基于彩色的SIFT特征点提取与匹配

由于只是利用图像的灰度信息,SIFT算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题,提出了一种基于彩色的SIFT特征点提取算法,并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点,但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于全局颜色传递的SIFT匹配算法

研究在不同光照条件下两幅彩色图像的匹配问题,提出了一种新的基于全局颜色传递的具有尺度不变性的特征变换（SIFT）匹配算法。新算法对不同光照下同一场景或目标的两幅彩色图像进行全局颜色传递,以减小匹配时由颜色差异带来的误差;利用SIFT算法提取处理后的图像的特征信息完成初步匹配;采用随机抽验一致性（RANSAC）算法消除误匹配点。实验结果表明新算法具有良好的彩色图像匹配性能。     

具有仿射不变性的彩色图像配准方法研究

经典SIFT算法在特征提取及特征匹配阶段存在耗时过长的问题,而SURF算法对仿射角度大的图像配准时错配率较高;且已有算法对彩色图像的处理均把彩色信息转为灰度信息,从而丢失了表征图像的颜色信息.提出一种具有仿射不变性的彩色图像配准算法:C-ASURF算法,通过模拟仿射变换得到一系列模拟图像,对模拟得到的图像计算颜色不变量,再对其进行特征点的检测及特征点的匹配,因此,它能够很好的解决图像配准时因图像仿射角度过大而造成的配准失效问题,且能够保留彩色图像的彩色信息.实验结果表明,C-ASURF算法的运行速度比具有仿射不变性的SIFT算法要快很多,且图像配准的准确率也很高,能够满足图像配准的高效性及实时性要求,具有很好的稳定性.     

融合彩色信息与SIFT特征的帧内复制粘贴篡改检测

近年来在同源复制粘贴篡改检测中,SIFT特征得到了广泛的应用.但由于该特征在提取过程中摒弃了颜色信息,会造成一部分特征点的误匹配和漏匹配.为此,提出一种基于彩色信息与SIFT融合的CSIFT特征的检测方法,在提取特征点时加入颜色不变量信息,提高了匹配的准确性和效率.算法首先利用结构相似度将视频帧序列分段,提取每段序列的关键帧;然后提取关键帧的CSIFT特征;最终定位复制粘贴区域,并利用目标跟踪算法计算篡改区域在后续帧上的位置.通过实验验证了算法的鲁棒性,与基于SIFT等特征的算法相比,时间效率和准确性更高.     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

一种基于特征点的遥感图像匹配算法

以遥感图像为研究对象论述了一种基于特征点的图像匹配算法在遥感图像匹配与拼接中的应用及改进。在提取图像特征点上,尺度不变特征转换SIFT算法能够对缩放、旋转、仿射的图像保持尺度不变特性。对于提取出的SIFT特征点,采用改进的随机抽样一致性RANSAC方法进行提纯,剔除多余的特征点,缩短匹配时间。实验证明,该算法有效提高了遥感图像匹配的效率和准确性。     

一种机器人导航中自然路标的匹配与跟踪方法

提出了一种基于SIFT和KLT算法的自然路标匹配与跟踪方法。该方法利用SIFT算子提取图像中自然路标的特征点集作为模板,然后将机器人采集图像中的SIFT特征点集与模板特征点集进行匹配,获取二者之间仿射关系,并解算自然路标在视野中的位置,为机器人自定位提供参考信息。机器人在运行过程中,将KLT算法与SIFT算法相结合对成功匹配的自然路标进行跟踪,较好地解决了SIFT算法效率低下的问题。实验结果表明该方法对自然路标具有较好的匹配和跟踪效果。     

基于融合特征的SURF配准算法

SURF算法是一种尺度不变、旋转不变且鲁棒性良好的配准算法,但其丢失了图像的颜色特征,因此对于彩色图像的配准效果不佳。为此,提出了一种基于融合特征的SURF配准算法。该算法首先利用彩色图像的颜色不变量和DLBP纹理特征构造融合特征灰度图,并提出了一种基于彩色图像颜色直方图的自适应方法来调节融合特征的权重;然后,利用SURF算法在融合特征灰度图上进行特征点的提取与匹配;最后,使用改进的RANSAC算法去除误匹配点。实验结果表明,对于彩色图像,此算法有效地增加了提取的特征点数,并加快了配准速率。     

