基于SIFT的多焦距图像特征点提取算法

将尺度不变特征变换（SIFT）算法应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法可在尺度空间寻找极值点,提取对图像焦距变化具有稳定性的特征点及其特征描述符。在采用SIFT算法提取图像的特征点及其特征描述符后,提出了一种特征点精匹配算法进行特征点的匹配,并通过仿真证明该算法具有很好的效果。     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于改进SIFT算法的弹载电视制导技术研究

以图像匹配技术为代表的弹载电视制导技术具有信息直观的特点,作为非常优秀的图像匹配技术,SIFT算法受到了广泛的关注和深入的研究.针对传统SIFT算法实时性差的问题,本文提出了一种改进的SIFT算法.在提取特征点部分,通过Laplace算子找出图像边缘区域并进行Laplace加权处理,然后利用 FAST 特征点检测算法提取区域特征点;在生成特征点描述子部分,将传统的128维SIFT算子降为48维,利用改进的SIFT特征描述算子为特征点赋予方向和描述符使其具有旋转不变性;在特征点匹配部分,利用欧式距离提取匹配点对,并采用RANSAC算法提纯匹配点对,得到最优矩阵.实验结果表明改进的SIFT算法在目标旋转、尺度变化等条件下匹配效果良好,与传统SIFT算法相比具有很高的实时性,可以很好地实现图像实时匹配.     

一种基于对比度阈值的改进SIFT算法

为了提高基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)图像匹配算法对于图像对比度变化的鲁棒性和算法效率,提出了一种具有可变系数的自适应对比度阈值SIFT算法。根据特征点局部邻域的灰度信息初步确定对比度阈值,同时根据当前特征点的多少确定对比度阈值系数的大小;特征点越多,系数越大,增大对比度阈值从而达到避免特征点数量过大的目的。实验结果表明,改进后的SIFT算法能够根据特征点邻域内的灰度分布情况,自动计算对比度阈值,明显增强了SIFT算法对于低对比度图像匹配的鲁棒性;同时最终提取出的特征点数量避免了过大,稳定在预定的区间内,算法效率提高了1倍多。     

基于SIFT特征与预测的运动目标检测算法

为了在动态场景下对运动目标进行快速检测,提出一个改进的SIFT特征匹配的检测算法。首先采用SIFT方法提取匹配的特征点;然后为全局运动建立起旋转参数模型,并使用RANSAC方法排除外点的影响,运用最小二乘法求解全局运动参数;最后利用基于残差图像块的更新策略对特征点进行更新。该算法是基于预测的SIFT特征点匹配算法,不仅保持了SIFT方法的优越性能,而且提高了检测目标的速度。与块匹配算法的实验结果对比表明,该算法可以实时准确地检测出运动目标。     

图像相似度计算算法分析

针对灰度直方图提取算法在计算图像相似度时,受颜色分布等外界因素干扰较大的问题,提出基于特征点匹配的SIFT算法。其可通过构建尺度空间提取特征关键点,求解匹配度来弥补传统算法在计算图像相似度时的局限性。实验结果表明,相比于传统算法,SIFT算法能够通过匹配更多的特征点,从而更好地计算图像的相似度;对于一组相似图片,通过SIFT算法能提取出308个特征点,图片相似度可达63%。     

具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法

针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率,并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测,筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配;其次,采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量,提高算法运行效率;最后,根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯,有效减少误匹配。实验结果表明,本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法,相比传统的SIFT算法,匹配精度提高了约10%,算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下,正确匹配率在93%以上。     

基于LPP和改进SIFT的copy-move篡改检测

图像的复制-粘贴篡改检测是图像篡改检测领域中的重要组成部分。本文基于SIFT算法以及LPP的降维思想,提出了一种新的篡改检测算法。本文在SIFT算法的基础上,使用LPP算法对SIFT算法生成的特征点以及特征向量进行降维。使得传统SIFT算法在实际应用中特征点数目过多、特征向量维数过高等缺陷得到了解决。并使用凝聚型层次聚类算法对相似的特征点进行聚类,完成了对图像复制-粘贴篡改区域的检测。在文章的最后,本文对哥伦比亚大学复制-粘贴图像库里的100张图片进行实验。实验结果表明,不管篡改区域后处理方式是拉伸还是旋转,本文算法都能比传统的SIFT、SURF、PCA-SIFT等算法生成更少的特征点数目和更低的特征向量维度,使得检测效率以及检测正确率得到有效提升。      

基于Canny算子和K-L变换的改进SIFT匹配算法

在分析了经典SIFT算法的基础上,提出了一种基于Canny算子和K-L变换的改进SIFT匹配算法。该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,与SIFT算法检测出图像关键点的坐标进行对比以去除不稳定的边缘点;其次通过K-L变换,将特征描述符进行降维处理,降低算法复杂度;最后使用RANSAC算法剔除误配点。通过实验表明,该算法能有效去除不稳定的边缘响应特征点,减少图像匹配时间,提高图像匹配的准确性和鲁棒性。     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。     

