基于中心区域基准点的指纹匹配算法

指纹匹配是自动指纹识别中的重要环节。首先介绍了指纹匹配中已有的一些方法和指纹匹配需要解决的问题,继而提出了一种基于中心区域基准点的指纹匹配算法,通过搜寻中心区域的细节点集合定位基准点对,以此计算旋转和平移参数,最后统计姿势矫正后的匹配点个数来实现两枚指纹的比对。实验结果表明,针对图像质量不同的两个指纹库,该算法能有效地抵抗图像噪声,准确定位基准点,达到较高的准确率。     

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。     

利用去除形变的方法进行指纹匹配

提出了一种基于细节点的指纹匹配方法。定义了一种新的结构邻接特征联合体(AFU),并用这个与旋转和平移无关的局部特征与指纹细节点进行比对;利用纹路的频率和块方向信息对细节点的位置和方向进行重新调整以增加匹配的可靠性。实验结果表明该方法可以很好地处理指纹中出现的形变问题,具有较好的匹配效果。     

组合指纹匹配算法研究

组合不同的指纹匹配算法是提高身份认证识别率的有效手段。文章将指纹图像的细节特征引入到基于Gabor滤波器组的匹配算法中,并提出了一种基于细节特征算法和改进算法的组合匹配算法。该方法首先根据细节特征对输入指纹图像进行旋转平移,然后利用Gabor滤波器组对指纹编码区进行矩形分块编码,最后将匹配结果与基于细节特征匹配算法的匹配数进行组合,得到一个组合匹配数进行决策。通过对FVC2004DB1-A指纹库的实验,结果表明该文提出的组合算法与其它单纯利用细节特征或纹理特征的匹配算法相比较,该文的组合匹配算法具有更高的识别率。     

一种新的点模式指纹匹配方法

指纹的旋转和平移是指纹匹配中必须解决的问题,针对这一问题提出了一种新的指纹局部特征描述方法,主要是利用特征点之间的距离、特征点类型来构建新的局部特征向量,利用这些局部结构特征来实现对匹配参考点的确定,将存在平移和旋转的两个指纹特征点集转换为以匹配参考点为极点的极坐标下进行全局匹配。实验结果表明该算法对于指纹图像的旋转和平移具有较强的适应性,可以满足实际应用的需要。     

一种基于角点特征的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和计算机视觉中的重要环节。提出了一种基于角点特征的图像自动配准方法来处理具有相似变换的图像配准问题。角点特征由改进的Harris算子提取,然后将提取的角点组成虚拟三角形,利用在相似变换下参考图像和待配准图像中对应的虚拟三角形相似的原理,找到最相似的两个虚拟三角形,以它们对应的顶点作为控制点,求出变换模型参数,从而配准两幅图像。该方法只要求两幅图像中提取的角点特征包含3个以上的对应角点,就能配准两幅图像。它的另一个优点是理论上对两幅图像之间发生的平移、旋转和尺度变化没有限制。实验结果表明:这种图像自动配准算法是正确和有效的。     

基于局部特征结构的指纹匹配算法研究

针对实际应用中指纹识别系统对畸变图像识别率较低的情况,提出了一种点模式指纹匹配的新方法,利用细节点方向的分布特点,构造指纹图像中具有平移旋转不变性的局部特征结构,然后根据模板指纹和输入指纹局部特征结构的相似度寻找候选参考点对,将指纹图像进行对齐,最后进行特征点集的全局匹配,由结果分数来判断两个指纹是否匹配,给出了算法实现的全过程,实验结果表明该算法鲁棒性好,正确识别率较高,是一种实用的指纹识别技术.     

一种基于中心点的指纹匹配算法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,该文研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法.该算法利用奇异点或者指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对.实验结果证明,该算法可以快速、准确的定位基准点,精确求取变换参数,误识率低,准确性高,并具有图象旋转平移不变性.对面积适中的指纹图象,匹配结果可以满足在线应用的需要.     

基于相位相关的指纹拼接方法研究

基于指纹图像的旋转、平移、距离等不变特性,从增加指纹图像的有效特征点出发,提出了指纹拼接方法。该方法分为三步：第一步,提出基于中值滤波及局部属性的归一化预处理算法,去除图像噪声和影响相位相关度准确性的频率信息;第二步,图像进行伪极坐标快速傅立叶变换,根据旋转和平移的不变性,利用相位相关对图像进行快速配准;第三步,对配准的指纹图像完成平滑拼接。大量的实验结果证明本方法可以增加有效的指纹图像特征点数量,改善比对效果,计算复杂度较低,可以实现指纹图像的快速拼接。     

