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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 515 毫秒

1.  基于AKAZE算法的图像拼接研究  
   闫璠  张莹  高赢  涂勇涛  张东波《电子测量与仪器学报》,2017年第31卷第1期
   针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题,提出一种简单有效的AKAZE拼接算法.该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点,接着计算M-LDB描述符从而生成特征向量.随后计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对,然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵,根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系,结合两者统一投影平面,最后利用加权融合实现两幅图像的拼接.对KAZE、SIFT、SURF、ORB 、BRISK进行性能实验比较,所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能,而且处理时间大大缩短,实现了有效的图像拼接.    

2.  一种KAZE算法在人脸图像匹配中的应用  
   衷伟岚  周力  袁臻《计算机系统应用》,2014年第23卷第4期
   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.    

3.  基于KAZE的自适应模糊图像配准算法  被引次数:1
   任克强  胡梦云  喻玲娟《电子测量与仪器学报》,2017年第31卷第4期
   为了提高图像配准算法对于模糊图像的配准性能,提出一种融合非线性尺度空间和空间余弦相似度的自适应模糊图像配准算法.该算法将非线性尺度空间理论应用于图像的局部特征提取,采用KAZE算法提取图像的特征点,以构成M-SURF特征描述符;利用空间余弦对图像特征点进行匹配,并且根据不同的图像特性进行自适应阈值匹配,以得到便于寻求最优变换关系的合理数量的匹配点对;最后采用RANSAC算法滤除误匹配点对,以提升算法精度.实验结果表明,该算法可以有效地提高模糊图像配准的匹配准确率和精度,准确率和精度比KAZE算法最大可以提高25%和7.909像素,具有更好的配准性能.    

4.  基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法  
   王蕾《自动化信息》,2011年第10期
   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。    

5.  基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法  
   查易艺  孙权森  罗楠  纪则轩《计算机应用研究》,2016年第33卷第2期
   图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。    

6.  改进的视角鲁棒KAZE特征匹配算法  
   耿则勋  徐志军  卢兰鑫  沈忱  曾德佳《光学精密工程》,2016年第24卷第3期
   针对KAZE特征匹配算法对视角变化敏感,在大视角场景下不能实现正确匹配的问题,提出了一种视角鲁棒的PKAZE(Perspective-KAZE)算法。该算法在原KAZE描述符的基础上,计算特征点邻域内的二阶梯度均值,形成新的扩展的80维描述符;然后利用透视变换模型对待匹配影像进行多视角模拟,在模拟影像上提取改进的KAZE描述符,再进行特征匹配。最后,选取5对含有最多正确匹配数量的影像上的匹配对作为初始结果,利用随机抽样一致算法对初始结果提纯。对多组图像进行了匹配实验,结果表明:与KAZE、尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,所提算法对视角变化具有更强的鲁棒性;与透视尺度不变特征(PSIFT)和仿射尺度不变特征(ASIFT)算法相比,本算法匹配正确率更高,分别为PSIFT的2~10倍,ASIFT的2~7倍。提出的算法对视角变化具有很好的鲁棒性,不仅对模拟影像的视角变化很稳健,而且适用于真实三维复杂场景拍摄的大视角影像,具有一定的实用价值。    

7.  基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法  
   曾朝阳  程相正  陈杭  宋一铄  窦晓杰  黄超《激光与红外》,2014年第44卷第2期
   针对激光三维成像传感器与可见光传感器图像分辨率差异较大,配准过程中特征点误匹配情况严重的问题,提出了一种基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法。首先,采用双线性插值算法对低分辨率图像进行预处理,然后在经典SURF算子的基础上,采用最近邻向量匹配法完成SURF特征的粗匹配,并基于特征偏移一致性原则对匹配情况做进一步优化,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的仿射关系,利用所求的变换参数插值得到配准后的图像。实验结果表明,该配准方法在保持配准速度的同时,结构相似性测量指数提高了约11%,进一步提高了配准的精度。    

8.  基于SURF算法的无人机航空图像自动配准研究  
   李二俊  刘万林  余涛  谢东海  蔡庆空《工程勘察》,2013年第10期
   针对实时性要求中SIFT特征配准算法耗时长的缺点,本文将SURF(Speeded Up Robust Feature,即加速鲁棒特征)算法应用于无人机航空图像的自动配准问题中。首先利用Hessian检测子检测特征点,再通过粗匹配和细匹配得到匹配点对,最后执行几何变换完成对图像的配准。通过与SIFT(Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换)配准方法进行对比,结果表明SURF算法在满足精度的前提下具有比SIFT算法计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值。    

9.  基于抖动补偿技术的印刷品图像配准方法研究  
   张雷洪  熊锐《光学仪器》,2019年第3期
   在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明,SURFORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。    

10.  基于ASIFT的无缝图像拼接方法  
   杨小辉  王敏《计算机工程》,2013年第39卷第2期
   传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。    

11.  具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准  被引次数:3
   芮挺  张升奡  周遊  孙峥  曹鹏《光电工程》,2012年第39卷第8期
   多源传感器成像原理的差异给图像配准带来了很大困难,本文针对红外与可见光图像配准提出了一种具有SIFT描述特征的Harris角点多源图像配准算法。首先建立多尺度空间,以多尺度空间检测尺度不变的Harris角点作为特征点;然后通过改进SIFT对特征点的描述方法,采用圆环结构算子对Harris角点进行类SIFT的特征描述;最后利用双向最近邻方法进行匹配,通过最小二乘法实现图像的配准。实验证实了算法配准的精确性、快速性和稳定性,具有较好的配准效果。    

