基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

基于颜色矩的改进尺度不变特征变换的移动机器人定位算法

针对基于图像外观的移动机器人定位中图像特征提取与匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色矩的改进尺度不变特征变换分级图像匹配算法。该算法先由颜色矩来排序图像序列,再由改进尺度不变特征变换特征与排序后图像序列精确匹配实现定位。其中,改进的尺度不变特征变换算法以基于采样的迭代搜索算法检测极值点,由Sobel算子计算特征点的梯度方向和幅值,提高尺度不变特征变换算法速度及匹配精度。实验结果表明:改进的尺度不变特征变换算法降低误匹配率约9.2%,特征提取与匹配耗时减少约25.8%;分级图像匹配算法减少尺度不变特征变换特征计算代价约70%,减少总体耗时约43.3%。     

基于区域自适应模型耦合向量约束的图像匹配算法

目的 为了解决提高图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法 设计基于区域自适应模型耦合向量约束规则的图像匹配算法。首先引入采用上下文信息的显著性分析方法,提取图像的显著区域和非显著区域。根据区域的显著性特征构造区域自适应模型,用以动态调整FAST算法中的灰度阈值,提取图像中的特征点。然后,通过欧氏度量将特征点邻域内的点分为长、短点集;通过长点集生成特征方向,利用短点集生成特征向量,以获取特征点的描述符。最后,对特征点之间的Hamming距离进行度量,实现特征点的匹配。利用匹配特征点组成的向量建立向量约束规则,对匹配特征点进行优化,完成图像匹配。结果 实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与匹配正确度,当目标旋转角度达到100°时,其匹配准确率仍可达到88.95%。结论 所提算法具有良好的适应性,在遇到几何变换时,具有较好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

改进的多尺度Retinex耦合夹角约束的图像匹配算法

目的 解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题。方法 提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法。利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺度Retinex方法进行改进,以降低图像中噪声与光晕等因素的影响。随后再引入Harris算法来检测图像的特征,通过求取特征点圆域内的Haar小波响应向量和主方向,并以主方向为起点构建扇区,提取扇区内的灰度特征,以获取相应的特征向量,从而生成特征描述符。通过特征点对应的特征向量构成的夹角,建立夹角约束法则,以完成特征点匹配。最后,利用归一化互相关函数检测错误匹配点,并对匹配效果进行优化。结果 文中算法较当前图像匹配方法,具有更好的匹配正确度以及鲁棒性能,当缩放比例达到50%时,其匹配准确率仍可维持在90.08%左右。结论 文中算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于区域分块的SIFT图像匹配技术研究与实现

针对目前SIFT算法在特征匹配过程中出现的搜索范围广、处理数据量大、速度慢的问题,提出一种基于区域分块思想的新型SIFT匹配法。首先将待匹配图像进行双边二分区域分块处理;其次采用投票机制方式选取可信匹配子块,缩小原始匹配区域空间;随后结合SIFT算法提取可信匹配子块的特征点,并进行初步匹配;最后结合双向RANSAC算法去除伪匹配点对,提高匹配的准确率。实验结果表明:基于区域分块的改进SIFT算法比标准SIFT算法具有更强的实时性和鲁棒性,在实际图像匹配中具有一定的应用价值。     

基于SIFT的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的抗几何攻击图像水印算法在图像匹配时容易产生误匹配,影响提取水印的鲁棒性,提出一种改进的SIFT图像水印算法。方法先对载体图像进行两级非下采样Contourlet变换(NSCT),利用中间值量化算法把水印信息嵌入低频系数的方向子带中。图像匹配时利用广义霍夫变换删除误匹配特征点对,提高匹配精度。根据筛选后的特征点匹配对估算几何失真参数,对含水印的载体图像进行几何校正并提取水印,从而实现水印的抗几何攻击。结果实验数据表明对原始特征点匹配对进行筛选后,至少提高了6.8%的匹配精度,提取水印的NC值平均达到0.9以上。结论文中提出的改进算法不仅对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性,还能保证水印的不可见性。     

