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。     

岛礁遥感影像特征匹配优化

针对岛礁遥感影像定位误差大,岛礁遥感影像纹理特征不稳定等问题,提出一种轮廓特征与仿射不变特征融合匹配优化算法。基于MSER算子与SIFT算子依次对特征提取与描述,根据图像聚类描述的岛礁轮廓特征进行筛选,利用特征距离剔除错误匹配对,并通过匹配正确率迭代的RANSAC距离阈值筛选最优匹配对,用于仿射变换模型计算。该方法将岛礁自身轮廓特征与局部不变特征结合,层级筛选岛礁遥感影像匹配对,实验结果表明可有效提高匹配正确率,为岛礁遥感影像匹配提供一种可行思路。     

一种体视显微图像误匹配消除方法

针对尺度不变特征变换( SIFT)匹配中存在的误匹配问题和立体图像特点,提出一种误匹配消除方法。对体视显微图像进行SIFT特征匹配初步得到匹配对,结合体视显微镜标定参数,计算三维点云坐标。将三维点云分别投影到左、右图像中得到新的匹配对,新投影点的图像坐标分别与原来匹配点的图像坐标相减,生成投影向量集。通过左、右2个投影向量集幅值和方向的异常值剔除,实现误匹配消除。实验结果表明,实验图像的误匹配消除率达到100%,同时不消除正确匹配点,提高了匹配精度。     

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离（Euclidean distance）比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。     

基于二阶矩的SIFT特征匹配算法

摘要：为了解决了图像视角变化时造成的匹配率低的问题,作者提出了基于二阶矩的SIFT特征匹配算法。算法在尺度空间检测出特征点,用仿射的二阶矩来估计特征点的椭圆邻域,把椭圆邻域梯度的主方向作为该特征点的方向,生成特征向量,最后采用欧氏距离作为度量函数进行特征向量的匹配。实验表明,改进后的算法继承了SIFT算法对图像缩放、旋转等不变性,而且增强了图像对视角的仿射不变性,极大地改善了匹配效果。     

面向复杂场景的未标定两视图三维重构方法

针对未标定相机视觉模型的三维重构中经典的SIFT算子初始匹配误匹配率高、传统的RANSAC算法误匹配剔除效果差的问题,提出一种基于改进的RANSAC和斜率统计的误匹配剔除算法.首先加强RANSAC剔除效果的可控性,从增强极线约束的角度对传统RANSAC进行了改进;然后提出一种迭代的斜率一致性算法在RANSAC之前进行误匹配的先期剔除,以削减RANSAC的计算量、加快其收敛速度;考虑到此算法对大尺度旋转或是倒立图像对的误匹配剔除失效的问题,提出一种基于坐标变换的斜率统计算法,可以实现对此类图像对部分误匹配的快速剔除.对专业网站的测试图像和不同场景下、重复性纹理丰富、行人遮挡严重的多组自拍摄图像进行实验,平均对极距离在0.7个像素以内;对比实验结果证实,该算法的实时性和鲁棒性明显优于同类算法;最后提出深度一致性方法对重构计划之外的匹配点进行自动剔除,获得特征点的三维坐标后利用Open GL进行了纹理贴图操作,可以清晰准确地再现出场景的细节信息.     

基于改进SURF的快速图像配准算法

针对传统加速鲁棒特征(SURF)匹配算法存在实时性不高,误匹配等问题,提出了基于改进SURF特征提取快速的图像配准算法.利用快速黑塞(Hessian)矩阵提取图像特征点,根据图像熵信息对特征点进行筛选,采用改进的快速近邻搜索算法进行特征匹配,到用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配对.实验表明:改进后的算法有效改善了匹配效率,提高了匹配准确度.     

具有仿射不变性的彩色图像配准方法研究

经典SIFT算法在特征提取及特征匹配阶段存在耗时过长的问题,而SURF算法对仿射角度大的图像配准时错配率较高;且已有算法对彩色图像的处理均把彩色信息转为灰度信息,从而丢失了表征图像的颜色信息.提出一种具有仿射不变性的彩色图像配准算法:C-ASURF算法,通过模拟仿射变换得到一系列模拟图像,对模拟得到的图像计算颜色不变量,再对其进行特征点的检测及特征点的匹配,因此,它能够很好的解决图像配准时因图像仿射角度过大而造成的配准失效问题,且能够保留彩色图像的彩色信息.实验结果表明,C-ASURF算法的运行速度比具有仿射不变性的SIFT算法要快很多,且图像配准的准确率也很高,能够满足图像配准的高效性及实时性要求,具有很好的稳定性.     

