基于分块和仿射不变性的SIFT图像匹配算法

针对传统SIFT算法在匹配时出现实时性差、匹配量低以及RANSANC算法在剔除SIFT误匹配对时误匹配率高的问题,提出一种基于距离相对性的分块匹配算法和基于仿射不变性的误匹配对剔除算法。首先利用传统SIFT算法提取图像中的特征点;然后采用基于距离相对性的分块匹配算法进行特征匹配得到初始匹配对;由于初始匹配对中存在误匹配,接下来运用基于仿射不变性的误匹配对剔除算法来剔除误匹配对;最后,在不同图像变换下进行仿真实验。实验结果表明,算法在保持SIFT算法鲁棒性的基础上,能够得到更多匹配对,正确匹配率提高了10%左右,并且实时性也得到很大改善。     

一种具有仿射不变性的图像匹配算法

针对仿射扭曲图像对之间的匹配问题,传统算法对仿射变换的6个参数都进行归一化,在仿射畸变严重时匹配效果不佳,不具备完全的仿射不变性。为此,提出一种基于参数仿真的图像匹配算法。根据经纬度对摄像机坐标的角度参数进行仿真,利用Harris-Laplace算法提取特征点,使用尺度不变特征变换对其进行描述,由此仿真尺度参数,并归一化平移和旋转参数。实验结果表明,与MSER、Harris-Affine、Hessian-Affine算法相比,该算法的鲁棒性较强,能使所有参数都具有不变性,具有完全的仿射不变性。     

基于改进SURF的图像匹配算法

针对传统SURF的图像匹配算法存在计算数据复杂、耗时长、匹配正确率不佳等问题,提出一种基于改进SURF的图像匹配算法.首先,用传统SURF算法来提取待匹配图像的特征点,再通过圆形区域代替矩形区域将SURF的64维度描述符降到20维度;采用KNN,来双向匹配待匹配图像的特征点,得到双向的初始特征点匹配对集;最后,通过RANSAC算法对初始匹配对集进行双向剔除错误的匹配对.实验的结果表明,本文算法减少了特征点检测时间,提高了匹配正确率,还有较好的鲁棒性.     

基于角仿射不变的特征匹配

同一场景的不同图像匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在诸如三维重建、对象识别和分类、图像配准和相机自校正等应用中,特征匹配都是一个关键步骤。为解决三维场景重建问题,通过改进目前特征匹配的不足,提出了一种基于角仿射不变的特征匹配算法。该方法是使用角作为图像匹配选取的特征,通过仿射不变处理来消除图像缩放、扭曲、旋转和平移产生的影响,实验表明,该算法具有良好的匹配性能,可以对差异较大的图像对进行特征匹配。     

基于聚类和马氏距离的多角度SURF图像匹配算法

对具有不同旋转角度和变化的图像进行匹配是图像识别中的技术难点,SURF算法在多角度图像的特征点检测和匹配过程中存在易受噪声点干扰、产生误匹配从而导致匹配效率低等不足。结合聚类和马氏距离,提出一种改进的多角度SURF图像匹配算法。首先利用聚类算法对原有算法提取的特征点进行噪声剔除处理,生成新的特征点数据集;然后利用马氏距离能够有效考虑整体相关性及其具有仿射不变性等特点,将SURF算法中的欧式距离用马氏距离替代。实验应用于多角度图像匹配时,改进算法较原SURF算法在匹配效率和准确率上有明显提高。     

基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配

ASIFT具有完全仿射不变性,但计算耗时;ORB实时性好,但仿射不变性差。为了在图像匹配中同时兼顾仿射不变性和实时性,利用模拟相机在不同视点下成像的手段使得ORB具备完全仿射不变性,进而提出了一种基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配新算法(AORB)。首先通过模拟相机在不同视点下成像以获取模拟的图像,然后用快速的ORB算法对所有模拟的图像对进行匹配,最终取得完全仿射不变性。实验结果表明,该算法能够满足完全仿射不变图像匹配需求,并且相比基于OpenMP的ASIFT计算速度提高了约6倍。     

基于连通区域的仿射不变区域提取方法?

针对现有仿射不变特征提取方法存在计算量大、鲁棒性差的问题,提出一种基于连通区域的仿射不变区域提取方法。对输入的灰度图像进行各向异性高斯滤波,并对滤波后的图像进行灰度直方图均衡化。找到图像中灰度值相同点所组成的连通区域,将灰度值差小于delta的相邻连通区域进行合并,把满足条件的最后一次合并结果作为图像的局部仿射不变区域。实验证明,该方法提取效果好、速度快且鲁棒性强。     

基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法

针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题, 提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian 检测子进行特征点检测, 并生成SURF特征描述向量; 然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对, 再对得出的单向匹配结果进行双向匹配; 最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率, 还保证了算法的实时性。     

基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法研究

针对当前图像匹配方法在进行图像匹配时,主要通过度量特征向量之间的距离来完成图像匹配,导致算法鲁棒性差、误配率较高及效率较低等不足,本文提出了基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法。首先,在尺度空间上通过Hessian矩阵对特征点进行检测,利用子块的三角特征与对角特征对SUR机制进行改进,用以生成新的特征描述子,并通过定义阀值评估策略,对图像特征点匹配,从而生成了初始匹配点;然后,引入 三角网,对初始匹配点进行聚类,以获取匹配三角形,将三角形以外的无效特征点剔除。最后,引入仿射不变几何约束,对匹配三角形进行细化,通过细化的匹配三角形获取最终的匹配特征点,有效剔除误配点,进一步提高配准精度。仿真结果表明,与当前图像匹配算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性,且其具有更佳的匹配精度与效率,有效剔除了误配点。     