一种改进的具有仿射不变性的SIFT描述符

目的针对SIFT描述符在具有仿射变换的图像中会产生大量误匹配问题,提出一种改进的SIFT描述符,以提高其鲁棒性和可区分性。方法使用Hessian Affine检测子提取特征点,在特征描述阶段通过椭圆规一化成圆形的邻域来增强仿射不变性,运用仿射尺度空间增加尺度不变性,采用对数极坐标变换在圆形区域计算梯度直方图提高描述子的旋转不变性。结果选择具有缩放和旋转、摄像机角度的变化、图像模糊、JPEG图像压缩、光照变化的图像,重叠误差εo小于0.5,其recall1-precision曲线图显示性能提高了2%~10%。结论与SIFT,GLOH,PCA-SIFT等描述符相比,文中改进的描述符更具有鲁棒性和可区分性。     

基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法

目的针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法。方法首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessian矩阵最大特征值与其最小的特征值做比值计算,优化Forstner算子的检测特征点。然后,以特征点为原点,构建极坐标系,将特征点的邻域进行分割。再利用信息熵模型求取每个分割块中的信息特征,以生成特征描述子。最后,利用特征描述子构造距离模型,搜索指定特征点的最近邻特征点和次近邻特征点,并通过距离比值方法完成特征点的匹配。通过匹配特征点之间形成的夹角,建立夹角一致性规则,对匹配特征点的可靠性进行度量,剔除错误匹配特征点,从而完成图像匹配。结果实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提图像匹配算法图像在旋转角度10?~100?范围内,识别率为94.6%~88%,平均识别时间为5.48 s,具有更高的匹配精度与鲁棒性。结论所提算法具有较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。     

改进的FAST算子耦合投影约束法则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法主要通过对特征点的相似性进行度量来优化匹配特征点,忽略了特征点之间的投影相关性,导致算法的鲁棒性下降、匹配错误度较高的问题,文中提出了基于改进FAST算子耦合投影约束法则的图像匹配算法。方法首先,利用FAST算子提取图像特征点,并通过Harris算子去除FAST算子中的伪特征点,充分获取稳定特征点。然后,利用圆域内像素点的高斯曲率值,对特征点进行描述。最后,利用归一化互相关系数(Normailizedcorrelationcoefficient,NCC)对特征点进行匹配。并通过特征点之间的投影关系函数计算特征点的投影值,并根据投影值建立投影约束法则,以去除错误配点,优化匹配精度。结果实验数据显示,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更好地鲁棒性与匹配精度,在多种几何攻击下,所提算法的正确匹配率仍可维持在90%以上。结论所提算法在各类几何变换下仍具有良好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

余弦约束法则耦合改进RANSAC策略的图像匹配算法

目的提高当前图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法引入Forstner算子,精确提取图像特征点;采用一阶Haar小波来生成特征点主方向,并通过求取Haar小波响应来生成特征描述子;利用特征向量构建余弦约束模型,联合特征向量的距离度量方法构成双重匹配约束,从而完成特征点之间的匹配;引入投票机制对RANSAC方法进行改进,制定多重筛选方法对伪匹配点进行剔除,完成图像匹配。结果与目前图像匹配方法相比,文中提出的算法具有更强的鲁棒性与匹配精度,在特征总数为200个时,所提算法的匹配正确数量达到196个。结论所提匹配技术具有较好的匹配正确率,对包装印刷产品的识别以及信息安全检测等领域具有较好的应用价值。     

基于改进 SIFT的图像快速自适应匹配算法

目的分析SIFT算法特征点描述子生成比较缓慢和匹配过程距离比阈值无法自适应调节的问题,探索一种改进SIFT的图像快速自适应匹配算法。方法通过简化特征点描述子的生成过程,提高算法效率,并通过自适应地调节距离比阈值参数,提高算法的鲁棒性。结果与原算法相比,图像快速自适应匹配算法的匹配点数减少,匹配准确度高,计算时间缩短。结论该算法在匹配效率和准确度方面具有明显优势,能够将计算机视觉用于工业无损检测、印品图像检测、印刷网点图像检测和包装图像检测中,具有较好的推广价值。     

一种新的SIFT几何校正的抗几何攻击水印算法

目的为了提高抗几何攻击水印算法的鲁棒性,提出一种新的SIFT几何校正的抗几何攻击水印算法。方法利用尺度不变特征变换算法分别提取原始图像和受几何攻击图像的特征点,在水印提取前,将原始图像和受几何攻击图像进行特征点匹配,按照匹配的特征点对受几何的攻击图像进行几何校正。在水印嵌入过程中,结合奇异值分解(SVD)特征值的稳定性和非负矩阵分解(NMF)线性无关性来增强水印图像的鲁棒性。结果文中算法在剪切、JPEG、噪声等攻击下具有很好的鲁棒性,提取出来的水印图像NC值均大于0.98,在RST攻击下水印图像的NC值也能达到0.97以上。结论提出的抗几何攻击算法能有效的抵抗各类几何攻击,具有很好的鲁棒性。     

