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SIFT特征和误匹配逐次去除的图像拼接

针对随机抽样一致性算法(RANSAC)计算量大、耗时长、匹配点选取不当会影响变换矩阵精度、阈值的鲁棒性较差,以及不能完全去除误匹配等不足,提出了一种基于SIFT特征和误匹配逐次去除的图像拼接算法.该算法首先提取图像的SIFT特征,并利用近似的最近邻搜索算法(BBF)进行特征初始匹配,然后利用一种误匹配逐次去除的迭代算法正确地估计图像间的变换矩阵.在这种误匹配逐次去除的迭代算法中,采用预检测模型的方法,减少了迭代运算的数据量,提高了拼接速度;采用匹配点按块随机选取的方法保证了变换矩阵的稳定性和精确度;通过逐次筛选去除误匹配,且在筛选过程中采用自适应阈值,完全去除了误匹配.实验结果表明,该算法在保证较高精度和鲁棒性的情况下,缩短了拼接时间,提高了拼接效率.     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

CCD像元尺寸对傅里叶变换法相位测量精度的影响

针对随机抽样一致性算法(RANSAC)计算量大、耗时长、匹配点选取不当会影响变换矩阵精度、阈值的鲁棒性较差, 以及不能完全去除误匹配等不足, 提出了一种基于SIFT特征和误匹配逐次去除的图像拼接算法。该算法首先提取图像的SIFT特征, 并利用近似的最近邻搜索算法(BBF)进行特征初始匹配, 然后利用一种误匹配逐次去除的迭代算法正确地估计图像间的变换矩阵。在这种误匹配逐次去除的迭代算法中, 采用预检测模型的方法, 减少了迭代运算的数据量, 提高了拼接速度; 采用匹配点按块随机选取的方法保证了变换矩阵的稳定性和精确度; 通过逐次筛选去除误匹配, 且在筛选过程中采用自适应阈值, 完全去除了误匹配。实验结果表明, 该算法在保证较高精度和鲁棒性的情况下, 缩短了拼接时间, 提高了拼接效率。     

基于SIFT算法的圆心快速精确定位技术研究

针对SIFT算法在圆心检测应用中的特点,分析了SIFT算法中存在的冗余步骤,提出对其进行简化改进:估计圆心所在的金字塔层,删减金字塔中多余的层数建立,并且通过提高滤除低对比度特征点阈值的办法减少背景特征点的生成,去掉了特征点辅方向分配和建立辅方向特征点这一步骤.分别对计算机模拟牛成的标准圆和实际的PCB定位标志图像做了圆心检测实验,实验表明,SIFT算法改进后在没有降低其定位精度及对图像的模糊、光照、仿射等变换适应性的情况下,大大缩短了检测时间,提高了检测效率.     

改进Harris-SIFT算法在水下图像匹配中的应用

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差、错匹配多,以及Harris角点检测算法精度不高、速度偏慢的问题,提出了一种运用改进Harris-SIFT算法对水下拍摄的双目图像进行特征点提取与匹配的方法。利用改进的Harris算法对两幅图像进行角点检测,然后为特征点分配方向,并生成SIFT特征描述子,完成匹配。实验结果表明,该算法实时性强、匹配率高,并能较好地反映水下物体的形状特征。     

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。     

融合多重信息的图像局部不变特征描述

以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,提出了一种将局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)描述子和全局上下文(Global Context)信息相融合的图像局部不变特征描述算法,增强了SIFT算法的仿射不变性,以及对处于图像相似区域的特征辨别能力。在特征检测阶段,通过迭代变换,使得SIFT特征点收敛到仿射不变点;在特征描述阶段,为每个特征点计算主方向,分别计算特征点的LBP描述子和全局上下文信息。实验结果表明,提出的局部不变特征描述子对图像仿射、尺度和旋转、光照等变换均具有良好的不变性。     

基于改进加权融合算法的运动场景图像拼接

在图像匹配、融合过程中,由于图像中运动物体的存在,使得融合后的图像可能出现鬼影。鬼影消除一直是图像拼接技术的重点和难点。针对这一问题,现提出一种基于SIFT和改进加权融合的运动场景图像拼接方法。首先,采用对尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,使用RANSAC算法求出图像间的变换矩阵H,最后利用文中提出的改进加权融合算法完成图像的无缝拼接。整个过程完全自动地实现运动场景的图像拼接,消除了运动鬼影。实验结果验证了该方法的有效性。     

一种基于SIFT变换的抗几何攻击第二代数字水印

基于SIFT变换及RIT变换实现了一种抗几何攻击数字水印.算法首先基于SIFT变换进行图像特征点的检测,并选择合适的特征点生成载体图像中的圆形区域,将圆形区域划分为扇形区域,然后采用空域奇偶量化方法进行水印信息的嵌入;水印的检测基于相关检测方法实现.为抵抗几何攻击,检测前首先基于RIT变换实现图像旋转角度的估计,然后基于估计结果进行旋转的恢复,最后对恢复后图像进行数字水印的检测.实验证明,该方法对几何攻击具有较强的鲁棒性.     

