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基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法.该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序.计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻.实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果. 相似文献
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由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为影像匹配带来了困难。针对异源遥感影像成像机理的不同特点,从影像特征角度,引入尺度不变特征变换(Scale-Invariant-Feature-Transform,SIFT)方法,实现光学影像、SAR影像和多光谱影像间的匹配;针对SIFT单向匹配算法的不足,引入匹配约束,采用双向匹配策略对其优化,提高了匹配的可靠性。实验表明,该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征等差异的异源遥感影像的高精度匹配。 相似文献
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一种改进的SIFT图像特征匹配算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。 相似文献
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为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪. 相似文献
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SIFT特征匹配算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提取灰度图像的SIFT特征并将其应用于图像检索是目前国内外研究的热点。用距离函数对图像的特征向量进行相似性度量,从而实现SIFT特征向量的匹配。通过实验很好地证明当图像本身的变化(例如大小或者旋转)对于图像的匹配的几乎没有影响。 相似文献
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为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法.ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度.根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接.实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果. 相似文献
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针对传统的基于特征的眼底图像配准方法配准精度不高的问题,提出了一种新的眼底图像配准方法。通过具有仿射不变性的尺度不变特征变换(Scale Invariance Feature Transform,SIFT)方法提取待配准图像的特征点匹配对。采用适合眼底图像特点的曲面变换模型,实现图像的配准,变换模型参数通过M估计获得。实验结果表明,该算法提高了配准精度,对正常眼和非正常眼的眼底图像配准都是有效的。 相似文献
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对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。 相似文献
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针对仿射尺度不变变换提取(ASIFT)算法计算效率低的问题,提出了一种大倾角航空倾斜影像自动匹配方法H-SIFT。该方法利用影像粗略外方位元素计算两幅待匹配影像之间的单应变换矩阵,对左影像进行二维射影变换得到其纠正影像以消除两幅影像之间的几何变形、尺度和旋转问题,再对左影像的纠正影像和右影像进行尺度不变特征变换(SIFT)。匹配时,为了适当提高正确匹配点对的数量,利用不严格的比值提纯法和左右一致性检验得到粗匹配点对,并利用随机一致性检验剔除误匹配。最后将左影像其纠正影像上的匹配点反算到左影像上。通过对国产五倾斜相机平台(SWDC-5)获取的三组典型城区航空倾斜影像数据进行实验,对于三组数据,该算法获得的正确匹配点对数量分别为ASIFT算法的2.18、1.31、1.70倍,该算法匹配耗时分别为ASIFT算法的0.93%、0.88%、0.97%。实验结果表明,与ASIFT算法相比,该算法获得的匹配点对在计算效率、数量和分布情况上都得到了显著提高。 相似文献
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针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离(Euclidean distance)比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。 相似文献
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改进型SIFT立体匹配算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法)和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。 相似文献
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SIFT算法广泛用于三维目标识别,但其由于依赖过多的特征点,计算量大,在实际火灾图像定位中很难保证算法的实时性。在保留了SIFT算法良好的旋转、尺度、光照等不变特性的基础上,采用关键点的4×4窗口(16维向量)表示关键点的特征描述。同时,利用双向匹配在特征点的匹配上保证了准确率。实验数据表明,该算法在很大程度上提高了图像的匹配速度,准确率满足火灾空间定位的需要。 相似文献
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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。 相似文献
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针对光电成像制导过程中,电视导引头实时获取的前视图像与预存的目标区域基准图像之间存在较大视角差异时,SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法得到的正确匹配点对数较少导致匹配失败的情况,提出一种改进的SIFT景象匹配算法。该算法通过在高斯尺度空间中提取抗仿射变换区域,并进行区域归一化处理来获得抗视角变换特征点集的方法,使正确匹配点对明显增加。实验结果表明,该算法对视角变换具有很好的鲁棒性:在视角差高达50°至60°以上时得到的匹配准确率较SIFT算法提高近5倍,具备工程实用价值。 相似文献