一种图像高精度匹配方法

针对传统图像匹配精度不高、速度较慢的情况,为提高速度抑制噪声,提出一种高精度图像匹配方法。利用Harris提取角点进行灰度相关匹配找到粗匹配点,再利用Ransac算法得到较高精度匹配点,根据得到的匹配点求出基础矩阵。最后利用基础矩阵得到极线约束对Ransac得到的较高精度匹配点去除极少数误匹配点解算基础矩阵,利用第二次解算的基础矩阵求出高精度极线方程,并利用极线方程对Harris角点进行一维搜索匹配,找到高精度匹配点,进行仿真实验。反复实验表明,方法精度高、速度快,是一种实用的高精度图像匹配方法。     

双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

基于归并优化的快速特征点匹配算法

在使用点特征进行图像匹配的过程中,初始提取的特征点的数量和质量决定了最终的匹配速度和匹配精度.针对这一特点,本文提出对初始提取的特征点集首先进行动态的分块归并优化,然后使用改进的分层投影匹配算法对图像进行粗匹配,最后通过极线约束得到鲁棒的匹配结果.实验表明,本方法在对纹理丰富、尺寸较大的图像进行匹配时,大大提高了运算的速度,同时又保持了匹配的精度.     

基于改进SURF算法的双目视觉测量系统研究

针对双目立体测量中所使用的图像匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于SURF算法的改进图像匹配算法并运用到双目立体测量系统中。首先运用SURF算法检测和描述图像对特征点、特征向量;其次采用双向特征向量匹配策略对匹配点集进行初始过滤;最后采用PROSAC算法根据极线约束几何模型对初始过滤后的匹配点集进行二次筛选,得到最终的优质匹配集合。实验表明,改进的SURF算法具有更高的匹配准确性和较好的算法实时性,运用改进SURF匹配算法的双目测量系统可实现更准确的定位测距。     

基于图割理论和极几何约束的图像匹配算法

提出了一种基于图割理论和极几何约束的图像匹配算法。利用极几何约束对两幅待匹配图像进行矫正，使得它们的极线处在同一扫描线上，从而将二维匹配简化成一维匹配；利用基于图割的一维匹配算法获取视差数据，此时匹配中能量函数的标号是一维的，大大减少了搜索范围，并且提高了匹配的速度。     

基于小波变换的快速图像匹配算法与实现

归一化互相关算法是传统的图像匹配算法,针对传统图像匹配算法运算量大、速度慢的缺点,提出了一种基于小波变换的多尺度图像匹配算法.首先在尺度空间的最高一层对低分辨率的子图像进行匹配,然后在匹配结果基础上对高分辨率的图像进行匹配,最终实现全分辨率下的图像匹配.实验结果表明,该算法能够提高图像匹配的精度,减少运算量,满足机器视觉的实时性要求.     

基于极线约束的ORB特征匹配算法

图像匹配是机器视觉领域的基础核心课题,针对当前ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像特征匹配算法虽然执行速度快,但是匹配质量不高的问题,提出一种通过极线约束来改进ORB匹配的算法。通过合理设计Hamming阈值大小来提高初始匹配点数量,采用RANSAC和8点改进法计算基本矩阵,应用极线约束剔除误匹配保留大量优质匹配点。仿真实验结果证明,算法改进后的优质匹配点数量可达原始算法的2-3倍,同时极大地提高了匹配点的质量,证明了算法的有效性。     

基于编码结构光和外极线约束的自由曲面三维轮廓术

提出了一种新的基于编码结构光和外极线约束的自由曲面立体视觉测量方法,这种方法有效解决了立体视觉中的图像匹配问题;外极线约束将可能的候选点限制在直线分布,引入编码光用来确定光栅条纹的级次;这种方法极大地减小了图像匹配的运算量,同时减小了错误匹配的概率;实验表明,采用编码光栅投影视觉测量能够高效准确地测量自由曲面的三维轮廓.     

图像特征匹配中一种高效的鲁棒估计算法

在图像特征匹配过程中,误匹配不可避免。提出一种新的基于拓扑约束（顺序约束和仿射不变约束）的外点去除算法,用于快速地去除图像粗匹配结果中的误配点。该算法 对随机采样集进行拓扑过滤,只对满足拓扑约束的采样集进行计算。实验表明,该算法相比于传统的鲁棒估计算法RANSAC和改进的PROSAC算法,大大提高了计算效率并保持很高的 计算精度,有助于提升图像匹配性能及3维重建的精度和鲁棒性。     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法

研究图像匹配定位识别精度问题,针对同一图像两个不同视点的匹配,为提高不同分辨率不同尺度的图像匹配精度和效率问题,提出一种改进的基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的图像匹配方法.由于算法具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性而应用于图像匹配中,在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,以准欧式距离代替欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量来提高SIFT特征匹配效率.实验结果表明,方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性情况下,不仅缩短了匹配时间,还提高了图像匹配的精度,证明图像匹配的有效性.