基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法

SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用SIFT特征进行匹配,存在两个问题:易受匹配参数的影响,出现较多的错漏匹配现象;只适用于相似变换情况下的图像匹配,对于高维的仿射变换情况则难以奏效,而在实际图像匹配中这种情况更为常见。针对以上问题,提出了一种空间变换迭代的SIFT特征图像匹配方法。把SIFT特征点集匹配转化为SIFT特征向量与点集的几何分布信息相关的函数最优化求解问题,通过在确定性退火框架下,迭代求解空间仿射变换与点集匹配对应关系,最终得到最优的SIFT特征点匹配关系。仿真实验表明:在较大仿射变换情况下该方法仍能实现图像SIFT特征点集的正确匹配。     

基于初始尺度变换的SIFT匹配算法

直接使用检测到的SIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)特征点进行特征点匹配,匹配性能仍然有待提升.提出了改进的SIFT匹配算法,利用匹配特征点的尺度比直方图,估计出近似的图像尺度比k,然后将空间分辨率较高的图像初始尺度增大到k倍,再次提取特征点进行匹配.实验结果表明,相比于其它用尺度约束条件提升性能的匹配算法,基于初始尺度变化的SIFT匹配算法在处理结构型图像时性能得到了很大的提升.     

基于SIFT的图像配准方法

针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明：该方法能处理相似变换的图像配准。     

一种加入标志识别的图像拼接技术

图像拼接过程中,由于两张图片曝光度和拍摄角度不同,对应匹配区域无法正确识别,进而导致图像融合失败或者融合时间过长。针对此问题,利用高斯滤波对图像平滑处理,起到减少图像噪声的作用。此时,处理后的图像就不会因为曝光度等拍摄问题导致特征点配准出现误差。此外,针对有明显相同特征区域的两副图像,提出要标志共有区域,并以此为中心通过距离和角度的关系进行迭代,去除基于尺度不变特征变换(SIFT)算法提取的两副图像不匹配的特征点,进而减少后续匹配时间和提高图像拼接成功率。实验结果表明该算法的可行性。     

CCD像元尺寸对傅里叶变换法相位测量精度的影响

针对随机抽样一致性算法(RANSAC)计算量大、耗时长、匹配点选取不当会影响变换矩阵精度、阈值的鲁棒性较差, 以及不能完全去除误匹配等不足, 提出了一种基于SIFT特征和误匹配逐次去除的图像拼接算法。该算法首先提取图像的SIFT特征, 并利用近似的最近邻搜索算法(BBF)进行特征初始匹配, 然后利用一种误匹配逐次去除的迭代算法正确地估计图像间的变换矩阵。在这种误匹配逐次去除的迭代算法中, 采用预检测模型的方法, 减少了迭代运算的数据量, 提高了拼接速度; 采用匹配点按块随机选取的方法保证了变换矩阵的稳定性和精确度; 通过逐次筛选去除误匹配, 且在筛选过程中采用自适应阈值, 完全去除了误匹配。实验结果表明, 该算法在保证较高精度和鲁棒性的情况下, 缩短了拼接时间, 提高了拼接效率。     

基于SIFT特征和误匹配逐次去除的图像拼接

针对随机抽样一致性算法(RANSAC)计算量大、耗时长、匹配点选取不当会影响变换矩阵精度、阈值的鲁棒性较差,以及不能完全去除误匹配等不足,提出了一种基于SIFT特征和误匹配逐次去除的图像拼接算法.该算法首先提取图像的SIFT特征,并利用近似的最近邻搜索算法(BBF)进行特征初始匹配,然后利用一种误匹配逐次去除的迭代算法正确地估计图像间的变换矩阵.在这种误匹配逐次去除的迭代算法中,采用预检测模型的方法,减少了迭代运算的数据量,提高了拼接速度;采用匹配点按块随机选取的方法保证了变换矩阵的稳定性和精确度;通过逐次筛选去除误匹配,且在筛选过程中采用自适应阈值,完全去除了误匹配.实验结果表明,该算法在保证较高精度和鲁棒性的情况下,缩短了拼接时间,提高了拼接效率.     

基于不变因子的SIFT误匹配点剔除及图像检索

为解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像发生旋转和尺度变化时产生的错误匹配问题,提出一种新的算法。根据SIFT提取的关键点信息,利用正确匹配点对间的旋转不变因子和尺度不变因子来剔除SIFT误匹配点,然后对保留下来的特征点进行聚类分析,对目标图像进行识别判断,并通过实验将该算法与双向匹配算法和随机抽样一致性算法(RANSAC)进行比较。实验结果表明,该算法能够有效地剔除误匹配点,且误剔除率低。剔除误匹配点后再进行图像检索,图像的漏检率和误检率都大大地降低了。     

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.     

基于区域互信息的特征级多光谱图像配准

提出了一种基于点特征的多光谱图像配准方法.利用SUSAN算法提取角点特征,采用域互信息(RMI)作为相似性测度获取初始匹配特征点集;在精匹配阶段,首先计算初始匹配征点对的匹配强度和明确度,进行松弛迭代,得到匹配强度和明确度都较大的一一对应关系的特征点对,然后利用马氏距离的仿射不变性筛选出正确的点对,将不正确的点对从初始匹配特征点集中删除,重新进行松弛迭代,重复上面的步骤,直到筛选不出新的正确点对为止;获取了足够多的同名控制点后,用最小二乘法估计初始仿射变换参数并迭代修正.实验结果表明,算法可以达到亚像素级的配准精度.     

