基于改进AKAZE算法的快速图像配准方法

针对无人机影像匹配容易出现匹配速率低、鲁棒性差的问题，提出一种改进AKAZE(accelerate-KAZE)算法的快速图像匹配方法。首先，在特征提取阶段，使用AKAZE算法对非线性尺度空间进行构建，采用fast retina keypoint(FREAK)描述符对特征点进行有效描述；之后，利用基于网格的运动估计（GMS）方法对所获得特征点进行预匹配，并进行鲁棒性优良的区分；最后，在随机抽样一致性（RANSAC）算法的基础上对匹配结果进行进一步筛选。为了验证所提方法的有效性，使用Oxford标准图像数据集和RSSCN7遥感图像数据集进行实验，对所提方法与改进AKAZE、ORB、KAZE、SIFT+FREAK算法进行对比，确保所提方法在保持较高准确率的同时能够实现快速的图像配准。在图像光照变化、模糊变换及压缩变换下，所提方法能够保持较好的鲁棒性，可以满足无人机影像实时匹配的需求。     

基于相位相关法改进的ORB图像匹配算法

为了提高图像平移后ORB特征点匹配的准确率,提出了一种基于相位相关法改进的ORB图像匹配算法。该算法首先采用相位相关法求取左右两幅图像间的像素偏移量,以确定图像的重合部分;其次,提取图像FAST特征点并计算BRIEF描述子;接着,对要匹配的点增加窗口约束,以缩小匹配范围;然后,采用快速近似最近邻（FLANN）特征点匹配算法完成图像重合部分特征点的匹配;最后,将匹配错误的特征点采用随机采样一致性（RANSAC）算法进行删除。经实验验证,该算法将ORB特征点匹配的精确度有效的地89.7%提升至93.1%。     

基于高斯滤波和AKAZE-LATCH的图像匹配算法

针对图像匹配中AKAZE(Accelerated-KAZE)算法匹配精度较低以及计算复杂等问题,提出了一种基于高斯滤波和AKAZE-LATCH(AKAZE-Learned Arrangements of Three Patch Codes)算法相融合的图像匹配算法。首先,对输入图像进行高斯滤波预处理,去除高斯噪声等连续性噪声,并且保留图像的边缘信息。然后通过LATCH算法为AKAZE算法构建高效的二进制描述子,再通过KNN(K Nearest Neighbors)算法得到对应的匹配对。最后结合USAC(Universal RANSAC)去除误匹配对方法进行再次筛选,得到最终的匹配结果。经实验对比,所设计的算法相较于AKAZE算法匹配精度更高,且具有良好的鲁棒性和可靠性,可用于多数复杂场景下的图像匹配。     

基于KLT特征点的LK光流金字塔FPGA实现

提出了一种基于KLT特征点的LK光流金字塔的FPGA实现方法,用于解决目标检测与跟踪系统中图像匹配实时性差、鲁棒性低及资源开销大等问题。在FPGA端,首先利用优化的KLT算法提取图像的特征信息;再结合图像金字塔,通过优化的LK光流金字塔算法估计特征点的总光流;最终将FPGA处理结果与MATLAB仿真进行对比分析。实验结果表明,该优化的方法在硬件实现中是合理有效的,不仅降低了算法实现的难度及资源开销,同时可满足图像匹配精度及实时性的要求。     

改进ORB-LK光流法的无人机速度估计

针对无人机无法在全球定位系统信号弱或拒止环境下实现自主导航的问题,提出一种基于改进的ORB-LK光流法的速度估计算法.首先,通过ORB算法提取目标物体上的特征点,经过LK光流法计算出图像光流速度;然后,采用前向后向匹配算法确定匹配点对,利用渐近一致采样算法剔除误匹配实现精匹配;最后,结合惯性测量元件测得的无人机旋转速度和声呐测得的高度计算出平移速度,为无人机自主导航提供速度信息.通过在Matlab中仿真实验证明,改进算法在公开图像数据集中的平均运算时间为0.622 s,满足无人机实时应用的条件,相较于原ORB-LK算法大幅提升了匹配正确率,能够准确地进行速度估计.     