良分布的多特征遥感图像自动配准算法

针对基于点特征的遥感图像自动配准算法中存在特征点分布不均匀的问题,提出了一种基于SIFT(尺度不变特征变换)、Harris-Laplace(多尺度角点)、MSER(最大稳定极值区域)特征提取算法的多特征遥感影像配准方法。通过多特征与二次匹配,极大的提高了匹配点数目;通过基于距离的筛选,保证匹配点分布均匀合理;通过局部互信息精校正,使匹配点精度更高,最终达到高质量(空间分布均衡,匹配精度高)自动配准目的。     

加权相位一致性改进的图动态精确配准算法

目的为了解决当前图像配准算法匹配精度较低的问题。方法提出加权相位一致性耦合改进的图变换匹配的精准动态图像配准算法。首先,基于SIFT机制,检测图像中的关键点;并嵌入加权因子,定义相位一致性特征,对关键点完成提纯,消除误配点与稳定性不佳的特征点;随后,设计角度距离,替代相邻特征,改进图变换匹配技术,形成精准匹配关系集;再利用初始匹配特征点与精准匹配特征点间的映射关系,对其完成修正;最后,利用改进的图变换匹配算法处理修正后的匹配关系,进一步提高匹配精度。结果仿真结果显示,与当前图像配准技术相比,改进的算法拥有更强的鲁棒性与更高的匹配精度。结论改进的算法能够提高图像在几何变换程度较大时的匹配精度。     

具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准

多源传感器成像原理的差异给图像配准带来了很大困难,本文针对红外与可见光图像配准提出了一种具有SIFT描述特征的Harris角点多源图像配准算法。首先建立多尺度空间,以多尺度空间检测尺度不变的Harris角点作为特征点;然后通过改进SIFT对特征点的描述方法,采用圆环结构算子对Harris角点进行类SIFT的特征描述;最后利用双向最近邻方法进行匹配,通过最小二乘法实现图像的配准。实验证实了算法配准的精确性、快速性和稳定性,具有较好的配准效果。     

An Image Mosaic Method for Defect Inspection of Steel Rotary Parts

According to the features of the inspection images for the steel rotary parts with defects, a novel image mosaic method, using Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature tracking with purifying feature points based on slope probability measure and RANSAC algorithm, is proposed. First, the method preprocesses the captured sequence images, and then implements projection transformation for these images. Then, the registration parameters for two adjacency images, using the SIFT algorithm and removal algorithm of the pseudo matching feature point pairs based on slope probability measure and RANSAC algorithm, can be solved to mosaic the defect inspection images of the parts with enough characteristic information. On this basis, a hardware-based method is used to perform image stitching of the measured parts. Experimental results show that the method can produce a large number of the correct matching feature point pairs, and can get a seamless, clear surface image of the parts, which will settle the foundation for automatic accurate inspection of the surface defects on metal parts.     

Automated Fast Initial Guess in Digital Image Correlation

A challenging task that has hampered the fully automatic processing of the digital image correlation (DIC) technique is the initial guess when large deformation and rotation are present. In this paper, a robust scheme combining the concepts of a scale‐invariant feature transform (SIFT) algorithm and an improved random sample consensus (iRANSAC) algorithm is employed to conduct an automated fast initial guess for the DIC technique. The scale‐invariant feature transform algorithm can detect a certain number of matching points from two images even though the corresponding deformation and rotation are large or the images have periodic and identical patterns. After removing the wrong matches with the improved random sample consensus algorithm, the three pairs of closest and non‐collinear matching points serve for the purpose of initial guess calculation. The validity of the technique is demonstrated by both computer simulation and real experiment.     

基于改进SIFT特征的红外与可见光图像配准方法

针对灰度弱相关的可见光和红外图像的配准问题,本文提出了一种基于改进SIFT特征的图像配准方法.该方法根据SIFT算子在仿射变换、加噪、灰度变化等情况下的性能,首先在提取特征点时设定阈值来约束受灰度弱相关影响较大的向量幅值,然后采用性能较稳定的相似四边形的精匹配方式删除粗匹配时的误匹配点对,最后使用最小二乘法求解仿射变换...