SIFT算法在卷烟小包装图像配准中的应用

由于SIFT算法在寻找关键点时,只考虑了图像的局部特征,使得在具有复杂纹理背景的图像处理中,无法提取出具有代表性的特征点。针对这一问题,提出在提取关键点的时候,考虑特征点间的相关性,参照SSIFT算法缩小特征描述的维数,利用统计的方式缩短算法执行时间,使得算法能快速提取到具有代表性的关键点,滤掉纹理图案中的关键点。通过实验证明了算法的执行效率以及算法的普适性。     

基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。     

一种改进的SIFT图像配准方法

针对普通SIFT算法效率因128维的特征点描述算子而降低的问题,提出一种改进的SIFT算法,利用圆环的特性同时对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,在降低描述算子维数的基础上,利用遍历搜索查找样本特征点的最近邻和次近邻特征点。实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进算法更稳定、更快速。     

结合SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法

提出了一种基于SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法。通过SIFT关键点检测方法检测关键点;对每个关键点计算其邻域的Krawtchouk矩不变量,并将其构成描述关键点的特征向量;计算关键点特征向量之间的欧氏距离找出相匹配的关键点对。实验结果表明,该算法的配准性能与标准SIFT算法相当,而运算速度比标准SIFT算法有较大程度提高。     

应用边缘图像SIFT特征配准印鉴图像

为了准确配准印鉴图像,为高仿真印鉴的真伪识别做好准备,提出利用印鉴边缘图像SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征的相似性和空间关系相结合的配准方法。采用邻域搜索法提取待测印鉴与预留印鉴的二值边缘图像,在印鉴边缘图像中提取SIFT特征,并根据相似性匹配。利用印鉴边缘图像SIFT特征匹配点对的空间关系剔除错误匹配,提高配准效率。利用RANSAC方法估计两印鉴的变换模型。分别配准具有不同形状及印文内容的10组真印鉴图像和10组假印鉴图像。将所得结果与其他两种典型的配准方法作比较。以两印鉴配准后不重合边缘点之间的平均距离评价配准的准确性,以最大距离量化配准后出现的最大差异。实验结果表明,该方法可以准确配准待测印鉴与预留印鉴图像,对印鉴形状、笔画结构无任何限制,配准速度比直接利用印鉴二值图像SIFT特征的配准方法提高一倍。     

SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC（The Randomized RANSAC）算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。     

基于局部特征的遥感图像快速自动配准

针对图像处理领域中遥感图像的配准问题,提出一种基于图像局部特征的快速、自动配准方法。该方法选取具有良好尺度、旋转不变性以及精确特征点定位能力的SIFT局部特征,使用其特征向量间的欧氏距离作为相似性度量进行特征点匹配,并依据仿射变换误差准则去除奇异匹配特征点对,采用仿射变换的几何模型,实现了遥感图像的快速自动配准。实验结果表明,方法是高效、精确以及稳定的。     

结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.     

位平面和SIFT相结合的图像匹配方法

针对传统的相关匹配算法计算量大,对图像旋转敏感等问题,提出了一种位平面和尺度不变特征变换（SIFT）相结合的图像匹配算法。将待拼接的两幅图像[A、][B]各自分解为8个位平面,对两幅图像都选择前4个具有视觉信息的位平面[A1A2A3A4]和[B1B2B3B4];对[A1A2、][A2A3、][A3A4]图像进行异或运算,得到3幅图像。由于异或后的图像[A1A2]具有足够的细节部分,轮廓却不清晰,图像[A3A4]轮廓清晰,但是丢失了太多细节,而图像[A2A3]具有清晰的轮廓,又具有足够的细节信息,所以采用图像[A2A3],然后与原图像[A]进行异或得到[A],同时采用同样的方法得到图像[B],再次采用SIFT算法进行点对匹配,利用欧氏距离进行图像匹配,最后利用RANSAC进行图像容错处理,得到一幅匹配图像。实验结果表明,该算法有效地提高了匹配速度,对图像明暗变化、尺度旋转等具有较强的健壮性。     

基于视觉显著性特征的快速场景配准方法

视觉显著性特征是模拟生物视觉注意力选择机制的一种具有较好的鲁棒性与不变性的视觉特征。基于视觉显著性特征提出了一种快速的场景配准方法。该方法采用调幅傅里叶变换构造视觉显著性映射;通过对显著特征局部极值特性以及信息丰度的分析,实现显著点的粗定位、预选择与可信度排序;通过图像形态学操作,实现了显著场景区域的生长与合并。在此基础上,提出了SSIFT(saliency scale invariant feature transform）算法,从而减少了场景分类算法的计算量。利用本文方法对美国南加州大学的场景数据库进行测试,实验结果表明这种方法提取的SSIFT特征对于图像的平移、旋转以及光照等变化具有良好的不变性;与经典SIFT算法相比,该方法在计算速度上具有明显的优势,并在识别率上也略优于SIFT算法。     

一种基于SIFT的网格仿射拼接算法

图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理都具有广泛的应用价值。利用SIFT作为图像局部特征,构建一种基于SIFT特征的仿射计算方法,利用网格覆盖匹配特征点,通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换,通过仿射待选点建立拼接边缘,还给出了不同程度仿射变换的图像拼接方法来解决边缘图像仿射失真的问题。实验结果表明该方法可以克服传统方法的仿射不稳定问题,具有较好的稳定性和准确度。     

基于主方向梯度的SIFT算法匹配的优化

在相似区域较多的图像匹配时,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法的匹配计算（KDtree-BBF）较复杂,耗时长,很难满足实时性要求。提出一种改进的匹配算法,将特征点的周围邻域的主方向梯度作为特征之一,采用主方向梯度和欧式距离相结合的计算方法进行特征点的匹配。实验结果表明：改进的算法不仅简单易行,且对图像的旋转、缩放、光照变换均具有良好的鲁棒性,比较原OpenSIFT算法还发现,改进算法的加速比范围为1.046~9.065。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

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。     

基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。     

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

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。     

基于SIFT特征点匹配的水印图像几何校正算法*

为了有效实现水印图像的水印检测与水印嵌入之间的同步,提出一种应用SIFT(scale invariant feature transform)特征点匹配估计水印图像几何变换参数的校正算法.用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像...     

一种抗视角变换的改进SIFT景象匹配算法

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。     

基于SIFT特征的合成孔径雷达景象匹配方法

根据合成孔径雷达图像的特点,提出一种基于SIFT特征的合成孔径雷达(SAR)景象匹配的方法。首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT 关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。实验结果表明,本方法快速实用,有较强的有效性和鲁棒性。     

基于SIFT抗几何攻击的数字水印算法

针对数字水印信息易遭几何攻击的问题以及水印算法的不可见性与鲁棒性的平衡性问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像局部特征点的数字水印算法。首先利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,再以局部特征点确定多个满足一定条件的圆形局部特征区域(LFA),经LFA正规化后将水印嵌入到LFA的离散余弦变换(DCT)域的中频系数中。其中,考虑到水印信息对图像质量的影响,嵌入强度根据Watson人类视觉模型进行动态调整。实验结果表明,该算法得出的峰值信噪比(PSNR)和水印相似度数值较高,说明该算法不仅保证了较好的水印不可见性,并且在一定的几何攻击下表现出较强的鲁棒性。