异步多特征红外与可见光图像匹配算法

针对红外与可见光图像特征点匹配的难题,提出了一种基于异步多特征的红外与可见光图像匹配算法。首先采用多尺度FAST －9角点检测算法进行特征点提取;而后,对提取的特征点构造主方向;再统计特征点邻域的梯度方向,构造一种类SIFT的特征点描述子;采用阈值宽松的最近邻匹配算法进行粗匹配;然后,提取特征点邻域边缘信息构造基于边缘的形状上下文描述子;最后采用相应的相似性度量算法对粗匹配结果进行提纯。实验结果表明,提出的算法对旋转、尺度、视角变换具有鲁棒性,且能够实现不同天候条件下的图像匹配,正确匹配率较SURF算法有明显提高。     

SIFT与形状上下文结合的异源图像匹配算法

针对红外图像和可见光图像灰度差异大、匹配困难的问题,提出了一种基于改进的尺度不变特征变换和形状上下文描述的局部多特征匹配算法。首先通过高斯差分检测算法分别提取两幅图像的特征点;针对特征点梯度方向存在反转现象,结合梯度镜像方法对特征点统计特征点邻域梯度方向信息;然后引入图像边缘特征生成形状上下文描述子,与梯度方向描述子级联成联合描述子;最后采用欧氏距离和卡方距离加权的联合距离和最近邻算法对特征点进行匹配。实验结果证明,在红外图像和可见光图像匹配中,该算法相比原始SIFT算法能有效减少误匹配特征点对,达到较高的匹配精度。     

基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

线特征和SIFT点特征结合的异源图像匹配算法

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.     

基于扩散方程和相位一致的异源图像配准算法

针对同一场景下的红外与可见光图像特征点难以提取和匹配的问题,提出一种基于扩散方程和相位一致模型的红外与可见光图像的配准算法。首先提出了收敛速度更快的扩散方程,并用该方程对红外图像除噪;其次利用改进的相位一致模型提取红外与可见光图像的视觉相似性结构;在相似性结构上提取特征点,进行二进制描述;最后采用汉明距离实现特征点匹配。实验结果表明,该算法能够有效滤除红外与可见光图像的差异,减小计算开销的同时实现图像的自动配准。     

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再...     

基于显著性和ORB的红外和可见光图像配准算法

针对红外与可见光图像配准过程过受灰度差异影响大、特征点难配准的问题,提出基于显著性检测和ORB特征点的图像配准算法。首先利用优化的HC-GHS显著性检测算法得到图像的显著性结构图；其次利用ORB算法在显著性结构图上进行特征点检测,利用泰勒级数筛选出鲁棒性强的特征点,并根据特征点的方向进行分组匹配的策略；最后利用汉明距离实现特征点的匹配。实验表明本文算法能准确实现红外与可见光图像之间的配准,在红外噪声干扰、尺度变化下都具有良好效果。     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法.首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数.对低频子带系数,根据红外图像的目标特性与可见光图像的细节信息确定其融合权值;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则.最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善.     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。     

基于特征点匹配的电子稳像算法研究

针对基于特征点匹配的电子稳像算法中,SIFT算子计算量大,Harris算子检测不稳的问题,提出用Harris算子来进行特征点提取,并采用SIFT特征描述的方式对提取出的特征点进行描述,从而寻求算法在计算复杂度和匹配精度上的平衡点;在特征点匹配过程中加入RANSAC准则,以提高配对的准确性。仿真实验表明,本文算法对存在抖动的红外视频具有较好的稳像效果。     

一种改进的宽基线图像SURF算法

通过对SURF特征点匹配过程的研究,提出一种改进的宽基线图像SURF算法。提取SURF特征点,在特征点匹配过程中采用改进方法计算图像间的尺寸、旋转和平移参数,减少匹配点搜索范围,运用RANSAC算法剔除误匹配点对。实验表明本算法在图像间有较大差别时降低了误匹配率,具有良好的实时性,达到了较好的应用效果。     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

