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1.
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。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
针对传统SIFT算法在匹配时出现实时性差、匹配量低以及RANSANC算法在剔除SIFT误匹配对时误匹配率高的问题,提出一种基于距离相对性的分块匹配算法和基于仿射不变性的误匹配对剔除算法。首先利用传统SIFT算法提取图像中的特征点;然后采用基于距离相对性的分块匹配算法进行特征匹配得到初始匹配对;由于初始匹配对中存在误匹配,接下来运用基于仿射不变性的误匹配对剔除算法来剔除误匹配对;最后,在不同图像变换下进行仿真实验。实验结果表明,算法在保持SIFT算法鲁棒性的基础上,能够得到更多匹配对,正确匹配率提高了10%左右,并且实时性也得到很大改善。 相似文献
4.
针对单一特征条件下图像匹配率较低,以及SIFT算法由于固定对比度阈值造成特征点数目提取不均的问题,提出一种混合特征下最优阈值预测的图像匹配算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后利用纹理参数二阶矩自适应法得到最优阈值,并用描述性较强的纹理特征向量对SIFT匹配过程进行约束实现图像的匹配。实验结果表明,提出的算法根据图像灰度分布自适应选取对比度阈值,能够增强图像细节信息且使提取的特征点数量稳定,在匹配过程中引入纹理向量作为约束准则,避免了相似区域的误匹配,对光照和模糊图像有较好的鲁棒性。 相似文献
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6.
针对人脸图像匹配在光照、姿态、表情等复杂背景下匹配耗时较长且正确率较低的问题,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)结合余弦相似度(Cosine Similarity,CS)的人脸匹配算法,通过构建圆形分区的特征描述符,降低特征向量维数,利用正反双向匹配以及匹配点对集中各匹配点对之间近似满足余弦相似的原则,采用余弦相似度来进行误匹配点对的剔除。在FEI人脸数据库上与目前流行的人脸匹配算法进行对比实验,实验结果证明了该算法在保证人脸匹配正确率和匹配点对数量的前提下,匹配速度平均提高2~2.5倍。 相似文献
7.
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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(12)
SIFT算法被广泛应用于图像特征提取与匹配。由于在利用SIFT特征进行图像匹配时,需要计算128维SIFT描述子间的欧氏距离,这对于大规模的图像检索耗费时间巨大。针对上述问题,提出一种利用二值SIFT描述子(EBSIFT)进行图像匹配的方法。首先,将128维SIFT描述子隔点作差,将差值与阈值的比较结果用2位二进制数表示,获得256维二值SIFT描述子;然后,将128维SIFT描述子隔点求平均值,获得128维均值SIFT描述子,再按上述同样的方法对这128维均值SIFT描述子隔点作差,再次获得256维二值SIFT描述子,从而获得512维联合二值SIFT描述子;最后,在进行图像匹配时,利用汉明距离计算512维二值SIFT描述子间的距离。实验结果表明,该方法的匹配正确率达到99.58%,与原SIFT算法持平,而匹配速度是原SIFT算法的19倍,大幅提高匹配效率。 相似文献
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利用旋转模板匹配方法对SIFT算法的改进 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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针对无人机航拍过程中因发生机体抖动或机身倾斜而造成的拍摄图像畸变会导致匹配效率低、错误率高的问题,提出一种改进的ASIFT和RANSAC算法相结合的航拍畸变图像匹配策略。对航拍畸变图像采用ASIFT进行预处理,在关键点周围建立的内、外两个八边形邻域内构建112维描述子代替传统SIFT算法的128维描述子,再采用RANSAC算法剔除误匹配点。仿真结果显示,该方法适用于无人机航拍图像的配准,具有仿射不变性,且与传统的ASIFT+RANSAC方法相比匹配速率提高了10%~20%,正确匹配率提高了5%~10%。 相似文献
13.
When images are rotated and the scale varies or there are similar objects in the images, wrong matching points appear easily in the scale invariant feature transform (SIFT). To address the problem, this paper proposes a SIFT wrong matching points elimination algorithm. The voting mechanism of Generalized Hough Transform (GHT) is introduced to find the rotation and scaling of the image and locate where the template image appears in the scene in order to completely reject unmatched points. Through a discovery that the neighborhood diameter ratio and direction angle difference of correct matching pairs have a quantitative relationship with the image’s rotation and scaling information, we further remove the mismatching points accurately. In order to improve image matching efficiency, a method for finding the optimal scaling level is proposed. A scaling multiple is obtained through training of sample images and applied to all images to be matched. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can eliminate wrong matching points more effectively than the other three commonly used methods. The image matching tests have been conducted on images from the Inria BelgaLogos database. Performance evaluation results show that the proposed method has a higher correct matching rate and higher matching efficiency. 相似文献
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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。 相似文献
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基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。 相似文献
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针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。 相似文献
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为了将同一场景中具有重叠区域序列的图像快速准确合成一幅具有宽视角、高分辨率的图像,提出了基于高斯二阶差分(D2oG)特征检测算子的SIFT算法.采用高斯二阶差分(D2oG)金字塔的过零点检测提取图像尺度不变特征点,并选用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯,在此基础上计算不变换矩阵H,最后,用渐进渐出平滑算法完成图像的无缝拼接.实验中分别采用所提方法和SIFT算法对具有典型变换的4种图像进行拼接与测试,结果表明:所提方法提取的匹配点数、拼接所消耗时间明显低于采用SIFT算法,同时匹配效率也高于后者.此方法降低了运算复杂度的同时,图像拼接实时性也得到提高. 相似文献