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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 134 毫秒
1.
针对单一特征条件下图像匹配率较低,以及SIFT算法由于固定对比度阈值造成特征点数目提取不均的问题,提出一种混合特征下最优阈值预测的图像匹配算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后利用纹理参数二阶矩自适应法得到最优阈值,并用描述性较强的纹理特征向量对SIFT匹配过程进行约束实现图像的匹配。实验结果表明,提出的算法根据图像灰度分布自适应选取对比度阈值,能够增强图像细节信息且使提取的特征点数量稳定,在匹配过程中引入纹理向量作为约束准则,避免了相似区域的误匹配,对光照和模糊图像有较好的鲁棒性。  相似文献   

2.
针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法。该算法对SIFT匹配算法中的距离比阈值进行自适应优化,确定最佳的阈值,再利用双向匹配的方法剔除误匹配点。实验结果表明,针对不同的实验图像,所提算法都能自适应地求解出一个最优的比例阈值,使得匹配点数最多,同时具有较高的匹配正确率,经过双向匹配的策略优化后效果更好。  相似文献   

3.
将尺度不变特征变换(SIFT)二次匹配方法用于IRS-P5立体像对的同名像点识别。引入全局几何约束与唯一性约束,剔除误匹配,获取用于初始定位的匹配样本,完成初始匹配。根据初始定位点,获取小区域子图像,在小区域内调整SIFT匹配阈值,在唯一性约束基础上,引入偏移坐标差值约束,完成二次匹配。通过实验验证,相比于将SIFT算法直接应用于遥感影像同名像点识别,SIFT特征二次匹配算法在严格阈值下,匹配对数可增长23.07倍,可获取更密集可靠的同名像点。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
鉴于尺度不变特征转换(SIFT)匹配算法存在计算效率不高且容易出现误匹配的问题,针对视觉同步定位与地图重建,提出了一种基于先验信息的SIFT匹配算法.该算法首先根据机器人和特征点的相对距离变化来预测尺度空间的变化;然后根据机器人和特征点的当前状态来预测特征点的图像位置;最后在预测的图像位置进行SIFT匹配.实验结果表明...  相似文献   

6.
SIFT算法在点云配准中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种精确有效的点云配准算法。通过对图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,用RANSAC算法剔除误匹配点,然后由映射关系获取三维对应特征点,采用投票法来进一步剔除误匹配点。在由单位四元数法获得点云初始位置关系的基础上,采用基于特征点的改进ICP算法来实现精确配准。通过实验验证,该算法在点云配准中具有速度快和稳定性好的特点。  相似文献   

7.
王蕾 《自动化信息》2011,(10):29-31,67
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。  相似文献   

8.
针对SIFT (scale invariant feature transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降;提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型.实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度.  相似文献   

9.
陈抒瑢  李勃  董蓉  陈启美 《计算机工程》2012,38(17):196-200
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。  相似文献   

10.
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。  相似文献   

11.
李加亮  蒋品群 《计算机应用》2019,39(10):3060-3064
针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题,提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配,计算输入图像间的点映射关系和重合区域,使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准,利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型,使用图像插值方法对图像进行变形映射;采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡,完成图像拼接。实验结果表明,在拼接相同图像的情况下,所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比,特征点配准效率提高了约59.78%,而且得到了更多的特征点对;与经典的图像拼接算法相比,该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题,同时提高了图像的质量评估指标的得分。  相似文献   

12.
为了解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先,利用快速旋转不变性特征(ORB)算法对图像进行预匹配,对预匹配的特征点采用网格运动统计(GMS)来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分;然后,采用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选,并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理,进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比,实验结果表明,所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上;与GMS、SIFT、ORB等算法相比,该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点,说明它能有效剔除误匹配点,进一步提高图像匹配精度。  相似文献   

13.
基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

14.
陈虹  肖越  肖成龙  宋好 《计算机应用》2018,38(5):1410-1414
针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离(Euclidean distance)比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。  相似文献   

15.
SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是目前最流行的局部特征提取及匹配算法.但传统SIFT算法采用欧氏距离来度量特征之间的SSD(Sum of Square Differences)并进行匹配,而传统的欧氏距离不能使高维特征向量恢复到具有低维的几何结构,导致错误匹配.为了克服这缺点,利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,然后使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配.实验表明:该方法在图像形变、光照变化和图像噪声方面优于原方法.  相似文献   

16.
When images are rotated and the scale varies or there are similar objects in the images, wrong matching points appear easily in the scale invariant feature transform (SIFT). To address the problem, this paper proposes a SIFT wrong matching points elimination algorithm. The voting mechanism of Generalized Hough Transform (GHT) is introduced to find the rotation and scaling of the image and locate where the template image appears in the scene in order to completely reject unmatched points. Through a discovery that the neighborhood diameter ratio and direction angle difference of correct matching pairs have a quantitative relationship with the image’s rotation and scaling information, we further remove the mismatching points accurately. In order to improve image matching efficiency, a method for finding the optimal scaling level is proposed. A scaling multiple is obtained through training of sample images and applied to all images to be matched. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can eliminate wrong matching points more effectively than the other three commonly used methods. The image matching tests have been conducted on images from the Inria BelgaLogos database. Performance evaluation results show that the proposed method has a higher correct matching rate and higher matching efficiency.  相似文献   

17.
针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。  相似文献   

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