基于SIFT特征的两阶段procrustes迭代匹配算法

以得到尽量准确的图像SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点之间的匹配关系为目的,给出了一种基于SIFT特征的两阶段procrustes迭代匹配方法。该方法首先基于图像SIFT描述向量得到图像SIFT特征点之间的初始匹配关系,初始匹配的特征点之间存在较多的错误匹配特征点对,然后利用特征点之间全局的几何约束采用第一阶段的procrustes迭代匹配方法去除错误匹配的特征点对,这时部分正确的匹配特征点对也可能被去除,最后利用另一个procrustes迭代匹配过程找回被去除的正确匹配特征点对。仿真实验表明,本文的方法有效去除了SIFT描述向量匹配中存在的错误匹配点对,并能找回被去除的正确匹配点对,得到图像特征点之间正确的匹配关系。      

基于掩模搜索的快速尺度不变特征变换图像匹配算法

尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法.首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函数(CRF)对图像进行分区,将纹理复杂度较高的区域作为Mask并生成Mask金字塔,以减小特征点的搜索空间;其次,在极坐...     

一种鲁棒的SAR图像匹配方法

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像匹配中虚假匹配和鲁棒性欠缺的问题,提出了一种鲁棒的SAR图像匹配方法。首先通过正射校正来进行预处理,从而消除SAR图像的旋转;然后利用相关匹配方法初步提取同名点;最后根据同名点的空间位置来筛选同名点并计算仿射矩阵进行匹配,提高了SAR图像匹配的精度和鲁棒性。实验证明了所提方法的有效性。     

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。      

一种改进的基于SIFT特征的快速匹配算法

对SIFT特征匹配算法进行改进,采用D2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的局部极值点检测,建立DOG金字塔后,利用DOG金字塔相邻层相减得到D2OG金字塔并在其上进行过零点检测;采用改进RANSAC算法二次消除错配,匹配点对经过RANSAC算法筛选后,再次利用RANSAC算法对匹配点对做进一步筛选.实验表明,改进的SIFT特征匹配算法在保证了较高精度的同时提高了算法的速度,能适应于实时性要求较高的领域.     

基于局部二进制模式和图变换的快速匹配算法

针对图像匹配在图像拼接、目标识别等领域的应用中尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法计算复杂度高、实时性较差的问题,提出了一种基于局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）和图变换（Graph Transformation Matching,GTM）的匹配算法.首先采用SIFT特征检测提取特征点并以特征点为中心取13×13的图像块作为特征区域;然后用本文提出的局部旋转不变二进制模式（Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP）描述子对特征区域进行描述产生29维的特征描述向量,降低了描述子的复杂度,并以欧氏距离为度量准则进行初始匹配;最后采用图变换匹配算法剔除误匹配点,从而提高算法的运算速率和匹配精度.仿真结果表明,本文所提算法不仅具有较高的精度和较强的鲁棒性,并且减少了算法的运算量,提高了算法的实时性.     

基于尺度不变特征变换的快速景象匹配方法

传统基于特征的景象匹配方法存在冗余点多、匹配精度低等问题,难以同时满足实时性及鲁棒性要求,对此,论文提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的快速景象匹配方法。在特征提取阶段,采用高速分段特征检测器(FAST)在多尺度检测角点作为初始特征,经过高斯差分(DOG)算子在尺度空间中进行特征的2次筛选,简化原有遍历式的特征搜索过程;在特征匹配阶段,采用仿射模型模拟变换关系建立几何约束条件,克服SIFT算法由于忽略几何信息而产生的误匹配。实验表明：该方法在匹配精度和实时性方面均优于SIFT算法,且对光照、模糊、尺度等变换具有良好的鲁棒性,能够更好地实现景象匹配。

     

基于DOG特征点的序列图像匹配算法

针对实时匹配的要求,提出一种基于DOG特征点的快速图像匹配算法,用以匹配只存在平移和较小旋转的序列图像.该算法通过求高斯差分算子在尺度空间上的局部极大值和极小值提取特征点,然后根据圆旋转不变特性生成20维的旋转不变特征描述子,并充分利用特征点的区域特征和灰度特征进行匹配,最后根据序列图像对应特征点之间的距离基本保持不变的特性剔除错误的匹配点.实验结果表明该算法快速有效,而且对噪声影响不敏感,具有很强的实用性.     

