基于改进SIFT算法的建筑物图像立体匹配

采用尺寸不变特征变换(SIFT)算法对建筑物图像进行匹配时会出现大量误匹配点.针对该问题,在SIFT彩色不变描述子中融入颜色信息和全局信息.引入对照明变化具有一定鲁棒性的l1l2l3模型建立对数极坐标,对于每一个特征点,在设定的圆邻域内累积l1值、l2值、l3值以构造彩色不变描述子,将特征点的最大曲率作为特征量以构建全...     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

基于旋转不变特征的SIFT描述子在图像配准中的应用

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中描述子维度高造成配准过程中计算量过大的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法利用圆形的旋转不变性,以特征点为中心,在近似大小的圆形特征点邻域内构造特征描述子,以每个圆环作为一个子环,每个子环内只有像素位置发生了改变,像素之间其他相对信息是保持不变的。当图像发生旋转时,统计每个圆环内元素的梯度累加值进行排序,生成特征向量描述子,降低了算法的维度及复杂度,把特征描述子的维数从128维降低到48维。实验结果表明,改进算法旋转配准重复率在85%以上;在图像旋转、缩放和光照变化情况下,与SIFT算法相比,平均配准准确率提高5%,平均配准耗时降低30%左右,有效实现了对SIFT的改进。     

基于SIFT抗几何攻击的数字水印算法

针对数字水印信息易遭几何攻击的问题以及水印算法的不可见性与鲁棒性的平衡性问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像局部特征点的数字水印算法。首先利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,再以局部特征点确定多个满足一定条件的圆形局部特征区域(LFA),经LFA正规化后将水印嵌入到LFA的离散余弦变换(DCT)域的中频系数中。其中,考虑到水印信息对图像质量的影响,嵌入强度根据Watson人类视觉模型进行动态调整。实验结果表明,该算法得出的峰值信噪比(PSNR)和水印相似度数值较高,说明该算法不仅保证了较好的水印不可见性,并且在一定的几何攻击下表现出较强的鲁棒性。     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

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。     

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。     

基于直接局部保持投影和尺度不变特征变换的人脸识别方法

尺度不变特征变换(SIFT)算法提取的人脸特征具有一定的鲁棒性,但存在数据维数过高和计算过于复杂的问题。为此,提出一种基于直接局部保持投影-尺度不变特征变换(DLPP-SIFT)的人脸识别算法。首先采用SIFT算法进行特征提取,然后结合子空间方法局部保持投影(LPP)进行降维,利用直接对角化方法求取特征矩阵,解决了LPP的奇异值问题。在ORL和FERET人脸库的实验结果表明,DLPP-SIFT算法可显著减少计算复杂度和特征匹配时间,与SIFT、主成分分析(PCA)-SIFT、LPP-SIFT相比,具有更好的鲁棒性。     

基于DWT最优多子图和SIFT几何校正的鲁棒水印算法

为提高水印系统鲁棒性,提出一种基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法。算法选择DWT变换后的多个子图作DCT变换,然后利用PSO算法寻找最优的多子图组合权重,利用扩展变换QIM原理嵌入和提取水印。为提高算法抵抗几何攻击的性能,提出基于改进SIFT的水印图像抗几何攻击方法,采用一种基于圆的特征点描述方法改进SIFT,然后在水印提取前通过SIFT特征点匹配进行几何校正预处理。实验仿真结果表明,在保证水印不可察觉的基础上,基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法的鲁棒性优于基于DWT单一子图的水印算法;加入改进SIFT算法的水印系统抵抗几何攻击的能力明显提高。     

基于SIFT和角点特征的商标检索算法

针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的商标图像检索对于高度相似的反转商标图像容易出现漏检现象,提出了一种基于SIFT和角点特征的商标图像检索方法,该方法利用商标图像的局部角点特征弥补了SIFT特征的不足。实验结果表明,与现有方法相比,该方法保留了SIFT特征对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有很强的抵抗力的优点外,同时增强了算法对图像形状的描述能力,表现出了更好的检索能力和性能。     

九宫格空间框架的图书图像检索

图书图像检索是基于内容的图像检索(CBIR)的一个重要应用.尺度不变特征变换(SIFT)与方向梯度直方图(HOG)在CBIR和物体识别等领域有着广泛应用.根据图书图像的特点,把图书图像按照九宫格进行空间划分,并以SIFT特征为基础对每个分块子图像进行特征描述,然后结合HOG特征组成联合特征描述,联合特征对图书图像的描述力较强而且数据量较小.采用“倒数比”的方式进行联合特征相似性度量能够有效防止子图像发生突变而造成的巨大误差.在规模为50000幅的图书图像库上的实验结果表明,检索的精度和耗时都在可接受范围内.     

