基于角点检测与SIFT算法的快速匹配方法

针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。     

基于局部结构特征的红外与可见光图像匹配

使用灰度特征对红外与可见光图像进行匹配时,其效果受异源图像间灰度分布差异的限制。为此,提出一种基于局部结构特征的匹配方法。提取Harris角点及其关联的局部轮廓曲线切向角度,使用角点与角度信息构造局部有向Harris特征点,推导基于该特征点的仿射估计方程,结合特征点集匹配假设检验与RANSAC鲁棒估计进行匹配。实验结果表明,在其他方法失配的情况下,该方法可有效实现红外与可见光图像的特征点匹配。     

基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法

本文针对传统图像角点特征匹配算法的匹配速度慢且准确率低等问题,提出一种基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法。首先,计算图像目标上角点对应的空间距离矩阵;然后,通过计算图像角点的空间距离矩阵在对应角点邻域LBP特征向量上的瑞利商,将角点在图像灰度特征空间内的度量问题转换为纹理特征空间内幅值的度量问题;最后,根据角点对应的瑞利商的大小,实现不同图像间的角点特征匹配。对不同条件下采集的图像进行角点特征匹配,得到的匹配结果表明本文算法不仅能够很好的适应图像光照、几何变化,得到的匹配正确率较高,同时与传统算法相比本文算法在运行时间上也有大幅度的降低,当处理特征数量较小时平均降低48ms,而匹配特征数量较多时能够降低2408ms。     

基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法

针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题,在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下,引入可见光与红外图像的灰度信息,提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上,增加了邻域归一化灰度方差计算,有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明,在各种条件下,该算法与传统Hausdorff距离算法相比,有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。     

一种改进的快速图像拼接方法

为了提高图像拼接的速度,提出了一种快速的图像拼接方法.首先在SUSAN角点检测算法检测出图像角点的基础上,采用图像分块和邻近角点剔除的方法来保证图像角点分布均匀并且避免出现角点聚簇现象,利于提高拼接的精度.其次,利用灰度相关性进行特征角点的匹配并消除伪匹配.然后采用改进的RANSAC算法快速地估计变换矩阵,该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,加快了算法的速度.最后进行颜色融合,生成无缝拼接图像.实验结果表明,该方法在得到较高精度的情况下,大大减少了运算量,提高了图像拼接的速度.     

基于灰度信息与特征信息结合的数字稳像算法

提出一种基于灰度信息与特征信息相结合的数字稳像算法.该算法应用特征点提取作为块匹配的预处理,提高了匹配的准确度,通过多模交互的Kalman滤波和运动补偿后得到稳定的视频图像.实验证明,该算法具有良好的稳像效果.     

一种改进的角点探测方法

提出了一种改进的角点提取算法。该算法是基于角点的性质,即在角点的某个邻域内,图像灰度变化在任意一条通过该点的直线上都很大。本文利用此性质对象素点直线方向上灰度变化值求取极值,建立角点候选点。再通过SUSAN特征检测原则进一步剔除虚假角点。测试表明改进后的算法具有运算量小,定位精度高,抗噪能力强的特点,易于实时实现。     

角点检测技术综述

角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述,分析了相关的算法,并对各种检测算法给出了评价。     

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。     

融合颜色与光照信息的改进AKAZE图像匹配算法

传统AKAZE算法主要以图像的灰度信息作为输入,忽略了颜色与光照信息,且存在过多的冗余特征点。提出一种融合颜色与光照信息的改进图像匹配算法。在图像原始灰度信息中增加颜色补偿量和光照补偿量,克服传统AKAZE算法未利用颜色和光照信息来区分同名点的缺点。在特征点邻域内计算欧式距离和区域重复率以确定重叠程度较高的相邻特征点,比较相邻特征点的响应强度,将响应强度值较小的特征点作为冗余点并删除。在图像匹配后利用随机一致性算法剔除误匹配点对,通过并行运算对算法进行加速。实验结果表明,该算法可以有效识别同名点并剔除图像中的冗余点,运行效率优于SIFT和SURF等算法。