结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法

图像匹配技术是许多计算视觉问题研究的基础,基于图像局部特征的方法是本领域研究的热点。为了解决经典的SURF算法在旋转不变性上表现欠佳的问题,提出了一种结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法。在SURF算法特征点检测的基础上,提出一种适合DAISY描述符的主方向分配方法,并按照该主方向旋转获得新的DAISY描述符。本算法在略微增加运算成本的基础上,增强了经典SURF算法在图像旋转上的匹配能力。实验结果表明,在图像模糊、光照变化、JPEG压缩比变化、视场变化等多种复杂情况下,本算法具有更强的鲁棒性。     

基于参数化求和不变量与特征重整的形状匹配

从特征提取和特征匹配两方面考虑,提出了一种鲁棒的形状匹配方法。首先,基于求和不变量,设计了基于面积的形状参数化和归一化方法,提出了参数化求和不变量,该不变量基于形状局部描述且采用积分算子计算,具有较好的鲁棒性和仿射不变性。然后,为进一步提高形状匹配的鲁棒性,在特征匹配上,分析了参数化求和不变量的先验信息,设计了基于特征重整的匹配距离函数,并通过动态规划进行实现。仿真实验表明了所提方法的有效性。     

立体目标的宽基线图像匹配

为了匹配立体目标的图像特征,提出一种仿射不变的局部特征提取算法。根据高斯滤波器的形状和大小要与图像结构相适应的原理,该算法利用图像中的最大稳定极值区域(MSER)的协方差矩阵衡量局部图像结构,并将局部图像结构变换到圆形高斯滤波器适用的形式下,以解决视角和尺度变化问题。为了保证图像变换的正确性,采用旋转压缩的方式将各向异性的图像结构变换为各向同性的图像结构。最后在各向同性的图像结构上提取尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并将SIFT特征点的坐标变回原图像坐标。实验结果表明该算法提取的局部特征是完全仿射不变的,在立体目标的宽基线图像匹配中表现出良好的效果。     

图像直方图不变特征在影像匹配定位中的应用

图像的直方图在影像的亮度及对比度发生变化时,可以保持基本不变.基于此,提出了由图像直方图的不变特征进行影像匹配的算法,使匹配的稳定性提高且大大减少了匹配时间.     

基于便携设备的螺钉状态视觉检测方法研究

生产现场中,尤其是小批量大规模设备的装配和调试过程中,螺钉需求量大,螺钉连接状态对装配质量有着重大影响,目前对于该过程的检验仍需要工人目视检验并手动记录,这一过程主观性强,自动化水平低,效率低下。针对装配过程中的螺钉状态进行检测,基于视觉检测的方式,识别螺钉的拧紧程度,提高检测准确率和效率。首先,通过对线性特征的有效匹配来对螺钉进行定位,之后,对螺钉区域进行有效分割,提取螺钉区域的特征,最后对提取的拧紧螺钉和未拧紧螺钉的特征进行分类识别,识别出设备上的未拧紧螺钉,精度可达到2mm以内,并采用便携式检测设备,方便部署,可用于小批量大规模设备的装配质量检测中。     

融合有判别力仿射局部特征上下文的图像分类

已有的针对上下文信息的大多数工作均侧重于视觉词之间的上下文信息建模,没有考虑到局部特征之间的上下文信息建模问题,且图像在拍照时往往受到姿势、尺度变化,光照以及相机参数的影响,导致分类精度不高.文中综合考虑局部特征之间的上下文信息,提出一种基于有判别力仿射局部特征上下文的图像分类方法.对于一幅图像上的某一位置,采用该区域的局部特征,及其周边一定距离、角度内的局部特征来进行描述（局部特征上下文）;然后对这些局部特征上下文进行仿射变换,并通过最小化编码损失的策略来进行有判别力的仿射局部特征上下文的选择,得到更有判别力的特征.最后通过实验结果验证了该方法的有效性.     

一种评价仿射不变性特征定位误差的新方法

特征点匹配是计算机视觉中的一个基本问题。不同视点图像中相应特征点邻域窗口之间存在几何上的透视畸变,这可用平面单应映射来表示,而目前大多匹配算法将该映射用仿射变换模型来近似,即用具有仿射不变性的特征进行图像的匹配。仿射变换的线性特点不仅能降低算法复杂度,还能保证迭代过程收敛的稳定性,然而并没有人对该近似的可行性及如何减小近似误差给出定量分析。本文首先回顾了各种几何层次上的特征点匹配策略,重点针对具有仿射不变性特征点的定位误差进行研究和定量分析,通过本文提出的椭圆曲线规范化法推导出该近似所造成相应特征点定位误差的解析表达;然后用真实图像的实验结果验证了本文分析方法的必要性和正确性;最后给出相应的分析结果和结论,并指出提高大基线图像特征点匹配精度的相应措施。     

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。