SIFT特征匹配算法研究

提取灰度图像的SIFT特征并将其应用于图像检索是目前国内外研究的热点。用距离函数对图像的特征向量进行相似性度量,从而实现SIFT特征向量的匹配。通过实验很好地证明当图像本身的变化（例如大小或者旋转）对于图像的匹配的几乎没有影响。     

基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法

提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法.该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序.计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻.实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果.     

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。     

改进SIFT算法在图像数据相似性匹配中的应用研究

针对基本SIFT算法在效率和准确性上的不足,通过减少提取特征点主方向以及降低在生成描述子时的重叠运算复杂度,从行列两方面缩小特征点匹配的搜索范围,提高了算法的执行效率,增加了相似性匹配的匹配准确率,使其在月球图像数据库匹配的应用中取得了较好的效果。     

基于同形变换的航空倾斜影像自动匹配方法

针对仿射尺度不变变换提取(ASIFT)算法计算效率低的问题,提出了一种大倾角航空倾斜影像自动匹配方法H-SIFT。该方法利用影像粗略外方位元素计算两幅待匹配影像之间的单应变换矩阵,对左影像进行二维射影变换得到其纠正影像以消除两幅影像之间的几何变形、尺度和旋转问题,再对左影像的纠正影像和右影像进行尺度不变特征变换(SIFT)。匹配时,为了适当提高正确匹配点对的数量,利用不严格的比值提纯法和左右一致性检验得到粗匹配点对,并利用随机一致性检验剔除误匹配。最后将左影像其纠正影像上的匹配点反算到左影像上。通过对国产五倾斜相机平台(SWDC-5)获取的三组典型城区航空倾斜影像数据进行实验,对于三组数据,该算法获得的正确匹配点对数量分别为ASIFT算法的2.18、1.31、1.70倍,该算法匹配耗时分别为ASIFT算法的0.93%、0.88%、0.97%。实验结果表明,与ASIFT算法相比,该算法获得的匹配点对在计算效率、数量和分布情况上都得到了显著提高。     

基于RANSAC的SIFT匹配阈值自适应估计

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。     

基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIF7算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT、算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

尺度不变特征变换法在SAR影像匹配中的应用

通过几组可代表合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像配准主要实际应用情景的实验, 对尺度不变特征变换法(Scale invariant feature transformation, SIFT)在SAR图像配准中的应用能力进行了系统的评价. 发现SIFT方法可以实现同轨获取的多时相斜距影像之间、斜距与地距影像之间、地距影像与经过地理编码的斜距影像之间的精确配准. 为了利用SIFT实现整景遥感影像间的配准, 提出了分块处理的方法. 实验发现分块寻找特征点虽然可引起特征点总数的降低, 但特征点的重复出现率仍大于76\%, 可满足大影像间配准的需要. 同时也发现SIFT匹配过程过于耗时是阻碍其在遥感领域实际应用的技术瓶颈. 本文指出了解决该瓶颈的技术方向, 并对不变特征匹配法在遥感领域的应用进行了展望.     

基于SIFT算法的无人机影像快速匹配

为使尺度不变特征转换算法更适合无人机影像的匹配,对该算法及其匹配策略进行探讨。对不同尺度下的影像匹配情况进行分析比较,发现减少尺度的影像匹配可缩短计算时间,但结果精度并没有降低。提出粗匹配加分块匹配的影像匹配策略,通过实验证明该策略较整体匹配能提高正确匹配点对的获取效率。     

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。     

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。     

基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

基于全局颜色传递的SIFT匹配算法

研究在不同光照条件下两幅彩色图像的匹配问题,提出了一种新的基于全局颜色传递的具有尺度不变性的特征变换（SIFT）匹配算法。新算法对不同光照下同一场景或目标的两幅彩色图像进行全局颜色传递,以减小匹配时由颜色差异带来的误差;利用SIFT算法提取处理后的图像的特征信息完成初步匹配;采用随机抽验一致性（RANSAC）算法消除误匹配点。实验结果表明新算法具有良好的彩色图像匹配性能。     

位平面和SIFT相结合的图像匹配方法

针对传统的相关匹配算法计算量大,对图像旋转敏感等问题,提出了一种位平面和尺度不变特征变换（SIFT）相结合的图像匹配算法。将待拼接的两幅图像[A、][B]各自分解为8个位平面,对两幅图像都选择前4个具有视觉信息的位平面[A1A2A3A4]和[B1B2B3B4];对[A1A2、][A2A3、][A3A4]图像进行异或运算,得到3幅图像。由于异或后的图像[A1A2]具有足够的细节部分,轮廓却不清晰,图像[A3A4]轮廓清晰,但是丢失了太多细节,而图像[A2A3]具有清晰的轮廓,又具有足够的细节信息,所以采用图像[A2A3],然后与原图像[A]进行异或得到[A],同时采用同样的方法得到图像[B],再次采用SIFT算法进行点对匹配,利用欧氏距离进行图像匹配,最后利用RANSAC进行图像容错处理,得到一幅匹配图像。实验结果表明,该算法有效地提高了匹配速度,对图像明暗变化、尺度旋转等具有较强的健壮性。     

一种改进的基于SIFT特征的商标检索方法

利用商标图像的形状特征,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反映了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,按相似度排序,在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征的良好描述能力,又减少了精确匹配需要的计算次数,降低了复杂度。     

火灾视频图像定位中特征点提取和匹配

SIFT算法广泛用于三维目标识别,但其由于依赖过多的特征点,计算量大,在实际火灾图像定位中很难保证算法的实时性。在保留了SIFT算法良好的旋转、尺度、光照等不变特性的基础上,采用关键点的4×4窗口（16维向量）表示关键点的特征描述。同时,利用双向匹配在特征点的匹配上保证了准确率。实验数据表明,该算法在很大程度上提高了图像的匹配速度,准确率满足火灾空间定位的需要。     

基于局部特征的遥感图像快速自动配准

针对图像处理领域中遥感图像的配准问题,提出一种基于图像局部特征的快速、自动配准方法。该方法选取具有良好尺度、旋转不变性以及精确特征点定位能力的SIFT局部特征,使用其特征向量间的欧氏距离作为相似性度量进行特征点匹配,并依据仿射变换误差准则去除奇异匹配特征点对,采用仿射变换的几何模型,实现了遥感图像的快速自动配准。实验结果表明,方法是高效、精确以及稳定的。