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。     

基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法

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。     

基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

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灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对; 然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对; 对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对.实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度.     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

Canny边缘特征18维描述符在图像拼接中的应用

为将同一场景中具有重叠区域的序列图像合成为一幅宽视角、高分辨率的图像,基于尺度不变特征变换(SIFT)算法,提出一种结合Canny特征边缘18维特征描述的图像拼接方法。采用SIFT算法提取图像特征点,利用12个圆形区域中的梯度方向累加值、3个同心圆区域中的灰度累加值及3个灰度差分值建立18维特征描述符,保留图像Canny边缘16邻域特征点,选用RANSAC算法进行特征匹配对提纯,计算出不变换矩阵H,并用渐进渐出算法完成图像融合。实验结果表明,与传统SIFT算法相比,该方法对光线变化、旋转、尺度缩放等图像均能取得较好的拼接效果。     

基于分维搜索和环状描述符的SIFT改进算法

针对SIFT算法在极值点搜索和特征计算方面的低效,提出一种基于分维搜索和环状描述符的SIFT匹配算法(SC-SIFT)。该算法将SIFT算法中的三维极值点搜索策略分解(separate)为两个维度上的逐维搜索,同时引入了一种新的环状(cricoid)特征描述算子来代替原来高维低效的特征。实验证明,该方法不仅能够提高SIFT算法的执行效率,而且提高匹配正确率,实现了对SIFT算法的优化。     

对数极坐标系下尺度不变特征点的检测与描述

目的 当前国际流行的SIFT算法及其改进算法在检测与描述特征点时基于高斯差分函数,存在损失图像高频信息的缺陷,从而导致图像匹配时其性能随着图像变形的增加而出现急剧下降。针对SIFT算法及其改进算法的这一缺陷,本研究提出了一种新的无图像信息损失的、在对数极坐标系下的尺度不变特征点检测与描述算法。方法 本研究提出的尺度不变特征点检测与描述算法首先将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,并以此矩形图块为基础对采样点进行特征点检测与描述符提取;该算法使用固定宽度的窗口在采样点的对数极坐标径向梯度图像的log_t^r轴上进行移动以判断该点是否为特征点并计算该点的特征尺度,并在具有局部极大窗口响应的特征尺度位置处提取特征点的描述符。该算法的描述符基于对数极坐标系下的矩形图块的灰度梯度的幅值与角度,是一个192维向量,并具有对于尺度、旋转、光照等变化的不变性。结果 本研究采用INRIA数据组和Mikolajczyk提出的匹配性能指标对SIFT算法、SURF算法和提出的尺度不变特征点检测与描述算法进行比较。与SIFT算法和SURF算法相比,提出的尺度不变特征点检测与描述算法在对应点数、重复率、正确匹配点数和匹配率等方面均具有一定优势。结论 提出了一种基于对数极坐标系的图像匹配算法,即将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,这样在特征点的检测过程中,可以有效规避SIFT算法因为采用DoG函数而造成的高频信息损失;在描述符提取过程中,对数极坐标系可以有效地减少图像的变化量,从而提高了匹配性能。     

尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法。该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力。仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点。所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好。     

利用旋转模板匹配方法对SIFT算法的改进

针对SIFT算法经常出现误匹配的情况,提出一种匹配算法.该方法在SIFT算法之后嵌入一种旋转模板匹配算法.利用特征点方向,对图像进行旋转,使用旋转后的特征点邻域进行模板匹配,对SIFT算法的结果进行二次筛选.实验证明,该方法能够有效地提高SIFT算法匹配正确率,实现对SIFT算法的改良.     

基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。     

基于注意力机制的增强特征描述子

传统手工获取特征描述子的方式不能保证特征点在非线性形变状态下进行正确匹配,无法有效解决图像存在较大形变时的特征描述问题。针对柔性生物组织MR影像特征点匹配问题,提出一种结合注意力机制的增强描述子。采用多层感知机对特征点位置信息进行编码并与特征点的初始描述子相结合,将图注意力神经网络中的自我注意与交叉注意的方法相结合,并运用消息传递方法传递节点信息。通过充分利用图注意力神经网络的层次性,以融合不同层次间的节点信息并最终获得特征描述子。在真实柔性生物组织MR影像数据集上的实验结果表明,该描述子相比SIFT、SURF、DAISY、GIH描述子的描述性能更优,且适用于真实MR影像的匹配任务。     

大输液异物检测图像快速位移补偿方法

智能灯检机在进行大输液药液检测时,由于图像位移偏差带来的干扰,利用帧间差分法提取药液中的异物时经常出现误判的现象。针对上述问题,提出了一种基于加速分割测试特征（FAST）的二进制描述符分块匹配算法。首先,通过加速分割测试在不同尺度的图像上检测特征点,并利用非极大值抑制与熵值差法选择出优秀的特征点;然后,利用改进的模板在特征点周围进行采样,形成对尺度变化、噪声干扰及光照变化均有较强鲁棒性的新型二进制描述子,再将描述子进行降维;最后,利用分块匹配策略和阈值法,快速精确地匹配两帧图像,求解出并补偿位移偏差。实验仿真结果表明：在处理192万高像素图像时,该算法整体实时性能上可达到190 ms,其中新型描述子生成仅占96 ms;并且匹配准确率达到99%以上,成功地抑制了空间位置偏移较大的误匹配;计算出的误差远小于现在匹配精度较好的尺度不变特征转换（SIFT）、带方向的二进制鲁棒独立单元特征（ORB）算法,位移补偿量能精确至亚像素级,能快速补偿药瓶在图像中的位移偏差。     

基于扩散距离的SIFT特征匹配算法

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.     

点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合, 验证算法 对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。     

基于改进的SIFT算法的红外图像配准

电路板红外图像具有分辨率低、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊的特点,目前的图像配准算法用于电路板红外图像配准时,运算时间长且匹配准确度低.针对电路板红外图像的特点,梳理了图像配准方面的国内外研究现状,分析了SIFT算法的基本原理,对原有的SIFT算法进行了修改.对特征点的提取方式进行了改进,减少了不必要的特征点;改进了特征点的描述符,降低了特征向量的维数;在特征点匹配的时候加入了分层阈值.对改进的算法进行了一系列的测试,针对三对电路板的红外图像进行配准,实验结果表明,相比于传统的SIFT算法,改进的SIFT算法在进行电路板红外图像配准的时候,匹配的准确率和运算时间得到了很大的提升,为电路板红外图像的配准提供了新的方法.     

一种改进的OSID的图像匹配算法

针对OSID在构建描述符时未考虑一个特征点的图像块里存在其他特征点,以及生成直方图描述子匹配速度较慢的问题,提出一种基于OSID的改进二进制描述符。在OSID描述符构建的过程中,扇形个数m的选择是固定的,因此提出当一个特征点的图像块里有多个特征点时,尝试将m的值自适应,丰富描述子所包含的信息,提高算法的正确匹配率;并将OSID最后生成的直方图描述子编码成二进制描述子,使用汉明距离代替欧氏距离进行图像匹配,提高算法的匹配速度。在标准数据集上进行测试,结果表明在复杂的视点变化、图像模糊和JPEG压缩等场景下,改进OSID的匹配精度优于同类描述符以及原算法。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。