一种基于扇形区域分割的SIFT特征描述符

提出了一种在圆形区域内基于扇形区域分割的特征描述符构建方法. 首先, 针对SIFT描述符维数过高, 导致匹配速度慢的弱点, 提出在半径为9像素的圆形特征区域内划分为8个扇区, 在这些扇形特征邻域内统计8个方向的灰度梯度直方图, 形成64维描述符的方法,降低了描述符的维数. 同时, 针对SIFT构建描述符的运算复杂性较高的事实, 提出在圆形区域内计算像素灰度梯度主方向, 以主方向为基准点把该区域划分为8个等面积扇区的方法, 取消了对特征区域的旋转变换, 降低了构建描述符的运算复杂性. 通过与OpenCV SIFT和Lowe SIFT进行多方面对比实验, 结果表明该方法的综合匹配速度具有显著提升, 在两幅图像存在一定程度的视点、模糊、旋转、比例、光照变化等情形下, 匹配性能有所增强.     

基于SIFT特征的合成孔径雷达景象匹配方法

根据合成孔径雷达图像的特点,提出一种基于SIFT特征的合成孔径雷达(SAR)景象匹配的方法。首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT 关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。实验结果表明,本方法快速实用,有较强的有效性和鲁棒性。     

基于SIFT算法的目标特征检测与提取技术研究

验证了一种能够在不同图像之间进行同一个物体相匹配的方法,具有很强的可靠性,称之为SIFT算法(尺度不变特征变换).SIFT算法能够处理图像间发生的尺度变换、旋转、很大范围内的仿射形变、视角变换、噪声以及光照变换.它的功能十分强大,甚至可以仅仅根据一个简单的物体特征,在一个大型数据库中的许多高品质图像中进行相应目标的寻找...     

一种改进的SIFT图像特征匹配算法

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。     

基于SIFT特征的地貌图像匹配研究

求解地貌图像匹配点对是地貌反求测量过程中的核心问题之一.针对地貌图像的特点,选用基于SIFT 特征图像匹配算法,并根据其算法特点在Vc+ +环境下编写了匹配程序.对地貌模型图像在视角变化、光照不一致等情况下,进行大量实验表明,该方法具有稳定、快速、高效的特点.     

基于SIFT匹配算法的PCB板缺陷检测

图像匹配是PCB板缺陷检测中的一个重要环节,匹配效果的好坏直接影响着系统的检测结果和检测精度;为了取得良好的匹配效果和降低对系统硬件的精度要求,文章采用了SIFT匹配算法来进行图像匹配;首先应用SIFT算法获取匹配结果,然后计算出精确变换矩阵进行像素异或运算,最后运用数学形态学的方法消除边缘噪声;实验结果表明SIFT算法能够对存在畸变的图像取得良好的匹配效果,准确检测出缺陷.     

基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT（scale invariant feature transform）特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的“一对多”和“一对一”的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC（随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。     

基于SIFT特征与区域相结合的双目视觉匹配算法

以SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,使用双目视觉系统从两个不同的视觉角度采集立体图像对,提出基于SIFT特征匹配和改进的区域匹配相结合的匹配算法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征与区域相结合的匹配算法的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。     

基于方向约束的改进SIFT匹配算法

SIFT算法对图像的旋转、尺度变换、亮度变化等情况具有较好的不变性,广泛应用于图像匹配中,但SIFT特征向量生成过程复杂,导致算法实时性不理想,同时匹配结果还存在一定的误匹配点,影响了算法的精确性。为此,对SIFT算法进行改进,提出采用栅格形式选取种子点简化特征向量的生成过程,并利用关键点的方向约束性进一步剔除具有方向差异的误匹配点,从而简化计算量,提高匹配率。实验结果表明,改进后的算法能在保持原有SIFT算法稳定性的基础上提高近一倍的特征向量描述速度,初匹配结果经方向约束后能够有效地剔除具有方向差异的误匹配点,提高匹配率,大大增强了算法的精确性。     