基于LK和FAST的时间序列图像快速配准算法

LK光流算法是一种精确高效的特征跟踪算法,能够较大幅度提高图像配准的精度和速度。针对时间序列图像的配准问题,基于LK光流算法,通过基于图像金字塔的方式跟踪改进后的FAST特征角点,采用一种鲁棒的单应矩阵估计算法解算配准参数,提出了一种基于LK光流和改进FAST特征的实时鲁棒配准算法。通过一组时间序列图像从配准精度和配准速度两个方面对所提出算法的性能进行了验证分析,平均重投影误差为0.16,平均处理速度为30 Hz。实验结果表明,该算法能够提取稳定的FAST角点,快速准确地跟踪匹配序列图像之间的特征,较好地解决时间序列图像的实时配准问题。     

基于改进SIFT算法的汉字图像匹配

根据汉字图像的特点,提出一种改进的SIFT算法。该算法将特征点算子的维数进行降低以减少计算量,并且增加描述子的像素范围以增加匹配精度,由于汉字结构的特点,旋转会产生错误的匹配,所以取消SIFT的旋转不变性。实验结果表明,与标准SIFT算法相比,改进的SIFT算法在时间上及提高文字图像匹配的准确率上都有所提高。     

基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法

针对传统AGAST特征匹配算法存在精度差、鲁棒性低等问题，提出一种基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法。首先使用双边滤波进行去噪和增强图像边缘细节效果。其次使用BEBLID算法在特征提取阶段创建高效二进制描述子，来产生更好的局部特征描述。然后使用GMS算法结合汉明距离来筛选KNN匹配后的图像，达到特征粗匹配。最后使用GC-RANSAC算法在误匹配剔除阶段进行局部最优模型拟合，得到图像特征精匹配。实验结果显示：改进后的算法在复杂环境下的总体平均准确率较AKAZE,BRISK和SIFT分别提高了10.57%,17.20%和19.45%。     

基于局部保持匹配的改进图像匹配算法

针对传统图像匹配算法存在误匹配率高、匹配耗时长等问题,提出一种基于局部保持匹配(LPM)的改进图像匹配算法.该算法首先对图像进行双边滤波,减少噪声干扰,之后在尺度不变特征变换(SIFT)算法下提取鲁棒特征点,并利用欧氏距离进行粗匹配得到初始匹配集;然后利用LPM算法对初始匹配集中具有相似局部邻域结构的特征点进行保留,剔...     

基于改进ORB-FLANN算法的工件图像识别方法

针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法进行修改,解决传统图像识别算法在图像存在尺度和旋转变换情况下存在的弊端并降低误匹配率。该方法对ORB算法检测到的特征点采用SURF(Speeded Up Robust Features)算法添加方向信息并完成特征描述,得到旋转尺度不变性的特征点,结合FLANN算法并引入双向匹配策略进行特征点粗匹配,最后利用渐进采样一致算法进一步剔除误匹配点对完成精匹配。实验结果表明,与其他方法相比,改进算法在处理尺度、旋转等变换图像时,匹配正确率分别提高了2.6%～18.8%和29.5%～43.9%,运行时长均在4 s以内,提高了对工件图像的识别效率和精准性。     

基于融合改进RANSAC光流法的无人机视觉SLAM研究

针对同时定位与建图(SLAM)中存在定位精度不足、匹配特征点误差累积和特征匹配时间较长,提出了一种融合改进RANSAC光流法的优化算法。该方法基于传统RANSAC算法,加入最小二乘法对模型进行迭代优化来估计最优模型,对光流法的误匹配点进行剔除,大量减少图像误匹配特征点;把融合改进后的RANSAC光流法与特征点通过卡尔曼滤波进行融合,最后使用改进后的算法在公开的EuRoC MAV数据集中进行SLAM定位精度实验。实验结果表明：该改进算法能够有效减小光流法特征匹配的误差,从而提高无人机视觉SLAM的定位精度。     

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。     

基于四旋翼飞行器的改进金字塔LK光流算法的研究

针对四旋翼飞行器在飞行过程的水平漂移问题,提出利用改进的金字塔LK光流算法予以改善.首先,通过VisualStudio2013仿真,确知改进的金字塔LK光流算法比传统金字塔LK光流算法对图像的速度信息提取精度更高.然后,再建立四旋翼飞行器的动力学模型,将两种光流算法导入MATLAB的仿真模型中,得出:四旋翼飞行器能有效根据改进的金字塔LK光流算法获得速度信息以降低水平漂移.最后,通过在轴距为430 mm的四旋翼飞行器的平台上进行飞行试验,结果表明:采用改进的金字塔LK光流算法能使四旋翼飞行器的水平漂移程度降低,可实现较为稳定的悬停.     

融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究

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。     

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。     

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法。首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对;最后,采用随机采样一致算法进一步剔除冗余匹配点,获取更为精准的匹配对。实验结果表明,本文优化的ORB算法可以很好地满足实时性和精度的要求,特征匹配的平均耗时为原ORB算法的87%左右,且平均匹配率达98%以上。     

改进BRISK特征的快速图像配准算法

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。