混合特征下最优阈值预测的图像匹配

针对单一特征条件下图像匹配率较低,以及SIFT算法由于固定对比度阈值造成特征点数目提取不均的问题,提出一种混合特征下最优阈值预测的图像匹配算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后利用纹理参数二阶矩自适应法得到最优阈值,并用描述性较强的纹理特征向量对SIFT匹配过程进行约束实现图像的匹配。实验结果表明,提出的算法根据图像灰度分布自适应选取对比度阈值,能够增强图像细节信息且使提取的特征点数量稳定,在匹配过程中引入纹理向量作为约束准则,避免了相似区域的误匹配,对光照和模糊图像有较好的鲁棒性。     

基于图像显著区域检测的SIFT特征匹配方法研究

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。     

基于SUSAN特征点的图像配准算法

提出了一种基于SUSAN算法提取图像特征点并进行图像配准的改进算法。首先采用SUSAN算子对图像进行特征点提取,然后利用最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,通过RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除错误的匹配点对;最后通过重采样和双线性插值完成图像的配准。实验结果表明,本算法在图像配准中具有一定的有效性。     

基于线段融合的空间非合作目标稳健特征提取算法

相对位姿测量是空间非合作目标态势感知的主要内容,在位姿测量中,需要先对目标图像进行特征提取,而特征提取的精度和鲁棒性直接影响位姿测量性能。为了提高空间非合作目标特征提取的鲁棒性,本文给出一种基于线段融合的特征提取算法。该算法首先采用基于梯度的滤波器来消除空间目标图像的背景干扰,然后采用LSD直线检测算法、Hough Lines直线检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法提取三组特征点,再用K-D空间划分树以及K最近邻搜索算法融合这三组特征点,保留包含显著特征的较少数量特征点,进一步组合成线段结构,并对线段进行融合,以此来提取反映目标整体几何框架的信息,从而提升稳健性。仿真实验和半物理仿真实验测试结果表明,本文提出的基于线段融合的特征提取方法在空间目标特征提取中具有更好的稳健性。     

基于全局特征和尺度不变特征转换特征融合的医学图像检索

特征提取是图像检索或图像配准的关键步骤,针对单一特征不能很好地表述图像的问题, 根据医学图像的特点,提出了一种融合全局特征和局部特征的医学图像检索算法。首先在研究单一特征医学图像检索算法的基础上, 提出了融合全局特征和相关反馈的检索算法;其次对尺度不变特征转换(SIFT)特征进行了优化,提出了改进的SIFT 特征提取算法和匹配算法;最后,为了保证结果的准确性并改进检索效果,采用了融合局部特征的方法逐步求精。通过对标准临床数字式X射线成像(DR)图像数据库的实验研究表明,该算法应用在医学图像的检索中有较好的结果。     

基于尺度不变特征变换的快速图像拷贝检测

针对传统基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的图像拷贝检测算法特征提取速度慢、匹配效率不高的问题,提出了一种基于SIFT特征点位置分布与方向分布特征的快速图像拷贝检测算法。首先,提取SIFT特征点二维位置信息,通过计算各个特征点与图像中心点的距离、角度,分块统计各区间的特征点数量,依据数量关系量化生成二值哈希序列,构成一级鲁棒特征;然后,根据特征点一维方向分布特征分块统计各方向子区间特征点数量,依据数量关系构成二级图像特征;最后,拷贝检测时采用级联式过滤框架作出是否为拷贝的判断。仿真实验结果表明,与传统SIFT以128维特征描述子为基础构建哈希序列的图像拷贝检测算法相比,所提算法在保证鲁棒性与独特性不降低的同时,特征提取时间缩短为原来的1/20,匹配时间也缩短了1/2以上,可满足在线拷贝检测的需求。     

空间约束的无人机影像SURF特征点匹配

与普通场景图像相比,无人机影像中纹理信息较丰富,局部特征与目标对象“一对多”的对应问题更加严重,经典SURF算法不适用于无人机影像的特征点匹配.为此,提出一种辅以空间约束的SURF特征点匹配方法,并应用于无人机影像拼接.该方法对基准影像整体提取SURF特征点,对目标影像分块提取SURF特征点,在特征点双向匹配过程中使用两特征点对进行空间约束,实现目标影像子图像与基准影像的特征点匹配;根据特征点对计算目标影像初始变换参数,估计目标影像特征点的匹配点在基准影像上的点位,对匹配点搜索空间进行约束,提高匹配速度与精度;利用点疏密度空间约束,得到均匀分布的特征点对.最后,利用所获取的特征点对实现无人机影像的配准与拼接,通过人工选取均匀分布的特征点对验证拼接精度.实验结果表明,采用本文方法提取的特征点能够得到较好的无人机影像拼接效果.     

