一种基于曲率尺度空间的图像拼接算法

提出了一种基于曲率尺度空间的图像拼接算法。该算法利用曲率尺度空间（CSS）角点检测法提取特征点,通过比较各特征点圆形邻域Zernike矩的欧式距离得到匹配点对,然后利用正确的映射模型计算出变换参数,最后采用加权平均法得到图像的拼接结果。实验表明,该算法在图像间存在旋转、平移及噪声干扰的情况下,仍能得到很好的拼接结果。     

一种基于SIFT和SUSAN特征的图像匹配方法

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。     

基于CenSurE-star和LDB的被测目标图像匹配算法

针对传统点特征匹配方法计算量大、匹配速度慢的问题,给出了一种基于CenSurE-star和LDB的图像匹配算法,以用于在视觉检测中对被测目标图像进行快速匹配;该算法首先通过调整滤波器尺寸从而快速检测被测目标图像中不同尺度的CenSurE-star特征点,然后采用LDB方法对特征点结合其邻域进行描述,以描述符汉明距离为标准衡量图像特征点间的相似度并进行对应筛选,最终结合RANSAC剔除剩余的误匹配点对,实现了图像间准确匹配;实验研究表明,在关于光照、噪声和模糊变化的三组被测目标图像匹配中相较SIFT、SURF等常见算法,该算法不仅显著提升匹配速度,而且保证了较高的匹配准确率。     

基于点特征的序列图像匹配方法研究

提出了用3个向量描述Harris角点方向特征的方法,该算法首先用Harris角点检测得到特征点,并把SIFT算法中使用的特征描述方法引入到特征点描述中;然后利用欧氏距离对点特征进行匹配;提出一种简单高效的排除错误匹配的方法。该算法对数字城市中序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该算法匹配准确率较高,具有实用价值。     

一种边缘点特征图像配准算法

为解决图像的精确配准问题,提出了结合LoG算法的特征点的提取方法,并将尺度不变特征算法(SIFT)应用到图像的特征描述中.首先利用LoG算法计算边缘点,对边缘点的梯度值进行排序,选择梯度较大的点作为特征点;然后采用SIFT计算特征点的特征向量,利用最小距离算法找到两幅图像的匹配点对;最后利用最相关点和次相关点比例的方法排除错误的点对.实验结果证明,算法对具有光照、角度不同的两组图像能够实现精确的配准,准确率超过90％.     

一种快速多尺度特征点匹配算法

为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪.     

基于Gabor滤波器和聚类的图像配准算法

提出一种基于多尺度、多方向Gabor滤波器提取图像局部不变特征并用AP聚类进行约束的配准算法。该方法首先利用Gabor尺度空间核函数对图像进行尺度空间分解,在每一层尺度图像的不同方向上提取Harris角点,在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度;在特征子区域内用梯度描述特征点;将得到的两幅图像的特征点AP聚类分析,实现m:n的粗匹配,最终通过各类之间的欧式距离实现对应点的匹配,通过AP聚类可有效排除多相似内容的图像之间的误匹配。实验结果表明,该算法能够提取稳健的精确特征点,并且可以有效去除多相似内容图像带来的匹配误差,实现图像的配准。     

基于聚类和马氏距离的多角度SURF图像匹配算法

对具有不同旋转角度和变化的图像进行匹配是图像识别中的技术难点,SURF算法在多角度图像的特征点检测和匹配过程中存在易受噪声点干扰、产生误匹配从而导致匹配效率低等不足。结合聚类和马氏距离,提出一种改进的多角度SURF图像匹配算法。首先利用聚类算法对原有算法提取的特征点进行噪声剔除处理,生成新的特征点数据集;然后利用马氏距离能够有效考虑整体相关性及其具有仿射不变性等特点,将SURF算法中的欧式距离用马氏距离替代。实验应用于多角度图像匹配时,改进算法较原SURF算法在匹配效率和准确率上有明显提高。     

基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法

针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题,在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下,引入可见光与红外图像的灰度信息,提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上,增加了邻域归一化灰度方差计算,有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明,在各种条件下,该算法与传统Hausdorff距离算法相比,有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。     

SURF算法的降维研究

SURF(Speed-up robust features)算法进行图像特征点匹配时需要循环遍历待匹配图像所有特征点,计算特征点之间的SURF64描述距离,耗时大。本文对SURF算法进行了16维与4维的降维研究。实验结果表明,16维SURF算法性能与64维SURF算法基本相当,但能大幅度降低运算时间;4维运算性能降低较大,不能用于特征点匹配,但4维SUFR描述算法可以扩展到图像的各个像素点,用于ICP算法及图像的稠密匹配。     