一种基于结构匹配的指纹匹配算法

提出了一种基于结构匹配的指纹匹配算法,不仅考虑了指纹的全局特性而且利用了指纹局部结构的平移和旋转不变性。该算法可克服在采集指纹图像时由于非线性形变所引起的细节点的位置、细节点的方向及指纹图像中细节点之间距离改变产生的影响,降低了匹配算法的拒识率。试验结果表明所提出的方法确实提高了指纹匹配算法的有效性。     

基于深度学习LoFTR算法的路面图像拼接

相比基于特征点的传统图像特征匹配算法,基于深度学习的特征匹配算法能产生更大规模和更高质量的匹配.为获取较大范围且清晰的路面裂缝图像,并解决弱纹理图像拼接过程中发生的匹配对缺失问题,本文基于深度学习LoFTR (detector-free local feature matching with Transformers)算法实现路面图像的拼接,并结合路面图像的特点,提出局部拼接方法缩短算法运行的时间.先对相邻图像做分割处理,再通过LoFTR算法产生密集特征匹配,根据匹配结果计算出单应矩阵值并实现像素转换,然后通过基于小波变换的图像融合算法获得局部拼接后的图像,最后添加未输入匹配网络的部分图像,得到相邻图像的完整拼接结果.实验结果表明,与基于SIFT (scale-invariant feature transform)、SURF (speeded up robust features)、ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)的图像拼接方法比较,研究所提出的拼接方法对路面图像的拼接效果更佳,特征匹配阶段产生的匹配结果置信度更高.对于两幅路面图像的拼接,采...     

基于SIFT特征的眼底图像自动拼接

针对眼底图像对比度低、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出一种基于SIFT特征的眼底图像自动拼接算法。该算法分别提取待拼接眼底图像的SIFT特征点,并用向量进行描述,确定两幅图像特征点的匹配关系,使用MLESAC算法去除误匹配点对,提出对特征点对提纯的距离-斜率相似测度方法,计算匹配点之间的透视变换矩阵,最后进行图像配准和拼接。对实际眼底照相机获取的多幅图像拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,可以实现眼底图像的高精度自动拼接。     

SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法

综合利用了SURF(speeded up robust features)算法和RANSAC(random sample consensus)算法各自的优势,提出了一种SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法。首先利用SURF算法提取特征点并进行预匹配,然后用RANSAC算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法中存在的误差匹配和错误匹配问题。通过实验验证了所提算法的有效性,并且该算法在实际应用中也取得了良好的效果。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

SAR与可见光图象匹配方法的研究

由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大。本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法。该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的原则,大大提高了匹配的准确率。通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高,稳定性好。     

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。     

基于改进SURF的快速图像配准算法

针对传统加速鲁棒特征(SURF)匹配算法存在实时性不高,误匹配等问题,提出了基于改进SURF特征提取快速的图像配准算法.利用快速黑塞(Hessian)矩阵提取图像特征点,根据图像熵信息对特征点进行筛选,采用改进的快速近邻搜索算法进行特征匹配,到用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配对.实验表明:改进后的算法有效改善了匹配效率,提高了匹配准确度.     

景像匹配辅助导航系统中的图像匹配算法研究

图像匹配算法是景像匹配辅助导航系统的核心，而且其性能决定了系统的总体性能，为了提高景像匹配辅助导航系统导航的实时性和精度，就必须选用合适的图像匹配算法，为此，给出了一种快速有效的基于图像特征的图像匹配算法，该算法选用部分Hausdorff距离作为图像匹配时的相似性度量，并利用图像特征提取后的二值化图像进行图像匹配，同时在联合了3种图像匹配加速技术的基础上，将邻域技术引入到图像匹配搜索终止条件中，从而大大提高了图像匹配效率。仿真结果表明，该算法可以保证图像匹配的鲁棒性和有效性，同时，能有效克服图像噪声和几何畸变的影响。该算法实施景像匹配能够在5s以内完成，并与GPS输出周期(1s)相当，可以满足景像匹配辅助导航系统匹配导航的准确性和实时性的性能要求。     

一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法

针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率,对于全景图的拼接具有良好的效果。     

基于特征点的图像拼接方法

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接方法.该方法首先利用sift算法提取各图像中的特征点并利用Harris算法对图像特征点提取进行了优化,然后采用基于K-d树的BBF算法查找和确定初始匹配点对,完成特征点的粗匹配,再根据图像配准结果使用稳健的RANSAC算法对粗匹配的特征点进行筛选,计算出图像间变换矩阵H,最后采用渐入渐出的加权平均的融合算法对两幅图像进行无缝拼接,形成一幅完整的全景画面.实验结果验证了该方法的有效性,拼接效果较好.