基于图像显著区域检测的SIFT特征匹配方法研究

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。     

基于快速视网膜关键点算法改进的图像匹配方法

传统的仿射尺度不变特征（ASIFT）算法通过模拟仿射变化图像实现完全仿射不变性,但是由于尺度不变特征（SIFT）算法本身的低效造成ASIFT的过程非常耗时,为了实现更为高效的图像匹配,引入快速视网膜关键点（FREAK）算法到ASIFT仿射模型中,并基于Lanczos-4插值进行改进。在匹配过程中基于HAMMING距离实现暴力匹配,并结合随机样本一致性（RANSAC）算法改进对匹配点对的提纯,得到了新的AFREAK算法。该算法既能实现完全仿射不变性,又能实现低耗时和低内存占用。实验结果表明,提出的AFREAK算法处理速度上快于ASIFT近2~3倍,并且可以得到与之相似的匹配效果。     

基于改进算法的航拍图像匹配方法

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%。     

An edge-based scale- and affine-invariant algorithm for remote sensing image registration

For remote sensing image registration, we find that affine transformation is suitable to describe the mapping between images. Based on the scale-invariant feature transform (SIFT), affine-SIFT (ASIFT) is capable of detecting and matching scale- and affine-invariant features. Unlike the blob feature detected in SIFT and ASIFT, a scale-invariant edge-based matching operator is employed in our new method. To find the local features, we first extract edges with a multi-scale edge detector, then the distinctive features (we call these ‘feature from edge’ or FFE) with computed scale are detected, and finally a new matching scheme is introduced for image registration. The algorithm incorporates principal component analysis (PCA) to ease the computational burden, and its affine invariance is embedded by discrete sampling as ASIFT. We present our analysis based on multi-sensor, multi-temporal, and different viewpoint images. The operator shows the potential to become a robust alternative for point-feature-based registration of remote-sensing images as subpixel registration consistency is achieved. We also show that using the proposed edge-based scale- and affine-invariant algorithm (EBSA) results in a significant speedup and fewer false matching pairs compared to the original ASIFT operator.     

基于Harris角点和SIFT描述符的高分辨率遥感影像匹配算法

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节。传统基于角点的灰度相关匹配算法由于不具备旋转不变性而需要人工干预进行粗匹配,无法实现自动化。SIFT(scale invariant feature transform)算法能很好地解决图像旋转、缩放等问题,但是对于几何结构特征更加清晰、纹理信息更加丰富的高分辨率遥感影像而言,该算法消耗内存多、运算速度慢的问题非常突出。将两者结合,提出基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配算法。实验结果表明,相比SIFT算法,该算法大量缩减了运算时间,同时保留了SIFT描述符的旋转不变性和对光照变化的适应性,克服了灰度相关算法无法实现全自动的缺点,在高分辨率遥感影像匹配上效果较好。     

移动智能终端的SIFT特征检测并行算法

特征的检测和匹配在计算机视觉应用中是一个重要的组成部分,如图像匹配、物体识别和视频跟踪等。SIFT算法以其尺度不变性和旋转不变性在图像配准领域得到了广泛应用。传统的SIFT算法效率低,因此提出一种在移动智能终端上实现的高效方法。在Android平台利用OpenCL框架实现了移动智能终端的SIFT算法,通过计算任务的重新分配,优化SIFT算法在移动GPU上的并行实现。实验结果表明,移动平台的SIFT算法充分利用了GPU并行计算能力,大大提高了SIFT算法的执行效率,实现了高效的特征检测。     

基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究

基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。     

基于SIFT的POCS图像超分辨率重建

针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明：该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。     

基于SIFT的图像匹配算法

直接用SIFT算法对较模糊图像进行关键点提取时,提取的关键点个数较少且进行下一步匹配时错误匹配较多。提出一种基于SIFT特征的匹配算法,首先利用拉普拉斯算子对图像进行锐化处理,使其边缘得到突出,然后利用SIFT算法进行关键点提取,最后利用双向匹配算法进行图像匹配。实验结果表明,利用本文算法进行匹配比直接用SIFT算法进行匹配时的匹配点数更多,匹配效果更好。     

基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配

ASIFT具有完全仿射不变性,但计算耗时;ORB实时性好,但仿射不变性差。为了在图像匹配中同时兼顾仿射不变性和实时性,利用模拟相机在不同视点下成像的手段使得ORB具备完全仿射不变性,进而提出了一种基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配新算法(AORB)。首先通过模拟相机在不同视点下成像以获取模拟的图像,然后用快速的ORB算法对所有模拟的图像对进行匹配,最终取得完全仿射不变性。实验结果表明,该算法能够满足完全仿射不变图像匹配需求,并且相比基于OpenMP的ASIFT计算速度提高了约6倍。