对数极坐标系下尺度不变特征点的检测与描述

目的 当前国际流行的SIFT算法及其改进算法在检测与描述特征点时基于高斯差分函数,存在损失图像高频信息的缺陷,从而导致图像匹配时其性能随着图像变形的增加而出现急剧下降。针对SIFT算法及其改进算法的这一缺陷,本研究提出了一种新的无图像信息损失的、在对数极坐标系下的尺度不变特征点检测与描述算法。方法 本研究提出的尺度不变特征点检测与描述算法首先将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,并以此矩形图块为基础对采样点进行特征点检测与描述符提取;该算法使用固定宽度的窗口在采样点的对数极坐标径向梯度图像的log_t^r轴上进行移动以判断该点是否为特征点并计算该点的特征尺度,并在具有局部极大窗口响应的特征尺度位置处提取特征点的描述符。该算法的描述符基于对数极坐标系下的矩形图块的灰度梯度的幅值与角度,是一个192维向量,并具有对于尺度、旋转、光照等变化的不变性。结果 本研究采用INRIA数据组和Mikolajczyk提出的匹配性能指标对SIFT算法、SURF算法和提出的尺度不变特征点检测与描述算法进行比较。与SIFT算法和SURF算法相比,提出的尺度不变特征点检测与描述算法在对应点数、重复率、正确匹配点数和匹配率等方面均具有一定优势。结论 提出了一种基于对数极坐标系的图像匹配算法,即将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,这样在特征点的检测过程中,可以有效规避SIFT算法因为采用DoG函数而造成的高频信息损失;在描述符提取过程中,对数极坐标系可以有效地减少图像的变化量,从而提高了匹配性能。     

均值规范化对比度的局部特征描述符

目的 针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征描述方法存在特征维数高,计算效率低等问题,提出一种快速的,低维数的局部特征描述方法,即MN-CCH（Mean Normalized Contrast Context Histogram）。方法 该方法首先对局部特征区域内的像素进行均值规范化处理,得到局部特征区域的规范化对比度值。然后,在极坐标下以主方向为基准,将局部特征区域划分成32个子区域,统计每个子区域的正负对比度直方图。最后,对统计结果进行归一化消除线性光照的影响,得到64维的MN-CCH描述向量。结果 在图像变换数据集和小型图像检索数据库上的实验结果表明,64维的MN-CCH描述子可以达到与128维SIFT相当的匹配性能和相同的检索准确率,在描述子生成和匹配效率上明显优于SIFT方法,而且与同维数的CCH相比性能有明显的提高。结论 MN-CCH描述子在保留与SIFT相当性能的前提下,具有特征维数和计算效率的优势,更适合在一些对计算和存储资源要求较高的应用（如机器人导航,视觉SLAM等）中使用。     

基于空间结构的图像特征匹配算法

图像二进制特征描述器比浮点数特征描述器存储容量小、计算速度更快。在对常用二进制特征描述器进行分析的基础上,利用图像特征点之间的空间结构信息改进FREAK描述器的采样模式,提出MPFREAK描述器,提高特征描述能力;针对特征匹配时最近邻算法运行较慢的缺点,改进LSH算法,减少候选集列表空间,提出了海明空间的二进制特征快速匹配算法MLSH。实验表明,MPFREAK描述器描述能力优于其他算法,特征匹配算法效果明显、速度更快。     

局部二值描述子在图像匹配中的应用

鉴于传统的局部描述子,如SIFT、HOG等,计算复杂度高、占用内存大且匹配时间过长,目前研究人员致力于研究二值化的局部描述子。二值描述子采用位存储并以汉明距离作为其匹配准则,在内存占用率和匹配时间上相比传统实值描述子有很大的优势。本文总结了目前在图像匹配中基于像素值和梯度值不同检验子的二值描述子,整理分析他们的优缺点并分析标准测试库结果。     

SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法

SIFT算法是性能最好、应用最广泛的基于局部特征的图像匹配算法,但其计算复杂度高.为此,提出一种SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法,以提高SIFT算法的速度.首先利用SIFT关键点检测方法在2幅待匹配图像上分别检测关键点,得到2个关键点集;然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变LBP特征,并将其作为该关键点的描述;最后采用基于关键点最近邻距离比值的匹配策略,找出2个关键点集之间存在匹配关系的关键点对.实验结果表明,文中算法对结构内容图像的匹配性能与SIFT算法相当,运算速度比SIFT算法大为提高.     

局部图像描述符最新研究进展

目的 局部图像描述符广泛应用于许多图像理解和计算机视觉应用领域,如图像分类、目标识别、图像检索、机器人导航、纹理分类等。SIFT算法的提出标志着现代局部图像描述符研究的开始。主要对最近发展的现代局部图像描述符进行了综述。方法 首先,介绍了4大类局部图像描述符:局部特征空间分布描述符、局部特征空间关联描述符、基于机器学习的局部描述符、扩展局部描述符(局部颜色描述符、局部RGB-D描述符、局部空时描述符)。对局部图像描述符进行了分析和分类,并总结了局部图像描述符的不变性、计算复杂度、应用领域、评价方法和评价数据集。最后,展望了局部图像描述符的未来研究方向。结果 近年来局部图像描述符研究取得了很大进展,提出了很多优秀的描述符,在辨别性、鲁棒性和实时性方面有了很大提高,应用领域不断拓展。结论 局部图像描述符应用广泛,是计算机视觉领域的重要基础研究。而目前,局部图像描述符还存在许多问题,还需进一步的深入研究。     

一种基于稳定区域的图像特征描述子

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。