提出一种改进BRISK特征的快速图像配准算法。原有BRISK算法在特征提取和匹配过程中,忽视了角点分布信息,其匹配策略单一,导致误匹配率高。针对该问题,首先利用BRISK算法构建连续尺度空间,在此基础上对图像进行分块,然后利用图像区域显著性自适应选择角点检测阈值,获得均匀分布的角点,最后利用快速最近邻FLANN算法结合RANSAC的方法进行二值特征快速匹配。实验结果表明:改进的BRISK算法相比原算法在保持速度的基础上达到亚像素级配准精度,并具有优越的场景适应性能。 相似文献
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基于改进型特征匹配的图像拼接方案设计 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨了图像拼接技术,分析了几种常用的配准算法,指出各算法的优缺点及适用环境,并综合考虑了图像拼接的信息提取、特征匹配、变换模型及图像融合等环节,提出一种基于改进型特征匹配的拼接设计方案,显著提高了图像拼接的准确率和效率. 相似文献
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对于使用锥束CT分区成像的物体,要得到其完整的三维图像,需要对各分区重建图像进行三维拼接。作为基于特征的三维拼接算法中重要的步骤之一,特征点匹配是要对图像重叠区域中检测到的特征点建立对应关系。针对目前三维SIFT特征匹配算法对于相似特征误匹配率较高的问题,提出基于三维特征点空间关系的三维特征点匹配算法:距离特征集合求交法。该算法使用求取简便的特征点三维距离特征作为特征描述符,避免了扩大特征信息统计范围时巨大的计算消耗问题,然后在匹配过程中设计了距离特征集合求交的相似性度量方法,解决了以往基于空间关系方法中特征矢量各项元素不对应的问题。实验证明:该算法在图像存在大量相似特征的前提下,能够有效提高三维特征点匹配的匹配正确率。 相似文献
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提出一种基于直线特征和点特征结合的红外和可见光图像匹配算法.首先利用快速直线检测算法对图像进行直线检测,并对结果进行处理以保留主要直线结构;然后,引入高斯尺度空间,统计直线支持区域中所有像素的梯度信息建立描述矩阵,计算矩阵列向量的均值和标准差作为直线描述子,对直线进行匹配;接着,利用匹配直线两两相交构建交点进行SIFT描述并匹配;最后,剔除不满足对应交点匹配的直线.实验结果表明,该算法能够有效实现红外与可见光图像特征匹配,特别适用于包含明显直线轮廓的图像. 相似文献
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航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。 相似文献
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图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域。针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法。匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定的实际应用价值。 相似文献
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本文通过对已有图像拼接算法的分析研究,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris角检测算法提取特征点,然后通过归一化相关法进行初始匹配,接着引入马氏(Mahalanobis)距离,实现图像的精确匹配。最后通过加权平均的方法完成图像的融合。实验证明该方法能有效地去除伪匹配特征点对,降低了误匹配的概率,是一种有效的图像拼接方法。 相似文献
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针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率. 相似文献
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基于边缘图像和SURF特征的可见光与红外图像的匹配算法 总被引:3,自引:1,他引:2
利用灰度信息对可见光与红外图像进行匹配时,其效果受两类图像间灰度分布差异的影响。结合这两类图像的特征,提出了一种基于边缘图像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特征的图像匹配方法。首先采用改进的三次B样条分别对两幅源图像进行边缘提取;然后利用SURF算法在边缘图像上进行特征点检测;再通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,最后利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现图像的匹配。实验结果表明,在正确匹配率方面本文算法明显优于Canny边缘提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性。 相似文献
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图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显著提高。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。 相似文献