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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
针对目前双目立体视觉匹配算法匹配误匹配率高的问题,提出了一种具有尺度不变特性的 Harris检测算法,将SIFT特征描述子引入到Harris特征的描述过程当中,使其提取到的特征具有旋转、尺度、亮度不变性。并且为了提高匹配精度,采用RANSAC法去除误匹配来降低误匹配率。相对于经典的 Harris算法,该算法提取的特征具有尺度不变特性且误匹配率降低,是一种有效可行的立体匹配算法。  相似文献   

3.
一种改进的Harris多尺度角点检测   总被引:3,自引:1,他引:2  
Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果.为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,文中将多尺度空问和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取.该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题.通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能.  相似文献   

4.
管士勇  陆利忠  闫镔  童莉 《计算机工程》2012,38(18):186-189
当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。  相似文献   

5.
针对快速鲁棒特征算法(SURF)局部不变特征描述符存在运算时间较长、匹配准确率较低的问题,文中提出基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法.首先运用Hessian矩阵行列式确定图像中的特征点,采用梯度方向改进SURF中的主方向提取方法,提高特征点主方向的准确性,并使用二进制特征描述子进行特征点描述.再对获取的特征点进行汉明距离粗匹配.最后,采用网格运动统计剔除误匹配点.在Oxford VGG标准数据集上的实验表明,文中算法在图像发生尺度、光照、旋转等变化时匹配准确率与效率较高.  相似文献   

6.
基于局部不变特征的遥感图像自动配准方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于图像局部不变特征的遥感图像全自动配准算法.首先在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子--尺度不变特征变换(SIFT).然后运用稳健的随机采样一致性(RANSAC)算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型.实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了此自动配准算法的有效性和稳健性.  相似文献   

7.
针对SIFT(尺度不变特征变换)算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。  相似文献   

8.
准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术,其性能对重建结果至关重要。针对常用的Sift算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题,提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法首先在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征,并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配;然后根据稀疏匹配获取种子点,采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散;最后采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明,本文算法提取的种子点既能够体现场景结构信息,又具有尺度不变特性,用于准稠密匹配能够提高匹配的效果和精度,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。  相似文献   

9.
叶鹏  王琰 《微机发展》2010,(4):58-60,64
Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果。为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,文中将多尺度空间和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取。该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题。通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能。  相似文献   

10.
针对现有的Harris角点提取算法在图像匹配法中,存在精度低、抗干扰和抗光照变化能力弱的缺陷,提出一种基于局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)和图变换匹配算法(Graph Transformation Matching,GTM)相结合的鲁棒精确匹配算法。采用改进的Harris边缘特征检测提取特征点并选取图像块作为特征区域;采用改进的中心对称局部二进制模式(Center Symmetric Local Binary Patterns,CSLBP)对高维特征进行降维生成24维特征描述子,并依据欧氏距离实现图像粗匹配;采用图变化匹配法剔除误差匹配来改善匹配的精度和鲁棒性。测试结果表明,所建议算法是有效的,它不仅具有良好的抗尺度和旋转变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力。提出的鲁棒性算法不仅充分考虑到传统特征匹配算法优缺点,使检测与匹配结果更加准确,而且较Harris算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高。  相似文献   

11.
针对尺度不变特征SIFT配准算法中检测到的特征点不具有均匀分布的特性,实现了均匀性特征检测方法,同时对像素点设置标志位对检测步长进行动态调整。均匀性特征检测方法能够检测到更有效、更具有代表性的特征点,从而得到更加精确的图像变换关系;设置标志位对动态步长进行调整,可以进一步减少检测的次数。将带标志位的均匀性特征检测SIFT算法应用于图像的配准,实验表明改进算法的性能得到了有效提高。  相似文献   

12.
局部不变特征综述   总被引:9,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
局部不变特征是近年来计算机视觉领域的研究热点。局部不变特征在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、场景分类、纹理识别和数据挖掘等多个领域得到了广泛的应用。本文基于局部不变特征检测、局部不变特征描述和局部不变特征匹配3个基本问题,综述了文献中现有的局部不变特征研究方法,并比较了各类方法的优缺点。根据特征层次的不同,局部不变特征检测方法可以分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征检测方法3类。局部不变特征的描述方法可以分为基于分布的描述方法、基于滤波的描述方法、基于矩的描述方法和其他描述方法。局部不变特征匹配的研究主要集中在相似性度量、匹配策略和匹配验证3个方面。最后在分析各类研究方法的基础上,总结了局部不变特征研究目前存在的一些问题及可能的发展方向。  相似文献   