Contourlet-SIFT特征匹配算法

基于局部特征的匹配算法中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法性能好,应用广泛,但其描述子的维度高、匹配耗时大,对局部相似区域的匹配鲁棒性差.为此,该文提出一种Contourlet-SIFT特征匹配算法.在尺度空间下提取旋转不变特征,对特征及其邻域进行 Contourlet 变换,由各方向子带分解系数的均值和标准差构建全局纹理描述向量,根据向量间欧氏距离的大小进行特征点排序,选取距离较小的前1%的特征再进行 SIFT最近邻比值匹配.实验结果表明该算法对亮度差异大、相似区域多的图像的匹配性能优于SIFT,在保证尺度、旋转、视角等不变性与SIFT相当的同时,匹配速度大为提升.     

Discarding wide baseline mismatches via topological clustering

A novel scheme called topological clustering is presented to discard SIFT mismatches, based on the topological relationship consistence between two SIFT matches. The experimental results show that the developed method can extract high correct ratio matches efficiently from low correct ratio initial matches for wide baseline image pairs.     

基于函数拟合的SIFT误匹配点剔除算法

针对RANSAC算法在剔除SIFT误匹配点实验中存在耗时长、误匹配等问题,提出了基于函数拟合的SIFT误匹配点剔除算法。首先采用SIFT算法进行待匹配图像与匹配图像的匹配工作,对匹配后的待匹配图像关键点采用迭代最小二乘拟合法构建函数模型,然后与匹配图像特征关键点进行拟合,最后计算两者的误差,当误差大于给定阈值时,确认该点为误匹配点,对其进行剔除。实验结果表明,采用基于函数拟合剔除误匹配点在时间上比RANSAC算法平均节省了2 s,正确匹配率提高11.75%,并且较多地保留了正确匹配点。     

A stereo matching algorithm based on SIFT feature and homography matrix

Aiming at the low speed of traditional scale-invariant feature transform (SIFT) matching algorithm, an improved matching algorithm is proposed in this paper. Firstly, feature points are detected and the speed of feature points matching is improved by adding epipolar constraint; then according to the matching feature points, the homography matrix is obtained by the least square method; finally, according to the homography matrix, the points in the left image can be mapped into the right image, and if the distance between the mapping point and the matching point in the right image is smaller than the threshold value, the pair of matching points is retained, otherwise discarded. Experimental results show that with the improved matching algorithm, the matching time is reduced by 73.3% and the matching points are entirely correct. In addition, the improved method is robust to rotation and translation.     

结合区域分割的SIFT图像匹配方法

针对待配准图在参考图上存在多个相似的区域,传统的SIFT算法导致匹配点数量较少,影响对模型变换参数估计的情况,提出了结合区域分割的SIFT方法。与原始算法相比,该算法可以得到更多正确的匹配点对,时效性上更优。实验结果表明,该算法比原算法的正确匹配点对提高了近30倍,结合区域分割的特征匹配,剔除了90%以上的误匹配点对,改进后的算法时间性能上也更优。     

基于SIFT/ORB几何约束的红外与可见光图像特征点匹配

红外图像与可见光图像记录着地物的不同属性信息,两者融合能够优势互补,弥补单一数据源信息的不足。然而由于两者成像原理不同,热红外传感器与可见光传感器对同一场景获取的图像灰度差异较大,二者图像误匹配多,融合难度大。本文在分析红外与可见光图像共有特征的基础上,提出了一种基于SIFT与ORB特征检测的匹配方法,利用SIFT算子与ORB算子同时进行特征点检测,先基于RANSAC对SIFT匹配得到的同名点进行筛选,同时结合最近邻比次近邻算法获取ORB匹配点,再利用SIFT匹配点对ORB匹配点进行距离和角度的几何约束进一步剔除误匹配,最终得到特征点分布均匀、可靠度更高的匹配结果,解决因灰度差异较大产生的匹配效果不佳的问题。利用4组红外与可见光图像进行实验,结果表明,本文算法特征点正确匹配数量相较于SIFT分别提高了约3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了红外与可见光图像的匹配数量,为两者间的匹配提供了一种有效的方法。     

一种稳健的多源遥感图像特征配准方法

 提出了一种稳健的多源遥感图像特征配准方法.首先引入相位一致性变换来消除图像灰度、对比度差异的影响并提取特征点;然后基于Zernike矩重构互相关函数并通过重构函数最大化实现图像旋转条件下的特征点匹配,同时结合双向最大互相关值匹配策略实现图像的粗略配准;最后,采用迭代修正变换参数算法最终实现多源遥感图像高精度配准.对大量多源图像进行配准实验表明,提出方法对多源遥感图像配准具有较强的适应性且配准精度高.     

利用尺度空间下特征点进行匹配的电子稳像方法

在电子稳像过程中,获取准确的图像运动矢量是稳像的关键,而尺度不变特征转换（SIFT）算法可以较准确地提取运动矢量。为此给出了一种基于尺度不变特征变换的特征提取和匹配的电子稳像方法。SIFT算法是一种在不同尺度空间下提取特征点的方法,该方法首先进行尺度空间极值点检测,然后对特征点定位,最后进行特征向量生成与匹配。实验结果表明,该方法具有多量性,提取特征点数较多且特征匹配点对具有较高的准确率,可以获取较理想的稳像效果。