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。     

基于局部特征的WEB近重复图像检测

首先分析了不同类型的图像特征对不同重复图像类型检测性能的影响,SIFT局部描述子不仅具有良好的尺度和亮度不变性,同时对仿射形变、视角改变和噪声等也有一定的鲁棒性,因此选择了SIFT描述子来描述图像特征。同时针对SIFT特征在检测过程中匹配计算代价大的缺点,提出了基于奇异值分解的SIFT特征点集合匹配方法,实验结果表明该方法在检测效果和检测时间方面取得了一个很好的平衡。     

结合DCT和WT的多分类器融合的光照人脸识别

为进一步提高各种光照条件下的人脸识别精度,提出了一种将光照补偿和光照不变特征提取相结合的人脸识别方法。算法先应用对数域DCT进行光照补偿;然后,用三次样条二进小波分解提取一个低频子图和三个对光照变化鲁棒的边缘细节子图;接着,用二维线性判别分析进行特征降维并构造四个分量分类器;最后,通过多分类器融合规则进行融合分类。该文算法在CAS-PEAL人脸库光照子集上的实验达到了83.91%的识别率,在YaleB人脸库上则实现了100%的识别率,实验结果证明了该文算法对光照变换具有较好的鲁棒性。     

基于分层区域的自适应图像配准算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法提取的特征点不纯、易受噪声等因素干扰的问题，提出在SIFT算法提取特征点之前对图像进行预处理，排除部分外界干扰。针对SIFT算法中128维的高维度特征描述符导致匹配速度降低，提出一种基于分层区域的方法降低描述符维度，缩短算法运行时间。针对SIFT算法匹配过程中选取固定阈值不具有广泛适用性的问题，提出一种自适应阈值的方法，解决设置固定阈值不能适用所有图像的问题，提高匹配准确率。实验结果证明，改进的算法能提高匹配准确率和匹配效率，增强算法的鲁棒性和可靠性，并且适用性广泛。     

抑制光照不均匀影响的图像特征点提取算法

为解决在光照不均匀情况下图像特征点提取算法表现效果不佳的问题,提出了一种改进的尺度不变特征转换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法抑制光照不均的影响。该方法在尺度空间构造中对输入的图像进行频域上的高斯高通滤波处理来滤除光照成分,并结合Top-hat变换弱化高斯滤波器参数选取难度,利用高斯卷积构建基于光照滤除与参数弱化的高斯差分金字塔,融合SIFT算法生成具有良好光照不变性的GT-SIFT描述子,进行特征点提取与匹配。实验结果表明,与传统算法相比改进算法在光照不均匀条件下具有更好的鲁棒性,图像特征点提取与匹配效果更好。     

光照变化环境下的SIFT改进算法

为了解决SIFT算法在光照不均环境下匹配效果差的问题,提出了一种融合差分同态滤波算法的SIFT匹配算法（MSHFHS+SIFT算法）。该方法对同态滤波算法进行扩展,推广到多尺度空间,以构建同态滤波金字塔,与SIFT进行融合,利用SIFT算法的特征点提取、描述子生成方法,根据distance-radio准则进行匹配。在各种光照变化环境下的实验证明,该算法较之传统的方法具有更好的鲁棒性。     

基于尺度不变特征变换的快速图像拷贝检测

针对传统基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的图像拷贝检测算法特征提取速度慢、匹配效率不高的问题,提出了一种基于SIFT特征点位置分布与方向分布特征的快速图像拷贝检测算法。首先,提取SIFT特征点二维位置信息,通过计算各个特征点与图像中心点的距离、角度,分块统计各区间的特征点数量,依据数量关系量化生成二值哈希序列,构成一级鲁棒特征;然后,根据特征点一维方向分布特征分块统计各方向子区间特征点数量,依据数量关系构成二级图像特征;最后,拷贝检测时采用级联式过滤框架作出是否为拷贝的判断。仿真实验结果表明,与传统SIFT以128维特征描述子为基础构建哈希序列的图像拷贝检测算法相比,所提算法在保证鲁棒性与独特性不降低的同时,特征提取时间缩短为原来的1/20,匹配时间也缩短了1/2以上,可满足在线拷贝检测的需求。