基于SIFT算法的遥感图像配准研究

图像的自动配准是一项重要而又具有挑战性的工作,特别是对遥感图像而言.需要一种准确、鲁棒、快速的全自动配准方法.尺度不变特征变换(SIFT)算法及其改进算法在图像配准中得到了广泛地应用.然而,在遥感图像中,由于图像间的灰度映射存在显著的差异,可能很难找到足够多的正确匹配结果.采用So-bel算子进行二次梯度计算,提出了一...     

基于SIFT的超大图像配准

SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能，星上宽波段相机成像尺寸都非常大，超大尺寸图像直接利用SIFT算法，在构建高斯金字塔时空间占用大，同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵，提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证，具有一定的可行性，对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。     

基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。     

基于FAST及SIFT算法的图像配准技术

基于快速实现两幅图像的精确配准,首先使用FAST算法检测得到图像特征点,通过非极大值抑制去掉多余特征点后,得到合适的特征点;引入SIFT特征描述子对特征点进行描述,去除大部分的离散点;通过计算特征点之间的欧式距离来实现图像特征粗配准;利用渐进一致采样算法进行图像精配准.通过实验证明了图像配准结果正确,准确率高,验证了算...     

基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究

为解决目前大多图像配准算法存在匹配精度低、实时性差的问题,本文提出了一种基于区域分块提取特征点的自动配准算法。该算法结合了Harris算子与SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算子的优点,先用Harris算子快速提取角点作为图像原始特征点,然后利用SIFT算子的特征描述方法对原始特征点进行描述,获得具有尺度不变性的特征点描述符,最后通过欧氏距离确定匹配点对进行图像配准。实验结果表明,该算法保留了Harris算子和SIFT算子的优点,减少了经典SIF算法提取极值点的时间,并且具有良好的鲁棒性、尺度不变性。本文针对200幅图像进行测验,当发生平移、旋转或缩放变换时,两幅图像间的匹配正确率高达95%。结果表明该算法能高效、高精度的实现图像配准。     

分块多项式确定性矩阵SIFT图像配准算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法。通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT提取的高维描述子向量降维到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度,并采取欧氏距离对图像关键点特征描述向量进行相似性度量。与传统算法的针对性比对分析表明,改进算法有效提升了配准精度,增强了实时性。     

基于单应性矩阵的SAR图像配准技术研究

通过分析单应性矩阵的特点,提出利用单应性矩阵来表示待配准SAR图像与参考矢量图像之间的空间变换模型,并以地理信息系统矢量图为参考,针对某局部遥感图像,分析了SAR图像的配准过程及配准结果.配准结果表明文章提出的配准方法具有人机交互少、算法鲁棒、配准效果好的优点.     

一种基于改进SIFT算法的图像配准方法

给出一种改进的SIFT算法,并将该算法应用到图像配准中.首先,该改进算法结合Canny算子,去除影响匹配的边缘点.然后采用最近邻与次近邻之比来对96维描述子进行匹配.最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)方法消除误匹配.实验结果表明,与原SIFT算法相比,该算法能够有效提高图像配准确度,并减少了10%左右的运算时间.     

基于SIFT的图像配准方法

针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明：该方法能处理相似变换的图像配准。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究

提出了一种新的基于SIFT(scale invari-ant features transform)算法的遥感图像配准算法.首先用Harris角点检测法代替了传统SIFT算法中的图像特征检测方法,再采用SIFT算法中的特征描述对图像特征进行描述,最后在参考图像上确定搜索范围,利用两幅图像之间的相关系数建立一对一的匹配关...     

几何模型约束的SAR图像建筑物提取

利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取的常规方法是首先利用二次散射特征线确定建筑物边界, 然后利用叠掩、阴影等散射特征来提取建筑物高度.当建筑物目标走向与星载SAR方位向夹角较大时, 其二次散射特征不明显, 常规重建方法不能取得理想结果.针对这类建筑物目标, 在分析SAR图像上的散射特征为平行四边形条带的基础上, 提出一种基于几何模型约束的建筑物自动提取与三维重建方法.将该方法应用于TerraSAR-X聚束模式图像, 并对提取结果进行了分析和评价, 表明该方法能够有效提取建筑物目标及其三维信息.     

基于SIFT和Affinity Propagation的遥感图像配准算法

随着传感器和光学影像测量等各种技术的快速发展,航空遥感技术已经在电力巡检、森林防火、地理测绘等领域中发挥着越来越重要的作用,而图像配准作为遥感图像的预处理步骤为图像融合等后续处理提供了参考和依据,目前已经成为遥感图像处理领域的研究热点。文中提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale-invariant Feature Transform,SIFT）和仿射传播聚类（Affinity Propagation,AP）的图像配准算法。该算法与原有算法相比优势在于无需预先设定参数,并且实验仿真表明该算法能有效地对多源图像进行高精度的配准,与随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）相比提高了正确匹配点的数目。     

应用于多源SAR图像匹配的级联SIFT算法

针对多源SAR(Synthetic Aperture Radar)图像几何精处理需要大量离散控制点的问题,文章中提出一种级联SIFT(Scale Invariant Feature Transform)匹配算法.首先,采用大尺度自适应各向异性高斯SIFT(Adapted Anisotropic Gaussian-SIFT,AAG-SIFT)算法进行图像粗配准,大尺度AAG尺度空间可以在模糊不稳定局部纹理干扰的同时,保持图像的结构信息,提高算法的鲁棒性;其次,级联一种局部SIFT匹配算法,在粗配准后图像间进行局部匹配,避免不相关区域内重复纹理对特征匹配的影响;最后,通过尺度和旋转等先验条件筛选匹配点对,保证匹配结果的准确性.对比实验表明,级联SIFT处理可以增加提取同名点的数量和空间分布质量,而且匹配点定位准确.     

一种基于Harris与SIFT算子结合的商标搜索方法

针对基于SIFT算子的商标图像搜索方法提取特征点耗时过长的问题,提出了一种Harris和SIFT算子相结合的商标图像搜索方法,利用角点计算量小、用时少且特征点分布均匀的优点,能够反映图像内容的结构,具有较好的稳定性。实验结果表明,与基于SIFT和基于Harris特征的商标检索方法相比,该方法既保留了Harris方法提取特征点的高效性,也解决了SIFT方法对特征点提取时间过长的问题,具有实时性。     

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

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,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。