小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法

为了有效降低已有彩色图像特征抽取算法的空间占用,使得这类算法可以适用于仅有有限计算能力和计算空间的计算环境,提出了一种小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法。此方法首先用无迭代双边二维主成分分析方法NIB2DPCA对彩色图像的R、G、B三个通道分别做特征抽取;然后把抽取到的三个特征矩阵重构为一个二维矩阵;接着用NIB2DPCA对此二维矩阵抽取特征得到最终的分类特征矩阵。最后用最近邻分类器验证提出方法的有效性。在CVL和FEI人脸库上的大量实验表明,提出的方法采用两次特征抽取方法对彩色图像的信息进行了有效的压缩从而使计算过程中占用的内存空间减小了两个数量级以上,由此导致了计算时间的缩短,计算速度的提高;而且识别率还有所提高。     

基于区域划分和四元数的彩色图像复制粘贴篡改检测

现有的篡改检测方法中特征点提取不充分会导致篡改检测精度不高,特征点描述符识别率差,针对该问题提出一种基于颜色矩的区域划分和四元数Hu矩的彩色图像复制粘贴篡改检测算法。首先,使用自适应形态重建算法对图像进行超像素分割,通过密度聚类算法对图像自适应划分区域;其次,提出一种关键点提取方法得到均匀的SIFT特征点;然后,在一种新颖的彩色图像四元数表示方法中构建局部高斯金字塔提取Hu矩特征;最后,利用2NN进行特征匹配后,结合Delaunay三角形算法定位出复制粘贴篡改区域。在公共数据集上的实验结果表明,该算法可以更有效地定位篡改区域。     

基于深度学习特征点法的单目视觉里程计

针对特征点法的视觉里程计VO中光度、视点变化对特征点提取稳定性降低的不利影响,提出一种基于深度学习特征点法的单目VO方法。采用自监督深度学习网络训练得到DSP特征点检测器。首先使用亮度非线性逐点调整方法对训练图像进行光度调整;然后使用非极大值抑制方法剔除冗余DSP特征点,改进最邻近方法得到双向最邻近方法,解决特征点匹配问题;最后建立最小化重投影误差方程求解优化位姿及空间点参数。在Hpatches、Visual Odometry数据集上进行验证,实验结果表明:DSP特征点检测器增强了特征匹配对光度、视点变化的鲁棒性;无后端优化的条件下,本方法定位均方根误差比ORB方法明显降低,且保证了系统实时性,为特征点法的VO提供新的解决思路。     

Object-aware deep feature extraction for feature matching

Feature extraction is a fundamental step in the feature matching task. A lot of studies are devoted to feature extraction. Recent researches propose to extract features by pre-trained neural networks, and the output is used for feature matching. However, the quality and the quantity of the features extracted by these methods are difficult to meet the requirements for the practical applications. In this article, we propose a two-stage object-aware-based feature matching method. Specifically, the proposed object-aware block predicts a weighted feature map through a mask predictor and a prefeature extractor, so that the subsequent feature extractor pays more attention to the key regions by using the weighted feature map. In addition, we introduce a state-of-the-art model estimation algorithm to align image pair as the input of the object-aware block. Furthermore, our method also employs an advanced outlier removal algorithm to further improve matching quality. Experimental results show that our object-aware-based feature matching method improves the performance of feature matching compared with several state-of-the-art methods.     

基于点线特征融合的低纹理单目视觉同时定位与地图构建算法

当图像因相机快速运动造成模糊或者处在低纹理场景时,仅使用点特征的同步定位与地图构建（SLAM）算法难以跟踪提取足够多的特征点,导致定位精度和匹配鲁棒性较差。而如果造成误匹配,甚至系统都无法工作。针对上述问题,提出了一种基于点线特征融合的低纹理单目SLAM算法。首先,加入了线特征来加强系统稳定性,并解决了点特征算法在低纹理场景中提取不足的问题;然后,对点、线特征提取数量的选择引入了加权的思想,根据场景的丰富程度,对点线特征的权重进行了合理分配。所提算法是在低纹理场景下运行的,因而设置以线特征为主、点特征为辅。在TUM室内数据集上的实验结果表明,与现有的点线特征算法相比,所提算法有效地提高了线特征的匹配精度,使得轨迹误差减小了大约9个百分点,也使得特征提取时间减少了30个百分点,使加入的线特征在低纹理场景中发挥出积极有效的作用,提高了数据整体的准确度和可信度。