一种结合SIFT和对应尺度LTP综合特征的图像匹配算法

由于SIFT特征是一种性能良好的局部特征,常被广泛应用于图像匹配,但SIFT特征点有128维描述符,所以具有匹配复杂度高和计算量大等缺点。为了提高图像匹配效率,研究了一种新的图像匹配方法。该方法通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤生成SIFT关键特征点;然后利用特征点周围邻域点的旋转不变LTP特征和相对灰度直方图来描述,替代传统SIFT特征点的128维描述,图像匹配过程中使用街区距离代替欧氏距离;最后利用光照变化、模糊变化、尺度和旋转综合变化三组图像进行算法仿真匹配实验。实验结果表明,本算法在图像尺度、旋转、光照变化条件下具有更高的匹配精确度,并且有效地提高了图像的匹配速度。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

基于CenSurE-star和LDB的被测目标图像匹配算法

针对传统点特征匹配方法计算量大、匹配速度慢的问题,给出了一种基于CenSurE-star和LDB的图像匹配算法,以用于在视觉检测中对被测目标图像进行快速匹配;该算法首先通过调整滤波器尺寸从而快速检测被测目标图像中不同尺度的CenSurE-star特征点,然后采用LDB方法对特征点结合其邻域进行描述,以描述符汉明距离为标准衡量图像特征点间的相似度并进行对应筛选,最终结合RANSAC剔除剩余的误匹配点对,实现了图像间准确匹配;实验研究表明,在关于光照、噪声和模糊变化的三组被测目标图像匹配中相较SIFT、SURF等常见算法,该算法不仅显著提升匹配速度,而且保证了较高的匹配准确率。     

引入极线约束的SURF特征匹配算法

目的 特征点匹配算法是当今计算机图像处理领域的研究热点,但是大多数现存的方法不能同时获得数量多和质量优的匹配。鉴于此,基于SURF （speeded-up robust features）算法,通过引入极线约束来提高特征匹配效果。方法 首先使用SURF算法检测和描述图像特征点,然后使用RANSAC （random sampling consensus）方法计算匹配图像之间的基础矩阵,通过该基础矩阵计算所有特征点的极线。再引入极线约束过滤掉错误匹配,最终获得数量与质量显著提高的匹配集合。结果 实验结果表明,该方法获得的匹配具有高准确度,匹配数目与原约束条件相比可高达2～8倍。结论 本文方法实现过程简单,不仅匹配准确度高且能够大大提高正确的特征匹配数,适用于处理不同类型的图像数据。     

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.     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法

研究图像匹配定位识别精度问题,针对同一图像两个不同视点的匹配,为提高不同分辨率不同尺度的图像匹配精度和效率问题,提出一种改进的基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的图像匹配方法.由于算法具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性而应用于图像匹配中,在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,以准欧式距离代替欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量来提高SIFT特征匹配效率.实验结果表明,方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性情况下,不仅缩短了匹配时间,还提高了图像匹配的精度,证明图像匹配的有效性.     

基于改进SURF的增强现实图像匹配方法

针对传统增强现实图像匹配算法鲁棒性不强且效率不高的问题,提出一种改进的SURF匹配算法。首先,使用SURF算法进行特征点检测,并通过Haar小波模板确定特征主方向,在得到特征主方向后构建特征描述符;由于传统SURF算法采用高达64维的矩形描述符,导致算法的计算量非常大,并且鲁棒性不强。因此,该文使用DAISY圆形描述符替代原始算法中的矩形描述符,DAISY是三层同心圆结构,每层包含8个采样点,可以得到25个维度的描述符,这种结构使得算法的鲁棒性大大增强并且降低了计算复杂度;接着,使用特征描述符计算欧氏距离进行特征点匹配;最后,对得到的匹配点集使用随机抽样一致(RANSAC)与三角不规则网络(TIN)算法进行优化,剔除误匹配点。实验结果表明,该算法虽然略微增加了时间复杂度,但鲁棒性变得更强,并且算法的效率和匹配精度也大大提高,平均精度达到了95%以上。     