13.
基于内容图像检索中的颜色特征描述   总被引:6,自引:0,他引:6  
多媒体数据库应用需要有效的基于内容相似性检索方法。颜色特征由于其简单、计算复杂度低及对几何变换的不变性成为机器可自动提取的图像内容中最重要的特征。文章讨论了颜色特征的表示及其进展。直方图是使用最普遍的颜色特征描述符,它必须选择与人类视觉机制一致的颜色空间和量化模式。直方图与空间关系的组合可提高图像内容描述的精度,因而提供更好的颜色特征匹配。由于基于小波变换的编码技术已成为JPEG2000等图像编码标准的核心,因此基于小波变换系数特征描述方法已越来越受到重视。由于图像颜色的心理作用可影响观察者对图像的理解,如何建立与心理活动及视觉机制相适应的颜色特征模型,提取这些语义级的高级抽象内容是我们必须面对的挑战。  相似文献   

14.
快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。  相似文献   

15.
针对数字图像出现的区域克隆安全问题,提出基于局部不变特征及离群检测技术的数字图像区域克隆认证算法。该算法首先通过高斯差分算子检测图像尺度空间中具有局部不变特征的特征点;接着,基于欧氏距离相似性度量和最近邻距离比率匹配策略,通过局部不变特征匹配检测图像区域克隆;最后,通过离群检测验证匹配结果。实验表明,该算法不但对图像区域克隆具有很好的检测效果,而且能有效抵御各种后处理篡改攻击。此外,与现有算法相比,本算法具有较高的计算效率。  相似文献   

16.
SAR图像尺度不变特征提取方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
与光学图像相比,SAR图像噪声干扰明显增强,导致光学图像处理领域中常用的尺度不变特征提取算法的稳定性在SAR图像中明显下降。为此,提出一种基于Harris算子的SAR图像尺度不变特征提取方法。该方法首先将单尺度图像特征点检测中具有良好稳定性的Harris算子拓展到多尺度图像域,并结合Harris算子极值点的稳定性分析实现尺度不变特征定位,以提高特征定位的稳定性。进而采用迭代滤波器取代传统卷积滤波器完成特征定位中所需高斯滤波操作,以提高特征定位的速度。最后利用特征点邻域内的像素梯度信息完成了特征描述字的构造。SAR图像实测数据验证表明,与其他尺度不变特征提取算法相比,本文算法具有更优的稳定性。  相似文献   

17.
提出一种融合HSV颜色空间特征与局部二元模式特征LBP的特征的HSV LBP行人检测方法。HSV特征是一种全局特征,它能简单地描述一幅图像中颜色的全局分布,LBP特征能很好地描述图像局部空间结构,所以该算法既考虑了全局特征也考虑了局部特征,且该算法具有维数少、计算速度快的优点。在Matlab环境下实验,利用Adaboost 分类器对算法的性能进行实验仿真,与经典的梯度方向直方图HOG特征、LBP特征、分层梯度方向直方图PHOG特征及HOG LBP特征进行对比,结果表明HSV LBP方法的识别性能较好。  相似文献   

18.
HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限。本文针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法。首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别。然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间。试验结果表明,本文提出的PHOG-PCA特征将漏检率从35%降到了22%,检测速度也比一些流行算法快。  相似文献   

19.
黄庆宇  章登义 《计算机科学》2018,45(12):206-209, 228
采用非量化的局部特征设计出一个稳健的纹理描述符,以便增强旋转和尺度变化时纹理分类的鲁棒性。首先,引入了局部特征的旋转对称性的概念,提出了一种新颖的局部特征来描述纹理的旋转不变特性。为了处理剧烈的旋转、尺度等变化,利用费舍尔向量编码方法对纹理特征量进行多尺度分析,在不增加局部特征维度的同时又能结合尺度信息,由此产生的局部特征对旋转、灰度变化都有较强的鲁棒性。实验结果表明,所提方法的评估结果在许多数据集上都远远超过了现有最优算法,大大提高了纹理分类的精度。  相似文献   

20.
尺度不变特征变换是目前公认的鲁棒性最强的图像特征描述方法之一,在尺度不变性和几何不变性方面具有较好的特性,但该方法主要适用于灰度图像,对图像颜色的区分能力不强,因此,一些对象可能会因为颜色的不同而被错误的区分.另外,尺度不变特征变换对关键点局部范围内描述子主方向的依赖性非常强,直接决定了匹配的正确率,但是研究表明,主方向分配产生的误差仅有三分之二左右能控制在[-20。,+20。]范围内,因此部分特征会有三分之一的概率因为主方向分配的误差较大而不能正确匹配.针对以上两个问题,本文提出了一种具有颜色和尺度不变性的局部特征描述方法,颜色不变性通过将RGB图像转换到高斯颜色模型下实现,特征描述过程中不再分配主方向,而用局部相对方向,尺度不变性通过构建高斯金子塔实现.实验选取阿姆斯特丹数据集图像进行了测试,结果表明本文方法比传统尺度不变特征变换方法,在特征点的数目、分布均匀性以及匹配精度方面均有所提高.  相似文献   

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