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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用SIFT特征进行匹配,存在两个问题:易受匹配参数的影响,出现较多的错漏匹配现象;只适用于相似变换情况下的图像匹配,对于高维的仿射变换情况则难以奏效,而在实际图像匹配中这种情况更为常见。针对以上问题,提出了一种空间变换迭代的SIFT特征图像匹配方法。把SIFT特征点集匹配转化为SIFT特征向量与点集的几何分布信息相关的函数最优化求解问题,通过在确定性退火框架下,迭代求解空间仿射变换与点集匹配对应关系,最终得到最优的SIFT特征点匹配关系。仿真实验表明:在较大仿射变换情况下该方法仍能实现图像SIFT特征点集的正确匹配。 相似文献
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对SIFT特征匹配算法进行改进,采用D2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的局部极值点检测,建立DOG金字塔后,利用DOG金字塔相邻层相减得到D2OG金字塔并在其上进行过零点检测;采用改进RANSAC算法二次消除错配,匹配点对经过RANSAC算法筛选后,再次利用RANSAC算法对匹配点对做进一步筛选.实验表明,改进的SIFT特征匹配算法在保证了较高精度的同时提高了算法的速度,能适应于实时性要求较高的领域. 相似文献
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针对图像匹配在图像拼接、目标识别等领域的应用中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法计算复杂度高、实时性较差的问题,提出了一种基于局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)和图变换(Graph Transformation Matching,GTM)的匹配算法.首先采用SIFT特征检测提取特征点并以特征点为中心取13×13的图像块作为特征区域;然后用本文提出的局部旋转不变二进制模式(Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP)描述子对特征区域进行描述产生29维的特征描述向量,降低了描述子的复杂度,并以欧氏距离为度量准则进行初始匹配;最后采用图变换匹配算法剔除误匹配点,从而提高算法的运算速率和匹配精度.仿真结果表明,本文所提算法不仅具有较高的精度和较强的鲁棒性,并且减少了算法的运算量,提高了算法的实时性. 相似文献
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述符由于具有尺度、旋转和光照不变等特性在图像匹配领域获得了广泛的应用。但是,SIFT特征点采用128维特征向量表示,当图像特征点较多时,匹配算法所需的存储空间大、匹配时间长,且匹配精度不理想。针对以上问题,本文给出了一种基于Rough-SIFT描述符的图像匹配算法。首先,利用排序法求出图像的稳健特征点,然后为提高后续匹配处理运算效率,将粗糙集约简理论引入到基于SIFT特征的匹配算法中,通过构建一种新的近似约简算法来对稳健特征点的128维特征向量进行降维处理,最后利用约简后的特征点对图像进行匹配。仿真实验表明, 本文方法使得约简后的SIFT特征点更加精确、稳定、可靠,有效减小了匹配算法的存储空间,提高了匹配算法的效率和准确率。 相似文献
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基于初始尺度变换的SIFT匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
直接使用检测到的SIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)特征点进行特征点匹配,匹配性能仍然有待提升.提出了改进的SIFT匹配算法,利用匹配特征点的尺度比直方图,估计出近似的图像尺度比k,然后将空间分辨率较高的图像初始尺度增大到k倍,再次提取特征点进行匹配.实验结果表明,相比于其它用尺度约束条件提升性能的匹配算法,基于初始尺度变化的SIFT匹配算法在处理结构型图像时性能得到了很大的提升. 相似文献
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为解决在导弹制导、目标搜寻等领域中图像快速匹配的问题,提出一种基于图像局部特征序列的匹配函数,以加快图像匹配速度。该算法将匹配图像和查找图像分为若干相同大小的子图片,并计算它们的局部特征,形成一个带有特征的序列,利用提出的特征序列匹配函数,计算两种图像内容的特征序列下的匹配情况,该匹配函数能够利用匹配图像本身的特征信息提高图像匹配的查找速度。由于匹配图像特征序列之间存在关联,在匹配失效的情况下,不用再从查找图像的特征序列起始点重新进行查找匹配,而是根据匹配函数,计算出新的匹配点,从新的匹配点进行匹配,加快图像匹配的速度。 相似文献
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Contourlet-SIFT特征匹配算法 总被引:6,自引:0,他引:6