12.  基于改进SIFT的SAR图像配准方法  
   张雄美  易昭湘  蔡幸福  宋建社《计算机工程》,2015年第41卷第1期
   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。    

13.  基于非线性扩散滤波的双目视觉跟踪与测量研究实现  
   于菲  战兴群  刘铭《计算机测量与控制》,2016年第24卷第2期
   针对双目视觉跟踪与测量技术的研究主要集中在缩短时间,精确性问题考虑不够充分;结合KAZE特征提取算法,利用卡尔曼预测对目标进行跟踪,提出一种基于图像匹配的双目视觉跟踪与测量算法;将KAZE特征提取算法和SIFT、SURF等算法进行仿真对比,结果表明KAZE算法具有更加出色的匹配率,而跟踪速度相当;运用KAZE算法与卡尔曼预测跟踪技术实现了基于Visual Studio环境下的双目视觉测量与跟踪系统,测试结果表明,该系统可进行有效的高精度测量。    

14.  基于不变特征的CCD影像与红外影像的自动配准  
   丁琳  倪希亮  江涛  胡顺石《红外与激光工程》,2011年第40卷第2期
   根据环境星可见光影像和红外影像的成像特点,针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的改进配准算法.首先,通过对影像进行分块提取SIFT特征关键点,实现了影像特征点的均匀化,同时加快了特征点的提取速度;然后,局部自适应地对特征点进行几何约束,从局部选取最优匹配点以达到提高图像匹配准确率的目的;最后,通过一致性检测原理剔除错配,实现最终的精确配准.利用所提出的算法,通过对环境星可见光影像与红外不同分辨率影像进行大量配准实验,结果表明:该算法能够快速、准确地实现环境星可见光影像与红外影像之间的配准,具有很好的实用价值.    

15.  一种基于SURF的全景图像配准算法  
   梁艳菊  李庆  林蓁蓁  陈大鹏《传感器与微系统》,2012年第31卷第5期
   传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大、时间效率低。提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法。运用SURF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除误匹配点;最后估计出两幅全景图像的变换矩阵。测试表明:算法具有较高的时间效率和良好的鲁棒性。    

16.  基于FKICA-SIFT特征的合成孔径图像多尺度配准  被引次数:4
   刘向增  田铮  史振广  陈占寿《光学精密工程》,2011年第19卷第9期
   针对合成孔径(SAR)图像的配准,提出一种基于仿射不变快速核独立成分分析-尺度不变特征变换(FKICA-SIFT)的多尺度配准方法。首先,根据特征点的Hessian矩阵构建仿射不变SIFT描述子。接着,利用FKICA提取该描述子的独立成分得到新的描述子FKICA-SIFT。然后,利用该描述子对Steerable滤波后的各层带通合成子图像提取的特征点进行匹配。最后,采用由粗到细的匹配策略逐步优化变换参数,实现图像的多尺度精确配准。实验结果表明,对有较大仿射变化的SAR图像,当阈值小于0.7时,该方法的匹配正确率大于85%,阈值小于0.5时,匹配正确率可达90%以上,配准精度达到亚像素水平,优于SIFT,PCA-SIFT,ICA-SIFT及SURF等相关方法。使用该方法准确地检测出了地震前后唐家山堰塞湖水域的变化情况,基本满足了SAR图像变换检测前精确配准的要求。    

17.  基于SIFT的图像配准方法  被引次数:7
   刘小军  杨杰  孙坚伟  刘志《红外与激光工程》,2008年第37卷第1期
   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。    

18.  基于SG-SIFT的光学遥感影像配准  
   余先川  吕中华  胡丹  张立保  徐金东《北京邮电大学学报》,2014年第6期
   提出了一种基于信号理论和网格化的尺度不变特征变换(SG-SIFT)光学遥感图像配准算法.根据高斯差分尺度空间中各图像层间的频域关系设定各图像提取特征点的数目,使特征点在尺度域上分布均匀;再将各图像层网格化,使特征点在图像空间中分布均匀;然后用一致性检测法剔除有明显错误的匹配对.实验结果表明,利用SG-SIFT算法得到的特征点比尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点分布更均匀,正确匹配对数目比均匀鲁棒尺度不变特征变换(UR-SIFT)算法均多17.47%,且SG-SIFT算法的均方误差明显低于SIFT和UR-SIFT算法.    

19.  矩阵填充与主元分析在受损图像配准中的应用  
   王卓峥  贾克斌《吉林大学学报(工学版)》,2013年第Z1期
   本文提出了一种有效的针对受损图像(元素丢失)的图像配准方法。利用矩阵填充技术将受损图像的丢失元素恢复,然后将主元分析法(PCA)应用于尺度不变特征变换(SIFT)中进行图像的配准。针对SIFT算法采用128维特征向量表示特征点,存储空间、匹配时间与特征点数量成正比,文本采用主元分析法对多维特征向量进行降维处理,以提高运算效率;并采用高斯加权欧氏距离代替欧氏距离进行特征点的匹配。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性、准确率和匹配速度,针对受损图像配准具有较好的鲁棒性,可应用在基于内容的图像与视频检索等机器视觉领域。    

20.  基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用  
   丁湘楠  谢正忠  宋晓宁《电子设计工程》,2013年第11期
   针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。    

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