JPEG图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位

目的 为了解决现有图像区域复制篡改检测算法只能识别图像中成对的相似区域而不能准确定位篡改区域的问题,提出一种基于JPEG(joint photographic experts group)图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位方法。方法 首先利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点和相应的特征向量,并采用最近邻算法对特征向量进行初步匹配,接下来结合特征点的色调饱和度(HSI)彩色特征进行优化匹配,消除彩色信息不一致引发的误匹配;然后利用随机样本一致性(RANSAC)算法对匹配对之间的仿射变换参数进行估计并消除错配,通过构建区域相关图确定完整的复制粘贴区域;最后根据对复制粘贴区域分别估计的JPEG双重压缩偏移量区分复制区域和篡改区域。结果 与经典SIFT和SURF(speeded up robust features)的检测方法相比,本文方法在实现较高检测率的同时,有效降低了检测虚警率。当第2次JPEG压缩的质量因子大于第1次时,篡改区域的检出率可以达到96%以上。 结论 本文方法可以有效定位JPEG图像的区域复制篡改区域,并且对复制区域的几何变换以及常见的后处理操作具有较强的鲁棒性。     

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。     

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。     

一种SIFT像素点筛选预处理降维双向匹配方法

针对SIFT算法误匹配点多和匹配速度慢的问题,本文提出一种SIFT像素点筛选预处理降维双向匹配方法,在SIFT构造DoG空间前进行像素点筛选预处理,减少无用特征点产生;在特征描述符生成时进行降维处理,减少运算量;最后使用约束配准算法,实现SIFT双向匹配。实验结果表明,本文改进的方法显著地提高了匹配精度和效率。     

有约束Patch-Match框架下的非刚体匹配算法

目的 非刚性物体进行匹配时,往往需要对图像中存在的非刚性形变目标进行快速精确的配准,进而实现对图像的后续处理和分析,实现快速而准确的非刚体匹配显得尤为重要。针对传统特征点匹配方法在非刚性物体匹配中准确性差的问题,本文提出了一种基于DAISY算子和有约束Patch-Match的非刚体密集匹配算法。方法 首先对参考图像和待匹配图像生成DAISY特征描述子,其次对两幅图像进行超像素分割,形成相互邻接但没有重叠的超像素块结构,并以其为单元,计算初始位置上对应每一个像素的DAISY特征算子聚合代价。然后,采用Patch-Match算法对整幅图像进行传播和变异,在变异过程中,通过图像预处理和分析得到的先验知识对位置标签的变异窗口进行局部空间约束,使得每个像素的位置标签在该空间范围内随机更新,计算新的聚合代价,保留代价较小的位置标签,重复迭代此过程,直到聚合代价不发生变化或者达到最大迭代次数为止。结果 实验选取了标准数据集、10幅分别由TFDS（the trucking fault dynamic image detection system）线阵列相机和框幅式相机采集的包含非刚体的图像进行匹配,均取得了较好的匹配效果,经验证,本文方法的匹配精度为86%,误匹配点的平均匹配误差为5个像素左右,是传统基于SIFT特征光流匹配方法误差的一半,并且本文采用的DAISY算子在特征提取速度上是Dense SIFT（dense scale invariant feature transform）特征提取算法的2~3倍,大大提升了图像匹配的效率。结论 本文提出了一种非刚体密集匹配算法,针对非刚体变化的不确定性采用密集特征点进行最优化搜索匹配。本文算法对包含小范围非刚性变化的图像匹配上具有较好的适应性,且匹配精度高,视觉效果好,鲁棒性强。     

基于改进SIFT算法的建筑物图像立体匹配

采用尺寸不变特征变换(SIFT)算法对建筑物图像进行匹配时会出现大量误匹配点.针对该问题,在SIFT彩色不变描述子中融入颜色信息和全局信息.引入对照明变化具有一定鲁棒性的l1l2l3模型建立对数极坐标,对于每一个特征点,在设定的圆邻域内累积l1值、l2值、l3值以构造彩色不变描述子,将特征点的最大曲率作为特征量以构建全...     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

简化SIFT算法及其在商标图像检索中的应用

针对商标图像形状简单、颜色单一的特点,提出了一种基于简化SIFT特征的商标图像检索新方法。采用DoG算子在多尺度空间检测图像的关键点,并利用圆环域结构替代SIFT原来的方形结构,对SIFT特征描述符的生成方式进行改进,使其具有计算简单、抗几何畸变性、抗旋转性等优点;然后在关键点匹配过程中,采用RANSAC算法去除错误匹配,从而提高匹配的稳定性与精确性。实验结果表明,该方法比原SIFT方法具有更快的计算速度和更高的匹配精度,能很好地应用在商标图像检索系统中。