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Canny算子和K-L变换的改进SIFT匹配算法

在分析了经典SIFT算法的基础上,提出了一种基于Canny算子和K-L变换的改进SIFT匹配算法。该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,与SIFT算法检测出图像关键点的坐标进行对比以去除不稳定的边缘点;其次通过K-L变换,将特征描述符进行降维处理,降低算法复杂度;最后使用RANSAC算法剔除误配点。通过实验表明,该算法能有效去除不稳定的边缘响应特征点,减少图像匹配时间,提高图像匹配的准确性和鲁棒性。     

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...     

基于改进SIFT算法的视频序列图像配准

针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法。距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系。将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高。     

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。     

基于改进SIFT的室内全景图像配准算法研究

图像配准技术是计算机视觉领域的重要基础,SIFT算法作为高效的特征提取描述算法在图像配准领域有着广泛应用.为了解决传统SIFT算法在图像特征点提取中性能较低的问题,提出了一种改进的SIFT图像特征匹配算法.该改进算法在原始SIFT算法的基础上,优化了SIFT算法中构建高斯金字塔的流程,并采用BRIEF特征描述子替换SI...     

一种基于图像区域分块的SIFT快速配准方法

针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在特征提取与描述时计算量大、实时性差的问题,提出一种基于区域分块的SIFT的快速配准方法.首先,将匹配图像和待匹配图像分割成若干均匀的子图,通过计算每个子图的信息熵值与设定阈值比较来确定局部子图的特征类型;对筛选出来的特征区域的子图进行特征提取和生成PCA-SIFT描述子,对筛选出来的平坦区域直接跳过,不进行检测.实验结果表明:提出的方法在保证配准精度90%以上的情况下,计算时间减少了15%~25%左右,提高了图像配准的速度.     

相似距离比算法在图像配准中的应用

对于图像配准中剔除误匹配的问题,在研究随机抽样一致性算法(RANSAC)的基础上,针对RANSAC算法中具有3个不确定参数,较难设置这些参数以同时得到较高的匹配精度和较短的运行时间,并且匹配精度与运行时间具有一定随机性等问题,提出了采用相似距离比剔除误匹配的算法。实验结果表明:在对有旋转、平移、缩放的图像进行配准时,该算法能够充分利用正确匹配点,缩短了运行时间,具有良好的配准精度和鲁棒性。     

一种基于SURF和BRIEF的图像配准算法

针对SURF算法特征描述复杂和匹配精确度不高的问题,提出先用SURF算法提取特征点,再计算其Harris响应值,剔除质量较差的特征点,使用BRIEF算法描述特征点,再用最近邻汉明距离匹配特征点.采用改进的K-means算法对数据分类,将数量较多的类里的匹配点作为正确匹配点保留.最后应用改进的RANSAC算法求变换矩阵.实验验证了算法性能.     

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法

针传统SURF算法在遥感图像配准中存在精度和准确率不高的问题,提出基于改进的Harris-SURF图像配准方法。利用高斯二阶导数与原始图像进行卷积,提取具有尺度不变的特征值点,对Harris算法不具备尺度不变性进行改进,利用仿射变化提高配准的精度。最后,利用RANSAC算法剔除配准错误点,完成配准。     

基于SIFT算法的医学CT图像配准

医学CT图像的配准一直以来都是医学图形分析与处理中的研究热点之一,对临床诊断具有非常重要的作用。SIFT算法是一种快速、有效的图像匹配算法,该算法是基于图像的光照、旋转、尺度以及仿射变换不变性,在基于特征点的医学CT图像配准中具有较高的实用价值。针对医学CT图像配准时匹配特征点数目较少,从而导致估算图像变换参数时精度较低的情况,本文采用结合边缘点集匹配的SIFT算法进行医学CT图像配准,取得了良好的效果。     

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。     

一种改进的Harris角点检测的图像配准方法

针对在传统的Harris角点检测过程中,手动输入单个阈值可能出现角点聚簇、伪角点等现象,提出了一种改进的Harris角点检测方法的图像配准方法。首先,将图像分割成3×3个无重叠子图,根据每个子图的对比度的大小,来设置每个子图的阈值。然后,采用NCC算法对检测出的角点进行粗匹配。最后,采用RANSAC算法对粗匹配中误匹配点对进行剔除。实验表明:该算法使得检测的角点分布比较均匀,并在图像配准中有效地增加图像匹配点对数,具有良好的实用性。     

基于改进SIFT算法的图像配准方法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)复杂算法, 提出一种改进的SIFT算法。首先, 该方法利用Canny边缘检测算法去除部分影响匹配结果的边缘点。然后, 对于原算法中128维描述子提出64维圆形邻域描述子, 提高了运算速度。最后, 采用最近邻与次近邻之比进行双向匹配增强了匹配结果的精确度。实验结果表明, 该改进算法可以有效提高运算速度, 而且提高了匹配准确率, 增强了算法的鲁棒性。     

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...     

一种改进的基于互信息的自动图像配准算法

提出了改进图像配准的基于互信息的算法,首先将参考图像和待配准图像分解到小波域并二值化,以归一化互信息作为相似性测度进行配准.配准参数搜索作用SPSA算法和鲍威尔算法相结合的优化策略.实验证明本算法可以快速、精确且不需要人工干预地实现两幅图像的配准.     

基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准

提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。     

基于SIFT算法红外搜索系统序列图像拼接实现

为了实现将红外搜索系统的单帧的红外序列图像拼接成大范围全景图像,根据红外搜索系统序列图像特点,提出了一种基于SIFT特征点检测的图像配准算法,并进行了仿真验证,从仿真的效果看该算法具有良好的配准和显示效果。     

基于改进ORB算法的图像配准方法研究

传统的图像配准方法存在输出图像连续性低的缺陷。因此,文章提出基于改进ORB算法的图像配准方法研究。设计图像配准流程,计算多点控制图像位置,匹配图像控制点;明确特征点误差匹配方式,计算图像特征点偏差值;获取图像边缘灰度值,按照图像中矩阵排列方式,矫正输出图像。设计实验,模拟实验环境,验证提出的图像配准方法在实际应用中可提升输出图像的连续性。