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。     

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。     

基于SIFT变换和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法

目的 为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT（尺度不变特征变换）和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法 通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF神经网络纠正子图的色彩差异,最后利用权值矩阵融合技术实现重叠区域的融合。结果 文中算法在拼接效果上优于其他算法,其拼接效果DoEM值为0.902,图像重叠区域过度平滑,有效地避免了融合区域的亮度块或亮度线。结论 该算法效果好,可解决全景图复原过程中多方面的难题。     

基于SIFT变换和DWT-SVD的自适应图像水印算法

目的由于传统的自适应水印技术无法实现水印嵌入区域依据图像自身的特征而改变,且抵抗几何攻击的能力较弱,提出一种基于SIFT特征提取,结合DWT-SVD的水印嵌入方法。方法首先对图像进行SIFT特征提取,然后利用RANSAC算法选取出鲁棒性较好的特征点,通过特征点选取合适大小的水印区域,最后结合DWT-SVD算法将水印嵌入原始图像中。结果采用SIFT变换结合DWT-SVD算法嵌入的水印,含水印图像的视觉效果较好。含水印图像在没有受到攻击时,可以无损地提取出水印;在受到攻击时,提取出的水印品质较好,NC值均高于0.96,且算法的时间复杂度和空间复杂度均较小。结论实验证明,此方案在面对任意角度的旋转攻击,以及常规图像处理攻击有很好的鲁棒性,可以达到保护数字产品的目的。     

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DD-DT CWT和SIFT的体数据数字水印算法

为了确保三维体数据数字模型信息在网络传输过程中的安全性、完整性,对体数据数字水印算法进行研究。提出基于双密度双树复小波变换的体数据数字水印嵌入算法,算法提高了水印的嵌入容量,在兼顾水印不可见性的同时提高了水印抵抗压缩、噪声等攻击的能力;提出基于尺度不变特征变换的体数据数字水印提取算法,实现了水印嵌入和提取时的同步性,提高了水印抵抗旋转、缩放等几何攻击的能力。实验证明:算法不可见性好,实现速度快,在盲检测下能够抵抗压缩、滤波、噪声、平移、旋转、缩放、剪切等攻击,具有较好的鲁棒性。     

基于声呐图像序列SIFT特征的多目标跟踪方法研究

针对高频成像声呐多目标跟踪中声成像的不稳定问题,在基于检测前跟踪的声呐图像序列尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）的基础上,提出了一种结合对数变换的声呐图像序列SIFT特征跟踪方法。该方法利用对数变换进行图像预处理,进而利用声呐图像序列SIFT特征进行多目标跟踪。水池试验数据的处理结果表明：与中值滤波和动态亮度分配的方法相比,结合对数变换的声呐图像序列SIFT特征跟踪方法具有更好的多目标跟踪效果。     

基于改进SIFT-ICP算法的物体点云建模方法

为了实现对任意摆放的物体的识别与位姿估计,需要得到物体的三维模型,提出了一种高效准确的物体三维点云模型构建方法。首先通过RGB-D传感器获取物体多角度数据,然后利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配和改进的迭代最近点(ICP)算法计算出各角度下传感器的相对位姿,进而生成目标物体所在场景的完整点云,并通过物体分割和点云后处理得到目标物体的三维点云模型。实验结果显示,构建的物体点云模型清晰且不失真,并保留了表面完整的特征信息。     

基于SIFT的自动匹配策略

为了实现图像的自动匹配,提出了一种新的SIFT匹配策略.首先,给定一个基本的欧式距离最小值与次小值的比率值,对SIFT特征对进行判断,得到粗匹配集合.然后,统计粗匹配对的主方向角度差直方图和最小欧式距离直方图,以主方向角度差落入直方图峰值所在邻域和最小欧式距离小于直方图主峰所对应的距离值作为匹配条件进行精匹配.最后,统...     

印品检测过程中基于SIFT 算法缩小匹配范围的方法

针对多个CCD 采集多幅图像会产生一定的重叠区域,为了实现印品在线检测的要求,提出了一种结合SIFT 和缩小匹配范围的图像检测方法。该方法基于SIFT 提取特征点,改进了局部搜索范围,利用RANSAC 算法计算图像坐标变换矩阵,采用多分辨率融合方法对拼接图像进行融合处理。结果表明,采用该方法可以减少匹配和图像检验时间,降低估算概率,完成检测图像拼接。     

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SIFT特征点的无人机影像拼接方法研究

针对无人机空中姿态不稳定,其拍摄影像存在倾斜、曝光不均匀等缺点,采用常规的影像匹配方法效果不佳,甚至无法匹配,而SIFT算法对图像几何变形,分辨率差异、旋转等有较好适应性.利用SIFT算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法对影像进行精匹配.同时,为了减少拼接过程中误差的传播,提出了分块拼接方法.实验结果表...     

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。     

基于多尺度特征变换与颜色相关性的商标检索算法

目的 提出一种快速有效的商标注册相似性检查方法,以解决当前基于SIFT的商标检索系统易出现漏检、误检,导致检索精度不高的问题。方法 首先,利用SIFT进行尺度空间创建,并检测商标的特征关键点,通过确定关键点的主方向,可得到具有旋转、缩放、平移、视图变化不变性的图像形状特征描述符。随后,根据像素与其邻域的颜色和空间位置,定义一种改进的颜色相关性,为了有效避免不同商标可能具有相似的颜色特征,对不同的颜色赋予一个权重因子,从而得到一个反映颜色空间相关性与颜色排布疏密度的颜色特征。然后,将SIFT与颜色相关特征向量进行加权组合,并根据实际过程中占主导作用的特征来改变权重。最后,根据加权组合特征,引入马氏距离对查询商标与数据库商标进行相似度量,输出检索商标。结果 实验结果表明,与当前先进的商标检索系统对比,所提算法具有更高的检索准确性与效率。结论 所提算法具有良好的检索准确率与鲁棒性,在商标注册等领域具有一定的实用价值。     

基于角点和局部特征描述子的快速匹配算法

提出了一种基于角点检测和灰度差分不变量区域统计直方图的局部特征描述子相结合的快速匹配算法。通过建立较少图层的阶梯金字塔,利用Shi-Tomasi算法提取图层中数量适中的强角点。采用具有几何意义的低阶灰度差分不变量描述图像特征,改进了传统算法对噪声及角点位置偏差敏感、计算复杂等问题。实验结果表明算法在保证具有旋转、尺度缩放、光照及小视角变化、模糊等性能不变的同时,整体匹配所耗时间以及正确匹配率均优于SIFT和SURF算法。     

基于SIFT特征点匹配的抗几何攻击水印算法

目的为了有效抵抗几何攻击,实现水印图像的嵌入与检测的同步。方法将水印嵌入到图像小波分解后的奇异值中,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性进行宿主图像和受攻击图像的匹配,并估计受攻击图像的几何攻击参数,对可能失真的图像进行几何校正。结果图像经过几何失真、常规图像处理攻击或JPEG压缩后,嵌入的水印依然能被可靠地检测和提取。结论理论分析和大量实验结果表明,该算法校正精度高,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于尺度不变特征变换特征的显微图像在线拼接方法

为解决显微镜观测视野狭小的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征的显微图像自动拼接方法.该方法充分考虑了显微图像采集过程以及显微图像自身的特点,通过一系列适用于显微图像拼接的算法,控制单幅图像拼接时间在1秒内,进而可以保证显微图像拼接随图像采集在线完成,同时,利用SIFT特征匹配准确度高的优点,可达到亚像素级的拼接精度.该方法拓展了显微镜的应用,尤其适用于生物和医学显微图像观测.