基于加窗SIFT和分布式优化的多图自动拼接算法

针对无先验信息传统算法中普遍存在的误差累计问题,提出基于加窗尺度不变特征变换(W-SIFT)和分布式优化的多图自动拼接算法。根据多图拼接应用的特性,对尺度不变特征变换算法进行修改,提出加窗SIFT算法更高效地提取待拼接图像的特征点。运用随机抽样一致(RANSAC)算法计算出两两图像的变换矩阵。之后,建立了一个分布式优化模型,求解出多图拼接的全局最优解。实验结果表明,基于加窗SIFT和分布式优化的多图自动拼接算法能够有效地消除误差累积现象,能够得到更加精确的多图拼接结果。     

基于对极几何约束的SIFT匹配

以系统图像三维重构的对极几何约束和SIFT匹配为主要研究内容,给出了SIFT特征匹配算法。分析基于对极几何约束的SIFT匹配点检测的基本原理;研究了图像二维平面间的射影变换,并建立了相应的数学模型;通过应用某两幅灰度数字图像进行仿真验算,证明了对极几何约束的SIFT匹配的可行性;为相机系统识别目标在不同方位的特征信息提出了一种新的研究思路。     

基于误差阈值和最小二乘图像拼接关系矩阵的实现

为了获得图像最佳拼接效果,对相邻图像间变换矩阵的求解问题进行研究,提出了一种全稳健的图像拼接算法.此算法采用SIFT进行特征点提取,初步得到了特征点匹配的伪匹配集合,并运用稳健的误差阈值法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用误差的最小二乘优化算法精确地估计出了图像间的点变换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜...     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算法求出初始变换矩阵,从而完成初始配准;最后在初始配准的基础上利用ICP算法对两片点云进行精配准。实验表明,与ICP算法相比,该方法具有较好的配准精度,同时效率也有明显的提升。     

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...     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法

针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率,并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测,筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配;其次,采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量,提高算法运行效率;最后,根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯,有效减少误匹配。实验结果表明,本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法,相比传统的SIFT算法,匹配精度提高了约10%,算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下,正确匹配率在93%以上。     

边缘特征点序列图像无缝拼接方法的改进

为了将同一场景中具有重叠区域的序列图像合成一幅宽视角、高分辨率的图像,提出了一种结合尺度不变特征变换(SIFT)算法和Canny特征边缘提取的方法进行图像拼接。实验结果表明所提方法与SIFT算法相比,其参考特征点及待拼接特征点所需个数分别降低了26.56%和51.71%,匹配点对数降低51.65%,图像拼接用时降低了9.49%。此方法提高了图像拼接的精确性和实时性,能较好地解决图像间存在光照、旋转、尺度变换、仿射等问题,实现无人工干预的自动拼接。     

基于SIFT的多焦距图像特征点提取算法

将尺度不变特征变换（SIFT）算法应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法可在尺度空间寻找极值点,提取对图像焦距变化具有稳定性的特征点及其特征描述符。在采用SIFT算法提取图像的特征点及其特征描述符后,提出了一种特征点精匹配算法进行特征点的匹配,并通过仿真证明该算法具有很好的效果。     

基于SURF算法的产品表面缺陷检测研究

针对产品表面正确性的快速自动无损检测问题,提出了利用垂直投影法确定旋转步长来获取序列图像的方法,并将一种针对尺度旋转不变性（ SIFT）改进的 SURF算法应用到此方面,该算法通过计算积分图像和 Hessian矩阵大大提高了特征点检测的速度,节省了图像匹配时所用的时间,并提高了算法的实时性。首先通过确定旋转步长来获取标准序列图库,其次通过 SURF算法寻找最优匹配位置,最后通过相关度的计算来判别各区域是否有缺陷。实验表明,在对待检测图像和标准序列图像库中的 5幅图像匹配时 SURF算法比 SIFT算法大约节省了 2.6 s,显然,把 SURF算法应用于序列图像中匹配可以大大节省缺陷检测时所用的时间。