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为了解决图像匹配算法中存在的匹配效率低、时间复杂度与计算量高等问题,通过结合稀疏表示和拓扑相似性,提出了一种图像匹配算法。该算法先对图像进行特征检测,计算轮廓相似度,找到待匹配图像中相似的最大轮廓区域,用稀疏编码对轮廓内特征进行稀疏表示,建立稀疏模型,将复杂特征变得单一化,但又不影响特征的分类方式,将相同类别或者相同属性的特征归为同一特征集,结合稀疏表示和邻域互信息的类属属性学习。计算得到变换矩阵,用以表示图像。利用结构化的拓扑相似性,对轮廓内外相关联的点进行优化。最后,分别从主观评价和客观评价两个方面对算法进行分析,结果表明提出的新算法与其他图像匹配算法相比较,具有明显匹配精度与效果,提出的算法在提高匹配效率及复杂度等方面具有较好优势。 相似文献
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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在低照度情况下存在匹配特征点数目少,会丢失部分重要信息的问题,课题组提出先对图像进行预处理,即增强对比度,提高亮度,使特征信息更明显,特征点更充足,再使用SIFT算法提取特征点;针对SIFT算法因特征描述符维数过多导致耗时长,实时性差的问题,课题组提出一种新的特征点描述方式,降低了描述符维数,提高了算法运行速度;最后,针对SIFT算法匹配过程中对描述符所有维度设置统一阈值易造成误匹配的问题,课题组提出一种权重阈值的方法,对距离特征点不同位置的种子点设置不同的阈值,提高匹配正确率。实验表明:与SIFT算法以及PCA-SIFT算法相比,改进的算法匹配精度提高了10%~20%;同时,匹配时间也有所提高。该算法既有效提高了匹配正确率,又缩短了算法运行时间。 相似文献
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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题,提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先,依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想,结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点,首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像,使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加;其次,传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符,而忽略了像素点的位置信息,文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符,在特征描述符的匹配阶段,在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后,利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明在限定最优值与次优值之比的情况下,采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量,更多地挖掘出图像中的极值点;在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据,正确匹配数量达到原方法的59倍以上,极大提升了算法的匹配性能。 相似文献
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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
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