基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法研究

针对当前图像匹配方法在进行图像匹配时,主要通过度量特征向量之间的距离来完成图像匹配,导致算法鲁棒性差、误配率较高及效率较低等不足,本文提出了基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法。首先,在尺度空间上通过Hessian矩阵对特征点进行检测,利用子块的三角特征与对角特征对SUR机制进行改进,用以生成新的特征描述子,并通过定义阀值评估策略,对图像特征点匹配,从而生成了初始匹配点;然后,引入 三角网,对初始匹配点进行聚类,以获取匹配三角形,将三角形以外的无效特征点剔除。最后,引入仿射不变几何约束,对匹配三角形进行细化,通过细化的匹配三角形获取最终的匹配特征点,有效剔除误配点,进一步提高配准精度。仿真结果表明,与当前图像匹配算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性,且其具有更佳的匹配精度与效率,有效剔除了误配点。     

结合SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法

提出了一种基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法。首先通过SURF算法对图像进行特征点检测,将欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对;然后利用正确的匹配点对求解仿射变换模型从而实现图像的精确配准。实验结果表明了该方法的精确性和有效性。     

一种抗视角变换的SURF匹配算法

针对传统的SURF匹配算法在图像搜索、物体识别中对视角变化大的图像特征点无法匹配的缺陷,提出了一种改进的SURF图像匹配算法。该算法利用模拟图序列的概念,即由原始图像模拟各种可能的视角变换生成的一组图像序列,对图像序列中的每幅图像进行SURF特征点提取;剔除冗余特征点后将模拟图序列中的特征点映射到原始图像中,这一过程增加了原始图像的特征点数量,特征点描述向量改用原始图像和多个模拟图的SURF特征描述向量共同表示;最后采用欧氏距离准则,最终得到两幅图像的正确匹配对。实验结果表明,本算法增加了特征点匹配对数,改善了视角变换过大(大于60°)使得图像无法匹配的情况。     

基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。     

基于Hausdorff距离图象配准方法研究

图象配准是图象融合的一个重要步骤，为此提出了一种自动图象配准算法，该算法从两幅待配准的图象中分别抽取特征点，然后选用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现图象的自动配准，此算法以特征点而不是物体边缘计算仿射变换，大大降低了计算Hausdorff距离的运算量；同时，基于Hausdorff距离的图象匹配只需要点集之间的对应，而无须点与点的对应，因而可以使用于存在较大物体形变的情况，即完成两幅差异较大图象的配准，实验结果证明了算法的有效性。     

基于改进SIFT算法的双目视觉距离测量

针对视觉传感器距离测量中所使用的图像特征匹配算法精度不高、计算量大、实时性差等问题,提出了一种改进尺度不变特征变换(SIFT)图像特征匹配算法,并应用于双目测距系统当中.改进SIFT算法基于简化尺度构造空间,以曼哈顿距离作为最邻近特征点查询中的相似性度量,提高了算法效率.初次匹配之后与随机采样一致算法(RANSAC)结合,剔除误匹配点;基于精度较高的二次匹配点,提取匹配点像素信息进行距离计算,通过测距试验验证算法的可行性.实验结果表明:提出的方法获取目标距离达到较高精度,满足观测设备要求.     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

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。     

改进的SIFT邻域投票图像匹配算法

针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配点,实现图像的精确匹配。实验结果表明,该算法在显著提高匹配精度的同时缩短了匹配时间,对复杂场景的匹配性能明显提升。     

融合颜色与光照信息的改进AKAZE图像匹配算法

传统AKAZE算法主要以图像的灰度信息作为输入,忽略了颜色与光照信息,且存在过多的冗余特征点。提出一种融合颜色与光照信息的改进图像匹配算法。在图像原始灰度信息中增加颜色补偿量和光照补偿量,克服传统AKAZE算法未利用颜色和光照信息来区分同名点的缺点。在特征点邻域内计算欧式距离和区域重复率以确定重叠程度较高的相邻特征点,比较相邻特征点的响应强度,将响应强度值较小的特征点作为冗余点并删除。在图像匹配后利用随机一致性算法剔除误匹配点对,通过并行运算对算法进行加速。实验结果表明,该算法可以有效识别同名点并剔除图像中的冗余点,运行效率优于SIFT和SURF等算法。