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。     

基于改进SIFT算法的视频序列图像配准

针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法。距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系。将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高。     

基于纹理特征的SIFT算法改进

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中使用固定对比度阈值提出了改进方法。当红外图像纹理特征不明显时,算法所能提取的特征点数量会大量减少,影响后续利用特征点进行如图像匹配、目标识别等处理。而人工改变对比度阈值具有局限性,不适用于很多场合。因此提出了一种基于纹理特征的自适应对比度阈值的SIFT算法。所使用的纹理特征提取方法是灰度共生矩阵,鉴于灰度共生矩阵并不能直接应用的特点,因此提取了特征参数。在图像纹理的特征参数如角二阶矩较大时,调低对比度阈值,使得特征点数量得以提高。此算法经验证表明能够在图像纹理特征不明显的情况下依然提取出大量的SIFT特征点。     

基于红外面阵扫描图像的配准和融合

针对红外面阵扫描图像的连续拼接,提出了一种基于灰度特征的配准和融合算法。该算法首先利用Harris算子对待拼接图像的特定区域进行角点检测,并提出了一种自适应阈值方法,用于提取特征明显的兴趣点,同时限定兴趣点的个数;其次选择合适的窗口大小,利用互相关归一化(NCC)函数,对拼接图像兴趣点邻域灰度范围进行图像匹配,获得图像变换关系;最后提出了一种基于双线性变换和渐入渐出相结合的图像融合算法。结果表明,自适应阈值角点检测后的兴趣点特征明显,分布均匀且数目被阈值很好地约束,图像配准精度高,采用本文融合算法后的拼接图像,重叠区域过度平缓,不存在拼接缝和灰度跳变现象。     

基于多核DSP平台的交通视频运动目标检测跟踪实现

为解决实际交通智能监控系统中视频传感器平台因移动或外部因素的影响发生晃动,导致视频运动目标检测跟踪性能下降的问题,文章提出了基于改进SIFT算法的精确配准动目标检测跟踪方法。该算法采用经典SIFT特征对图像配准,以此为基础实现高效、高精度的图像帧间差分运动目标检测,并采用自适应阈值分割算法完成对差分图像的分割,且通过区域合并策略解决分割产生的断裂及空洞问题,同时采用目标局部邻域特征和置信度判定准则,实现对运动目标的检测和持续稳定的跟踪。最后,基于多核DSP处理平台,通过实验验证了该算法应用于智能交通视频动目标检测跟踪的有效性。     

SIFT在高分辨率SAR图像自动配准中的性能分析

合成孔径雷达(SAR)图像的自动配准长期以来都未能很好的解决,特别是高分辨率SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法。在光学图像配准中,最常用的特征点提取算法是Harris算子,而近年来SIFT(尺度不变特性变换)算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法。探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用,并选取4对有代表性的SAR图像进行了配准实验,对2种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较。通过定性及定量分析,在同轨获取的高分辨率SAR图像配准中,SIFT均能实现精确配准,其适用性及精度均优于Harris。     

应用于多源SAR图像匹配的级联SIFT算法

针对多源SAR(Synthetic Aperture Radar)图像几何精处理需要大量离散控制点的问题,文章中提出一种级联SIFT(Scale Invariant Feature Transform)匹配算法.首先,采用大尺度自适应各向异性高斯SIFT(Adapted Anisotropic Gaussian-SIFT,AAG-SIFT)算法进行图像粗配准,大尺度AAG尺度空间可以在模糊不稳定局部纹理干扰的同时,保持图像的结构信息,提高算法的鲁棒性;其次,级联一种局部SIFT匹配算法,在粗配准后图像间进行局部匹配,避免不相关区域内重复纹理对特征匹配的影响;最后,通过尺度和旋转等先验条件筛选匹配点对,保证匹配结果的准确性.对比实验表明,级联SIFT处理可以增加提取同名点的数量和空间分布质量,而且匹配点定位准确.     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

视频拼接技术下斗轮机无人值守的可行性研究

由于斗轮机无人值守视频监控画面经常出现遮挡性重叠问题,导致特征点过度累积,影响监控效果。为此,提出一种基于视频拼接技术的斗轮机无人值守的可行性研究方法。通过拼接视频俯视投影变换,获取基于地面完整的全景鸟瞰图。利用SIFT算法确定特征点的候选点,通过图像金字塔形式构建尺度空间,提取拼接视频特征点,避免出现过度累积问题。利用加权平均法配准重叠区域接缝位置,融合图像各点像素值,避免重叠区域灰度值直接叠加,实现斗轮机无人值守下的视频有效拼接。由验证结果可知,该方法特征点匹配正确率均高于95%,整体拼接效果理想,能够为斗轮机无人值守提供清晰的监控画面。     

基于区域特征与灰度交叉相关的序列图像拼接

针对具有平移、旋转、缩放变换的序列图像连续拼接,提出一种将基于区域特征的配准算法和基于灰度交叉相关的配准算法相结合的拼接算法。该算法用迭代阈值分割算法提取区域．利用区域特征进行配准,建立初始的同名区域对;然后以同名区域对的质心点作为特征点,基于图像的灰度信息,选择交叉相关准则作为度量;最后得到图像间的精确变换关系,实现序列图像的拼接。实验结果表明,算法配准率高,鲁棒性强。