基于局部特征的匹配算法中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法性能好,应用广泛,但其描述子的维度高、匹配耗时大,对局部相似区域的匹配鲁棒性差。为此,该文提出一种Contourlet-SIFT特征匹配算法。在尺度空间下提取旋转不变特征,对特征及其邻域进行Contourlet变换,由各方向子带分解系数的均值和标准差构建全局纹理描述向量,根据向量间欧氏距离的大小进行特征点排序,选取距离较小的前1%的特征再进行SIFT最近邻比值匹配。实验结果表明该算法对亮度差异大、相似区域多的图像的匹配性能优于SIFT,在保证尺度、旋转、视角等不变性与SIFT相当的同时,匹配速度大为提升。 相似文献
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针对传统匹配算法对旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题,提出一种基于蛋白点区域SIFT(Sale Invariant Feature Transform)特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法.首先,提取蛋白点区域SIFT特征;然后,根据SIFT特征实现蛋白点粗匹配,并采用RANSAC (Random Sample Consensu)方法剔除误匹配特征点;最后,通过计算粗匹配点集之间的TPS(Thin Plate Spline)变换关系,采用几何相关法完成蛋白点间的精匹配.通过对国际凝胶图和Bio-Rad公司测试图等不同图源的凝胶图像进行蛋白点匹配实验,结果表明,该算法具有较高的匹配精度,其匹配误差小于2.2%,对旋转和扭曲图像同样具有良好的鲁棒性. 相似文献
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基于改进局部不变特征的兴趣点匹配 总被引:3,自引:0,他引:3
该文提出了一种适用于目标跟踪的局部特征点检测与匹配方法,在尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法基础上进行了多方面的改进。在高斯差分尺度空间仅检测局部极大值,提高算法的稳定性;采用基于圆形邻域统计梯度方向直方图,来确定兴趣点的主方向和描述子,避免了图像旋转的运算代价;最后采用最近邻与次近邻之比来对96维的描述子进行匹配。所提方法在有效地提高匹配准确率的同时,大大提高了运算速度, 适用于对实时性要求较高的场合。 相似文献
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一种基于SIFT的仿射不变特征提取新方法 总被引:3,自引:1,他引:2
图像局部特征提取是图像理解及机器视觉领域一个非常关键的问题,其中SIFT特征因具有良好的显著性和鲁棒性而得到广泛应用。但是,SIFT采用DOG检测子,定位的特征区域为各向同尺度变化的圆形区域,故其只具有尺度不变性,并不具备仿射不变性。此外,SIFT采用128维特征向量表示,当在图像特征点较多情况下进行匹配实验时,存在存储空间大、匹配耗时多等缺点。针对这两个问题,本文提出一种新的仿射不变特征提取方法,即HA-DR-SIFT(Hessian Affine-Dimensionality Reduction-SIFT)。首先,用Hessian-Affine 检测子代替DOG检测子,使提取的椭圆图像区域满足仿射不变性需求;其次,用PCA或NLPCA方法对128维特征向量进行降维处理,提高后续运算效率。实验表明,新方法不仅具有良好的仿射不变性,而且在匹配时间和存储空间上优于SIFT算子。 相似文献
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通过对灰度相关法特征点匹配算法的理论研究和实验分析,提出了一种能够克服图像尺度变化的特征点匹配算法。该算法主要根据图像特征点间欧氏距离的关系,结合传统的特征点灰度相关法和特征点的梯度相关法进行精确匹配。实验证明,该算法容易理解,易于实现,匹配结果较精确,误匹配点较少。 相似文献
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针对传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法存在特征点冗余和计算量大等问题,提出一种基于双预筛选的强鲁棒性SIFT算法.首先在构造差分空间之前,利用像素点8邻域标准差相似度方法对特征点进行预筛选,然后利用极值检测方法对特征点进行精确定位.针对传统随机采样一致性(RANSAC)算法存在匹配效率低等问题,提出一种自适应三维多峰直方图投票的方法,采用该方法对初始匹配进行筛选,筛选结果作为RANSAC的初始内点集并对初始匹配进行提纯,最后在最优内点集中对模型参数进行计算.实验结果表明,所提算法在不同类型的图像中,相较于传统SIFT+ RANSAC算法,特征点的检测时间平均减少11.7%,总运行时间平均降低10.7%,正确匹配数平均提升2.8%;召回率与F值分别平均提升4.9个百分点与2.7个百分点,说明所提算法的综合性能具有有效性. 相似文献