融合颜色和纹理的多特征匹配算法

传统SURF算法在对彩色图像匹配时仅基于灰度图像提取单一特征构建特征描述,在特征相似区域易导致误匹配,为提升图像配准精度,提出了一种多特征融合匹配算法.首先利用SURF算法进行特征点检测并构建特征描述符;其次,将彩色图像转换到归一化RG颜色空间,提取特征点邻域内的局部差值纹理信息,叠加到SURF描述符构成改进多特征描述...     

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。     

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%。     

一种基于特征交汇关键点检测和Sim-CSPNet的SAR图像配准算法

合成孔径雷达(SAR)图像存在固有的相干斑噪声和几何畸变,并且其成像过程中图像之间存在非线性辐射差异,因此SAR图像配准是近年来最具挑战性的任务之一。关键点的可重复性和特征描述符的有效性直接影响基于特征的配准方法精度。该文提出了一种新颖的基于特征交汇的关键点检测器,它包含3个并行的检测器,即相位一致性(PC)检测器、水平和垂直方向梯度检测器以及局部变异系数检测器。所提出的特征交汇关键点检测器不仅可以有效提取具有高重复性的关键点,而且大大减少了错误关键点的数量,从而降低了特征描述和匹配的计算成本。同时,该文设计了一种孪生跨阶段部分网络(Sim-CSPNet)来快速提取包含深层和浅层特征的特征描述符。与传统手工设计的浅层描述符相比,它可以用来获得更准确的匹配点对。通过对多组SAR图像进行配准实验,并与其他3种方法进行对比,验证了该方法具有很好的配准结果。      

基于几何不变性和局部相似特征的异源遥感图像配准算法

针对异源遥感图像在图像配准中的几何形变问题,本文提出了一种基于几何不变性局部相似特征的异源遥感图像配准算法。GISS算法利用加速鲁棒特征算子先对存在几何差异的异源遥感图像进行预匹配,然后根据特征点的方向特征对图像进行旋转仿射校正,最后引用局部相似性描述符并集成相似性度量来考察预匹配点对的相关性,选取其中相似相关性最优的点对实行图像配准。实验结果表明,对于存在几何形变的异源遥感图像,具有较好的配准实现效果,可以有效的解决异源遥感图像之间的几何形变差异问题,具有较好的鲁棒性和配准精度。     

基于优化ORB算法的遥感图像精确配准技术

对于遥感图像精准配准技术的问题,提出基于优化ORB算法的遥感图像精准配准技术。首先,实现特征匹配,通过改进ORB算法将特征点进行提取,并且实现描述符的创建及匹配,得到初始控制点;然后,使用随机采样一致性方法和变换参数估计相结合,将可能错误的匹配进行剔除;最后,通过最小二乘法对变换参数进行估计,实现图像的几何纠正。对算法配准技术进行实验,实验结果表明此方法得到的配准精度较高,能够进一步提高配准效率。     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法.CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配.仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征...     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

基于多图像特征的遥感图像配准新方法

针对不同视角遥感图像配准中的非刚性几何畸变造成的配准误差,文章提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征距离和几何结构描述符的精确方法,用于解决中等地形起伏和成像视点变化条件下遥感图像的配准问题。该方法采用尺度不变特征变换和部分强度不变特征描述符提取可靠的特征点集,利用变换过程中约束几何结构的多图像特征,提出一种新的算法来估计点集之间的精确对应关系。包括特征描述符提取、基于几何结构约束的改进SIFT特征点集配准和非刚性图像变换等步骤。对不同视点的无人机图像和卫星图像的实验结果表明,该方法相对于目前几种先进方法具有更佳的配准性能。     

采用各向异性尺度空间的遥感图像配准

基于多特征点的遥感图像配准方法应用在油田遥感图像上时,很难为其找到足够多的正确对应关系且花费时间也较长.为此,提出了基于各向异性尺度空间的遥感图像配准方法.该算法首先使用自适应的侧窗滤波技术构建各向异性尺度空间,然后采用改进的邻域分块思想进行特征描述,最后使用增强的匹配点过滤增加特征点匹配的数量.实验结果表明,所提方法不仅保证了配准精度在90％以上,而且在速度上比原算法提高了10％以上.     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率.     

一种基于图像插值的SIFT算法研究

SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转,尺度缩放,亮度变化保持不变性,对视角变化、一定角度的仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性.提出了一种具有尺度不变特征转换的图像插值的SIFT算法.首先对图像进行SIFT特征提取,利用K-D树搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离来实现对特征点的匹配.在此基础上加入图像插值法增大采集特征点的范围,从而增加特征点匹配的对数.最后比较3种图像插值方法.实验结果表明：双线性插值法获取的特征点匹配的对数最多,但匹配时间较长.     

特征级图像融合方法及在医学图像应用中的研究进展

医学图像特征级融合在医学领域中有重要的地位,首先给出了医学图像特征级融合流程图;然后对医学图像特征级融合技术进行探讨;其次,将特征变换方法归纳为基于核函数、非线性流行学习、不确定性和仿生学等四类,并分别进行了总结;再次,将特征选择方法归纳为基于启发式搜索、完全式搜索和随机搜索等三类,并对其中典型的粗糙集、遗传算法进行了讨论;最后对医学图像特征级融合技术进行总结和展望.     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合     

基于特征融合方法的高光谱图像分类综述

高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要.然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度.受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性等因素的影响,使得高光谱图像的分类仍然面临诸多挑战.随着人工智能和信息处理技术的不断进步,高光谱图像分类已成为遥感领域的...     

线特征和SIFT点特征结合的异源图像匹配算法

提出一种基于直线特征和点特征结合的红外和可见光图像匹配算法.首先利用快速直线检测算法对图像进行直线检测,并对结果进行处理以保留主要直线结构;然后,引入高斯尺度空间,统计直线支持区域中所有像素的梯度信息建立描述矩阵,计算矩阵列向量的均值和标准差作为直线描述子,对直线进行匹配;接着,利用匹配直线两两相交构建交点进行SIFT描述并匹配;最后,剔除不满足对应交点匹配的直线.实验结果表明,该算法能够有效实现红外与可见光图像特征匹配,特别适用于包含明显直线轮廓的图像.     

一种新的自适应图像增强融合算法

提出了一种新的自适应图像增强融合算法,算法将输入图像分解为反映图像平均照度特征的低频分量和反映图像对比度特征的高频分量图像,基于局部灰度方差增强因子和非线性投影变换因子进行自适应图像增强处理,基于局部能量、局部归一化互相关融合测度和加权融合算子对增强后的图像进行特征提取和重构,得到融合图像.有效地将输入图像细节特征传递组合到融合图像中.     

图像相似度在伪装评价中的应用

介绍了图像的颜色、形状和纹理特征,根据这些特征计算出图像的相似度,利用图像相似度来评价伪装的效果,使伪装评价的标准更客观．     

一种用于图像分类的改进的有偏特征采样方法

为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布,使特征采样点尽可能集中于目标区域,基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来,计算用于特征采样的概率分布图,使用硬编码方式对区域特征进行编码,导致量化误差较大。改进的算法使用局部约束性编码代替硬编码,并且使用更为精确的后验概率计算方式以及空间金字塔框架,改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010两个数据集上进行实验,平均精度比随机选取的特征采样方法能够提高约0.5%,验证了算法的有效性。     

红外图像多区域在线分割与特征提取系统的研究

介绍了一种实时红外图像多区域分割与特征提取系统的设计,该系统解决了多区域实时分割难题,采用并行运算方式提取区域特征。系统实验表明该系统的设计是可行和成功的。