基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT（scale invariant feature transform）特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的“一对多”和“一对一”的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC（随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。     

SMT-PAAG下的Harris角点检测与匹配算法

结合多核处理器SMT_PAAG的平台特性,实现基于数据并行和任务并行的Harris角点检测与匹配算法。在SMT-PAAG仿真器上对其算法进行验证,根据加速比和效率两个性能指标对实验结果进行分析,结果表明SMTPAGG上Harris角点检测与匹配算法的并行化实现效果显著。     

基于分维搜索和环状描述符的SIFT改进算法

针对SIFT算法在极值点搜索和特征计算方面的低效,提出一种基于分维搜索和环状描述符的SIFT匹配算法(SC-SIFT)。该算法将SIFT算法中的三维极值点搜索策略分解(separate)为两个维度上的逐维搜索,同时引入了一种新的环状(cricoid)特征描述算子来代替原来高维低效的特征。实验证明,该方法不仅能够提高SIFT算法的执行效率,而且提高匹配正确率,实现了对SIFT算法的优化。     

基于Harris角点的图像匹配算法

提出了新的基于特征点的高速图像匹配算法。该算法把角点特征和灰度值特征结合起来,定义了一种基于Harris角点的灰度值特征,并充分利用角点灰度值以及角点周边灰度值和位置信息,然后依据这些信息进行匹配。实验结果表明,该算法不仅速度快,而且对灰度值分布不均图像和含噪图像的匹配同样适用。     

Harris角点检测的优化算法

针对Harris角点检测算法中提取出较多的伪角点和计算量大的问题,提出了一种基于Harris角点检测的改进算法. 为抑制Harris角点检测中的伪角点数目并且提高算法的效率,首先加入预筛选得到候选角点,在计算水平和垂直方向梯度时,对于梯度较小的像素点进行预处理,在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,提高算法自适应性,最后利用USAN对角点进行进一步选择. 实验结果表明,改进的Harris角点检测算法不仅提高了检测精度和效率,而且对噪声具有一定的鲁棒性.     

基于改进Harris算法的航空影像自动配准算法

图像配准是图像融合、变化检测和图像镶嵌等的核心技术。本文提出了一种新的基于改进的Harris角点检测的自动配准算法,利用水平,垂直方向的梯度检验,提高了整个算法的运算速度,增加了自适应阈值的确定算法,提高了整个算法的鲁棒性,实现了航空影像间的自动配准。实验表明,该方法配准精度高,速度快,能够有效地对航空影像实现自动配准。     

基于B样条的改进型Harris角点检测算法

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法.实验表明,该方法对提取角点非常有效.     

基于改进Harris算法的角点检测

提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.     

基于B样条的改进型Harris角点检测算法*

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法。实验表明,该方法对提取角点非常有效。     

基于改进SIFT算法的山谷地形影像匹配

针对山谷地形的低空影像中地貌单一且特征不易提取的问题,本文对SIFT算法改进,融合Harris特征提取算法优势,得到一种可用于山谷地形下低空无人机影像特征提取与匹配的算法。算法首先利用Harris算法和SIFT算法分别提取特征点,对两种算法提取的特征点进行合并,然后运用SIFT算法对合并后的特征点进行描述,再利用特征点特征向量的欧氏距离进行粗匹配,最后利用RANSAC算法进行精匹配来提高匹配精度。为了验证该算法的有效性,选用一组山地影像数据进行实验并与SIFT算法进行比较,结果表明:算法有效地提升了山谷地形影像上特征点匹配精度。     

一种基于SIFT和SUSAN特征的图像匹配方法

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。     

具有SIFT描述的多尺度角点图像配准

角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。     

适于光学遥感图像的角点特征检测算法

角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理,并进行了图像的角点特征检测和实验分析,结果显示Harris算子效果要好。但是,Harris算子对真实遥感图像角点特征的检测尚不能取得理想的结果,因此,对Harris算子进行了改进。实验表明,通过改进后的Harris算子对遥感图像上的角点特征的检测具有较好的检测效果。     

基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法

针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题, 提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上, 利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择, 剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点, 从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次, 结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明, 用取得稳定的特征点, 进而结合一种好的匹配策略, 能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

改进SIFT特征在图像匹配中的应用

对SIFT算法进行研究,针对SIFT特征描述符的高维数和高复杂度问题,进行了改进。通过对大量的不同类型的图像进行特征匹配实验,实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进后的算法更稳定、更快速。     

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

基于SIFT特征匹配的图像无缝拼接算法

基于尺度不变(SIFT)的特征匹配思想和像素加权平滑的图像融合思想,提出了1种鲁棒、精确的图像拼接算法,从而解决尺度、视角及光照变化较大情况下图像拼接问题。SIFT特征匹配算法利用128维向量对特征点进行描述,利用最近邻法完成2幅图像特征点的匹配。对于粗匹配产生的误匹配对,应用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行筛选,同时估计模型参数,并借鉴加权平滑算法消除拼接图像之间的缝隙,进一步提升拼接效果。实验结果表明,该算法在继承了SIFT算法鲁棒性的同时,进一步提升了拼接精度,降低了图像亮度等差异的影响,使拼接图像自然逼真。     

基于Harris角点能量的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理过程中的一个重要环节。提出了一种基于Harris角点检测器的指纹图像自适应分割算法。首先利用Harris算子计算待分割图像的角点能量,然后使用一种自适应的方法设定阈值完成初分割;采用形态学方法进行后处理以减少分割错误,最后通过面积参数去除分离的残留噪声区域。在FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法能够准确提取指纹有效区域,并且对低质量指纹图像具有很好的鲁棒性。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。