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基于不变因子的SIFT误匹配点剔除及图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像发生旋转和尺度变化时产生的错误匹配问题,提出一种新的算法。根据SIFT提取的关键点信息,利用正确匹配点对间的旋转不变因子和尺度不变因子来剔除SIFT误匹配点,然后对保留下来的特征点进行聚类分析,对目标图像进行识别判断,并通过实验将该算法与双向匹配算法和随机抽样一致性算法(RANSAC)进行比较。实验结果表明,该算法能够有效地剔除误匹配点,且误剔除率低。剔除误匹配点后再进行图像检索,图像的漏检率和误检率都大大地降低了。 相似文献
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在双目视觉特征提取和匹配方法研究中,为提高匹配率、角点定位精确性以及算法的时间复杂度三项指标,文中提出了一种新的角点提取和匹配融合算法。对提取的 Harris角点进行零均值归一化互相关系数匹配,对SIFT角点进行最近邻匹配。针对可预见的误匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配点。仿真实验表明:RANSAC算法可以剔除绝大部分的误匹配点,SIFT角点融合最近邻匹配较 Harris角点融合零均值归一化互相关系数匹配效果理想。 相似文献
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针对传统匹配算法对旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题,提出一种基于蛋白点区域SIFT(Sale Invariant Feature Transform)特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法.首先,提取蛋白点区域SIFT特征;然后,根据SIFT特征实现蛋白点粗匹配,并采用RANSAC (Random Sample Consensu)方法剔除误匹配特征点;最后,通过计算粗匹配点集之间的TPS(Thin Plate Spline)变换关系,采用几何相关法完成蛋白点间的精匹配.通过对国际凝胶图和Bio-Rad公司测试图等不同图源的凝胶图像进行蛋白点匹配实验,结果表明,该算法具有较高的匹配精度,其匹配误差小于2.2%,对旋转和扭曲图像同样具有良好的鲁棒性. 相似文献
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为了提高图像匹配的精确度,提出一种基于SIFT算法与RANSAC算法相结合的方法对X射线图像进行匹配。通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现精确匹配。实验结果表明了该方法的准确性和有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对影像匹配中存在误匹配点问题,提出了一种结构相似度(SSIM)理论的影像误匹配剔除算法,从亮度、对比度、结构三个方面建模得到一个相似性度量作为影像误匹配点剔除准则。该算法首先对匹配点邻域窗口计算其结构相似度,剔除结构相似度小于阈值的匹配点,然后对利用结构相似度理论难于剔除的误匹配点,再根据匹配点在影像空间几何分布特征来进一步进行剔除。通过与现有的基于RANSAC影像误匹配点剔除算法和基于灰度相关影像误匹配点剔除算法进行比较实验,结果表明本文算法能取得较好的误匹配点剔除效果,其综合性能优于其它两种误匹配点剔除算法,且时效性也较RANSAC算法好。 相似文献
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红外图像与可见光图像记录着地物的不同属性信息,两者融合能够优势互补,弥补单一数据源信息的不足。然而由于两者成像原理不同,热红外传感器与可见光传感器对同一场景获取的图像灰度差异较大,二者图像误匹配多,融合难度大。本文在分析红外与可见光图像共有特征的基础上,提出了一种基于SIFT与ORB特征检测的匹配方法,利用SIFT算子与ORB算子同时进行特征点检测,先基于RANSAC对SIFT匹配得到的同名点进行筛选,同时结合最近邻比次近邻算法获取ORB匹配点,再利用SIFT匹配点对ORB匹配点进行距离和角度的几何约束进一步剔除误匹配,最终得到特征点分布均匀、可靠度更高的匹配结果,解决因灰度差异较大产生的匹配效果不佳的问题。利用4组红外与可见光图像进行实验,结果表明,本文算法特征点正确匹配数量相较于SIFT分别提高了约3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了红外与可见光图像的匹配数量,为两者间的匹配提供了一种有效的方法。 相似文献
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采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配方法对双目相机图像进行立体匹配,同时匹配相邻两时刻的三维点,求解运动方程进行运动估计,得到机器人2个时刻坐标变换的旋转和平移参数;使用每2个时刻的旋转和平移结果进行机器人的路径反演,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配,实现实时的视觉里程计系统,并采用RANSAC算法用于运动估计剔除误匹配点干扰。实验结果表明,具有仿射变换较强不变性的SIFT特征匹配算法能够得到较为精确的路径反演结果,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配能达到实时的视觉定位效果。 相似文献
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为解决钢轨轮廓检测中标定平面和激光平面不重合、钢轨轮廓难以动态匹配的问题,制作了一种阶梯型标定板,并提出基于Harris-SIFT和改进RANSAC算法的钢轨轮廓匹配方法。首先设计制作一种阶梯型钢轨轮廓标定板,能直接标定激光平面,避免了实际应用中标定平面与线激光平面不完全重合的问题。标定过程中采集最佳控制点,通过多项式变换和双线性插值进行图像校正,然后通过Harris-SIFT算法进行轮廓粗匹配,大大缩短了匹配时间,最后利用改进的随机抽样一致算法(RANSAC)进行轮廓误匹配滤除,实现了轮廓精匹配。实验结果表明,图像标定时,相对于棋盘格标定板,校正误差减小0.042 mm;轮廓匹配时,相对于传统轮廓匹配方法,改进后的轮廓匹配算法匹配运行时间快,正确率达100%。 相似文献
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对SIFT特征匹配算法进行改进,采用D2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的局部极值点检测,建立DOG金字塔后,利用DOG金字塔相邻层相减得到D2OG金字塔并在其上进行过零点检测;采用改进RANSAC算法二次消除错配,匹配点对经过RANSAC算法筛选后,再次利用RANSAC算法对匹配点对做进一步筛选.实验表明,改进的SIFT特征匹配算法在保证了较高精度的同时提高了算法的速度,能适应于实时性要求较高的领域. 相似文献
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将三角形约束方法引入到合成孔径雷达(SAR)影像匹配中。利用尺度不变特征转换(SIFT)算子生成特征点;采用鲁棒性较好的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除错误匹配点,得到更高精确度的同名点;最后利用SIFT算法得到的同名点建立Delaunay三角网。在同名相似三角网内,以三角形重心点作为内插的虚拟同名点,并对虚拟同名点进行归一化互相关(NCC)约束,剔除不满足阈值要求的虚拟同名点对,同时根据内插得到的虚拟同名点建立新的三角网,对三角网进行动态更新,用于获取更多虚拟同名点,直至满足匹配要求。实验结果表明,本文方法能够有效增加匹配特征点数量,提高雷达影像的匹配精确度。 相似文献
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针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。 相似文献
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针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。 相似文献