基于粗糙集近似约简和SIFT特征的图像匹配算法

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述符由于具有尺度、旋转和光照不变等特性在图像匹配领域获得了广泛的应用。但是,SIFT特征点采用128维特征向量表示,当图像特征点较多时,匹配算法所需的存储空间大、匹配时间长,且匹配精度不理想。针对以上问题,本文给出了一种基于Rough-SIFT描述符的图像匹配算法。首先,利用排序法求出图像的稳健特征点,然后为提高后续匹配处理运算效率,将粗糙集约简理论引入到基于SIFT特征的匹配算法中,通过构建一种新的近似约简算法来对稳健特征点的128维特征向量进行降维处理,最后利用约简后的特征点对图像进行匹配。仿真实验表明, 本文方法使得约简后的SIFT特征点更加精确、稳定、可靠,有效减小了匹配算法的存储空间,提高了匹配算法的效率和准确率。      

基于初始尺度变换的SIFT匹配算法

直接使用检测到的SIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)特征点进行特征点匹配,匹配性能仍然有待提升.提出了改进的SIFT匹配算法,利用匹配特征点的尺度比直方图,估计出近似的图像尺度比k,然后将空间分辨率较高的图像初始尺度增大到k倍,再次提取特征点进行匹配.实验结果表明,相比于其它用尺度约束条件提升性能的匹配算法,基于初始尺度变化的SIFT匹配算法在处理结构型图像时性能得到了很大的提升.     

基于全方位视觉的移动机器人运动目标检测*

针对移动机器人动态背景下运动目标的检测,提出一种基于全方位视觉的检测算法。首先,改进了SIFT算法中的特征点提取方法,在将图像划分为若干网格后,再根据特征点所在位置的局部区域熵对每个网格中的候选特征点进行筛选;其次,在SIFT点匹配后采用RANSAC算法去除误匹配点,以提高背景补偿的精度;最后用帧差法检测出运动目标。实验表明,该算法减少了SIFT点的获取时间,并具有良好的鲁棒性,能准确地在机器人运动过程中检测出运动目标。     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法.首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算...     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对目前基于SIFT的图像拼接算法复杂度较高和特征点匹配不准等问题,提出了一种基于改进SIFT的图像拼接算法。算法利用改进的SIFT进行特征提取,降低了算法的复杂度,同时采用模拟退火算法进行特征点匹配,从而估计出几何变换的参数。实验结果表明,该方法对图像间存在的平移、旋转、明暗强度和噪声干扰都具有良好的鲁棒性,可实现高质量的图像拼接。     

基于多目标优化的SIFT特征匹配算法

SIFT算子在实际应用中,由于地面图像本身特征不明显且提取出的特征点多、乱以及灰度变化不明显等特点的影响,从而导致特征点误匹配。为此提出一种改进的SIFT图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用多目标优化算法,建立相关匹配模板,利用给定同一场景的两幅图像,寻找同一场景点投影到图像中的模板之间的相关性建立数学模型即目标函数,根据同一幅图像中模板间的距离建立边界约束条件,从而剔除一些误匹配点。实验表明,该算法可以有效地提高图像匹配精度。     

变环加权SIFT算法的图像拼接

针对传统SIFT匹配算法数据量大、时间复杂度高的问题,提出基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取方法获得特征点,并采用变换步长的圆形区域选区对特征点进行描述,改进了SIFT特征的64维描述符和88维描述符的不足。将改进后的算法应用到图像拼接过程中,通过实验验证了改进后的方法在时间复杂度方面有所改善。     

基于PCA-SIFT特征的目标识别算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在匹配时特征向量过多,从而导致耗时过长的问题,提出PCA-SIF]算法,对目标进行匹配与识别.首先,利用SIFT算法提取出原图像中稳健的特征点以及特征向量;其次,利用PCA算法对SIFT特征向量的维数进行约减;最后利用降维后的图像与原始图像进行匹配.实验证明,与原始SIFT算法相比,该算法不仅保持了SIFT算法的鲁棒性和稳定性,同时提高了匹配效率,增强了实时性.     

一种改进的SIFT特征点匹配方法

提出了一种改进的SIFT特征点提取算法.首先利用Canny算法进一步剔除影响匹配结果的边缘点,然后利用SIFT特征提取结合Harris角点检测算法来提取更加稳定的特征点,并采用基于圆形窗口的48维向量来进行特征描述,最后利用最近邻搜索进行特征匹配.实验结果表明,该算法比原算法精度更高,并且时间复杂度有所降低,适合用在实时性要求较高的场合.