一种改进的SIFT图像配准方法

针对普通SIFT算法效率因128维的特征点描述算子而降低的问题,提出一种改进的SIFT算法,利用圆环的特性同时对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,在降低描述算子维数的基础上,利用遍历搜索查找样本特征点的最近邻和次近邻特征点。实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进算法更稳定、更快速。     

基于SIFT的图像匹配方法改进

SIFT算法是一种经典的图像匹配方法,但也存在计算量大、时间复杂度高的问题.针对这些问题,本文提出了一种改进的SIFT算法,将SIFT算法中表示关键点的特征信息结构进行改造,重新生成了一种新的有序结构.此结构将128维向量描述子根据关键点的8个梯度索引方向分成8组,产生新的有序描述子.重构之后的算法,减少了关键点匹配的计算量,从而提高算法的效率.实验表明,改进的算法,保持了原算法的优点以及在不降低原算法匹配精度的情况下,算法效率有明显提升.     

基于SIFT的图像匹配算法

直接用SIFT算法对较模糊图像进行关键点提取时,提取的关键点个数较少且进行下一步匹配时错误匹配较多。提出一种基于SIFT特征的匹配算法,首先利用拉普拉斯算子对图像进行锐化处理,使其边缘得到突出,然后利用SIFT算法进行关键点提取,最后利用双向匹配算法进行图像匹配。实验结果表明,利用本文算法进行匹配比直接用SIFT算法进行匹配时的匹配点数更多,匹配效果更好。     

改进的SIFT结合余弦相似度的人脸匹配算法

针对人脸图像匹配在光照、姿态、表情等复杂背景下匹配耗时较长且正确率较低的问题,提出一种改进的SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）结合余弦相似度（Cosine Similarity,CS）的人脸匹配算法,通过构建圆形分区的特征描述符,降低特征向量维数,利用正反双向匹配以及匹配点对集中各匹配点对之间近似满足余弦相似的原则,采用余弦相似度来进行误匹配点对的剔除。在FEI人脸数据库上与目前流行的人脸匹配算法进行对比实验,实验结果证明了该算法在保证人脸匹配正确率和匹配点对数量的前提下,匹配速度平均提高2~2.5倍。     

基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究

基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。     

基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法

为有效地解决多视角深度图配准问题,提出一种新的配准算法.首先给出一种深度图数据图像化方法,根据深度图包含的像素信息和网格顶点处的曲率值创建特征图像;然后通过对特征图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,从而得到原始深度图上的特征点与匹配关系;最后采用投票和预配准方法去除误匹配,实现递增式多视角深度图配准.模拟噪声实验和多个实际测量深度图的配准实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性.     

基于Ncut的SIFT特征匹配算法

经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。     

一种改进的SIFT特征匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在计算量大、复杂度高的问题,提出一种基于图像Radon变换的改进SIFT特征匹配算法。改进算法在图像的SIFT特征点采样区域内作d条不同方向的直线,以d条直线上的图像Radon变换作为SIFT特征向量描述符,降低SIFT特征向量的维数,从而提高特征匹配效率。实验结果表明,改进算法具有较高的匹配精度和较少的匹配时间,适用于虚拟场景漫游或目标识别等实时性要求较高的系统。     

基于分块和仿射不变性的SIFT图像匹配算法

针对传统SIFT算法在匹配时出现实时性差、匹配量低以及RANSANC算法在剔除SIFT误匹配对时误匹配率高的问题,提出一种基于距离相对性的分块匹配算法和基于仿射不变性的误匹配对剔除算法。首先利用传统SIFT算法提取图像中的特征点;然后采用基于距离相对性的分块匹配算法进行特征匹配得到初始匹配对;由于初始匹配对中存在误匹配,接下来运用基于仿射不变性的误匹配对剔除算法来剔除误匹配对;最后,在不同图像变换下进行仿真实验。实验结果表明,算法在保持SIFT算法鲁棒性的基础上,能够得到更多匹配对,正确匹配率提高了10%左右,并且实时性也得到很大改善。