基于SURF算法的医学图像特征点匹配

微创外科手术中的图像特征点快速匹配,可使计算机具备图像实时识别能力,提高手术成功率。但由于在手术中所运用的图像匹配算法具有计算量大、耗时长等缺点,提出一种基于SURF的图像特征点快速匹配算法。首先对图像采用SURF算法提取特征点,然后通过Hear小波变换确定特征点的主方向和特征点的描述子,并使用改进的最近邻搜索算法进行特征点匹配,最终根据实际需要选取相似度最高的前50～100对匹配点进行对比实验。实验结果表明,该算法鲁棒性强、速度快、匹配准确性高,且在医学图像处理中具有较大的应用价值。     

双维度交叉特征点协同匹配的点云拼接算法

为提高结构光三维重构系统的点云匹配速度及精度,提出二维视图及三维点云交叉特征点协同匹配的方法。首先,通过投影变换及维度映射关系实现待拼接投影图像的归一化,经预处理后提取端点及分叉点作为关键点,对同类点进行三角划分及相似匹配得到初始点集,并将其映射至三维空间。其次,利用kd-tree搜索得到双邻域质心,根据三点构成的三角形相似关系进一步筛选点集。最后,采用四元数法完成粗拼接,进而使用改进的迭代最近点(ICP)算法完成精拼接。实验结果表明,所提算法的匹配准确率达98.16%,匹配用时3s,粗拼接重叠区域的重心距离误差为0.018mm,所提算法对于二维图像视角变换、纹理光滑、光线不均等具有较高的鲁棒性。     

一种用于图像拼接的改进ORB算法

针对Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,用ORB匹配算法进行粗匹配,再用双向匹配和Random Sampling Coherence(RANSAC)算法对匹配点进行精匹配和提纯,进一步提高其正确率,最后使用渐入渐出加权融合完成图像拼接。实验结果表明,本文方法在图像的缩放和旋转、模糊、光照强度、拍摄视角等情况下都具有优秀的鲁棒性和稳定性,是一种实时性强、准确度高、拼接质量优秀的图像拼接方法。     

基于多目标优化的SIFT特征匹配算法

SIFT算子在实际应用中,由于地面图像本身特征不明显且提取出的特征点多、乱以及灰度变化不明显等特点的影响,从而导致特征点误匹配。为此提出一种改进的SIFT图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用多目标优化算法,建立相关匹配模板,利用给定同一场景的两幅图像,寻找同一场景点投影到图像中的模板之间的相关性建立数学模型即目标函数,根据同一幅图像中模板间的距离建立边界约束条件,从而剔除一些误匹配点。实验表明,该算法可以有效地提高图像匹配精度。     

基于图像尺度变化的一种特征点匹配算法

通过对灰度相关法特征点匹配算法的理论研究和实验分析,提出了一种能够克服图像尺度变化的特征点匹配算法。该算法主要根据图像特征点间欧氏距离的关系,结合传统的特征点灰度相关法和特征点的梯度相关法进行精确匹配。实验证明,该算法容易理解,易于实现,匹配结果较精确,误匹配点较少。     

融合多特征的图像检索算法

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.     

基于特征点匹配和广义Hough变换的扩展目标跟踪方法

针对扩展目标在跟踪过程中存在的因旋转、尺度变化和目标部分区域离开视场时引起的漂移等问题,提出了一种在特征点匹配的基础上结合广义Hough变换的扩展目标跟踪方法.采用ORB特征处理相邻两帧图像,得到初始匹配特征点,然后再用随机采样一致处理筛选出匹配正确率高的特征点作为基础特征点,利用这些基础特征点进行广义Hough变换,提取出一个相对位置固定的跟踪点对目标进行跟踪.实验表明,该方法具有能保持跟踪点的相对位置固定的特性.