基于ASIFT的图像快速匹配算法

ASIFT特征在图像旋转、尺度变换和视角变化的条件下具有良好的不变性,较传统的SIFT算法具有完全的仿射不变性,且在图像配准中能够获得更多精确的匹配点。但是,ASIFT匹配效率比较低,耗时较长。基于ASIFT的图像快速匹配算法是结合基于BBF查询机制的KD-Tree索引的近似最近邻搜索即先建立数据集索引,然后进行快速匹配的算法。实验结果表明,改进的算法比传统的ASIFT图像匹配算法和SIFT匹配算法在匹配速度、匹配精度方面优势明显。     

基于小波分解的塔式快速图像匹配算法

文章利用小波分析的多分辨率特性，构建了小波金字塔上的快速图像匹配算法。首先对低分辨率的图像进行匹配操作，然后逐级上推，最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法可以减少计算量、显著提高匹配效率。     

基于改进的遗传算法的快速图像相关匹配技术

本文基于遗传算法在图像相关匹配中的具体应用，提出了包括新的初始种群的选择策略以及调节收敛与发散因子、防止近亲繁殖的改进遗传策略，通过对实际图像的相关匹配仿真，证明了这些措施能有效提高遗传算法寻优可信度与寻优精度。     

基于NCC的图像匹配快速算法

在图像匹配过程中,针对传统归一化积相关（NCC）算法计算量大的问题,提出一种对NCC进行改进的图像匹配快速算法。该算法首先使用差分求和定理改造NCC相似度量函数,以降低匹配计算量。然后提出模板区域分割,设定阈值,进一步去除大量不必要的计算,优化匹配搜索过程,实现了快速匹配。实验结果证明,与传统的匹配算法相比,在保证精度的前提下,计算复杂度大大降低。     

基于SIFT特征点的图像匹配算法

SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点。首先给出了尺度空间的生成方法;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位方法,基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT特征点,并将其应用于图像匹配。实验结果说明,使用SIFT特征点可以有效实现图像匹配。     

一种基于图像内容的最低有效位匹配隐写分析方法

将隐藏信息检测与图像内容分析相结合是当前提高图像隐写分析性能的一个新方向。与基于图像整体内容的检测方法不同,该文分析了最低有效位(Least Significant Bit LSB)匹配隐写对图像子区域统计特性的影响,提出一种新的联合判决检测方法。首先依据图像内容复杂度将整体图像分割为若干类子区域,其次采用两组不同的滤波器分类提取各子区域像素序列直方图频谱特征,之后用各类子区域特征分别训练Bayes分类器以获得其权重,最后对待测图像的每一个子区域进行分类检测,并将结果加权融合得到最终判决。实验结果表明,该方法对LSB匹配隐写的检测性能优于现有典型方法。     

基于像素连通特征的一种快速图像匹配算法

针对基于灰度相关的图像匹配方法速度慢的特点,提出了一种基于像素连通特征的快速图像匹配算法。算法先利用一定的像素分类原则,将所有像素分为5类,再按照一定的连接原则按列统计每个模板列长度的连通分量个数。用模板各列的连通分量个数与待搜索图的各统计值进行串模式匹配。分析及实验结果表明,算法在保持较高匹配精度的同时,运算速度显著提高。     

基于分数阶微分和SIFT算法的图像匹配方法研究

提出了一种采用分数阶微分与尺度不变特征变换算法(SIFT)相结合的方式进行图像识别及匹配方法.该方法首先采用分数阶微分方法对图像的细节纹理部分进行加强,从而提高图像的分辨率,然后采用尺度不变特征变换算法对旋转缩放后的图像进行特征关键点提取和匹配,从而提高图像识别的准确率.应用该方法对Lena图像进行图像处理实验,结果表明:采用阶次为0.6的分数阶微分算法与SIFT相结合可最大化地提取图像的关键点和提高图像匹配的准确率(94.59％).     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

图象匹配技术研究

本文针对图象匹配技术在飞行器巡航制导和导弹投射系统末制导寻的中的应用问题,首先简要地介绍了图象匹配技术的定位原理,然后对各类图象匹配算法进行了分类和比较,接着提出了对目前应开展的一些科研课题的看法,最后给出了有关结论。