基于SIFT图像特征提取与FLANN匹配算法的研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,将尺度不变特征变换算法SIFT应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法主要就是在在构建成功的尺度空间中寻找出极值点,寻找出稳定的特征描述,特征描述必须具备以下特征,对尺度、光照以及图像的变形都要具有很强的适应能力,本文研究了SIFT这种应用广泛的特征点提取算法,利用高维数据的快速最近近邻算法FLANN进行特征匹配,找到图像中准确的匹配点对,通过实验比校了这种算法的特征点提取在不同光照,平移,旋转下的结果。     

基于颜色梯度的图像特征点匹配算法

提出了一种利用颜色梯度的彩色图像特征点的匹配方法。结合图像特征点的颜色梯度信息和几何特征分别构造两幅图像的Laplacian矩阵,并对这两个矩阵进行奇异值分解。利用分解的结果构造出一个反映特征点之间匹配程度的关系矩阵,根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。大量实验结果表明,该文提出的算法具有较高的匹配精度。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

光照变化环境下的SIFT改进算法

为了解决SIFT算法在光照不均环境下匹配效果差的问题,提出了一种融合差分同态滤波算法的SIFT匹配算法（MSHFHS+SIFT算法）。该方法对同态滤波算法进行扩展,推广到多尺度空间,以构建同态滤波金字塔,与SIFT进行融合,利用SIFT算法的特征点提取、描述子生成方法,根据distance-radio准则进行匹配。在各种光照变化环境下的实验证明,该算法较之传统的方法具有更好的鲁棒性。     

基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法

提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图，然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵，再对亲近矩阵进行奇异值分解（SVD），利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵，最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示，这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。     

基于特征点匹配的全景图像拼接技术研究

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接算法,首先提取各图像中的SIFT特征,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据图像配准结果计算出图像间的变换矩阵;最后采用渐入渐出加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强等特点,可以快速而自动地生成全景图像。     

基于匹配质量提纯的改进D-Nets算法

针对基于特征的图像配准在较大仿射变形以及存在相似目标情况下适应性不佳的问题,为减少算法的时间开销,提出一种基于匹配质量提纯的改进描述网（D-Nets）算法。首先,通过FAST算法检测特征点,并根据Harris角点响应函数以及网格划分相结合的方式进行筛选;然后,在计算直线描述子的基础上构建哈希表和投票表决,从而得到粗匹配对;最后,采用基于匹配质量的提纯方法剔除误匹配。针对牛津大学Mikolajczyk标准图像数据集进行了实验,结果表明：提出的改进D-Nets算法在尺度、视差和光照变化较大的情况下平均配准精度为92.2%,平均时间开销为2.48 s。与尺度不变特征变换（SIFT）、仿射-尺度不变特征变换（Affine-SIFT）、原始D-Nets等算法相比,提出的改进算法与原始算法的配准精度基本相当,但速度最高可提升80倍,并具有最佳鲁棒性,显著优于SIFT、ASIFT算法,非常适于图像配准应用。     

基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT（scale invariant feature transform）特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的“一对多”和“一对一”的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC（随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。     

一种基于随机森林的特征匹配方法

在特征匹配问题中,匹配速度与精度常常难以同时保证。为了解决该问题,本文提出一种基于随机森林的特征匹配算法。结合SUSurE算法,在尺度空间下提取局部不变特征,构建训练样本集合,对随机森林进行离线训练建立分类模型。在实时匹配中,选取候选特征点对其进行实时分类,完成特征匹配,并与SIFT算法在不同尺度、旋转、视角方面等进行实验对比。结果表明,本文算法在具有良好的实时性情况下,仍有较高的光照适应性和匹配精度。     

基于稀疏结构的图像特征匹配算法

对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换（SIFT）的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法（SSM）.通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.     

基于改进SIFT算法的建筑物图像立体匹配

采用尺寸不变特征变换(SIFT)算法对建筑物图像进行匹配时会出现大量误匹配点.针对该问题,在SIFT彩色不变描述子中融入颜色信息和全局信息.引入对照明变化具有一定鲁棒性的l1l2l3模型建立对数极坐标,对于每一个特征点,在设定的圆邻域内累积l1值、l2值、l3值以构造彩色不变描述子,将特征点的最大曲率作为特征量以构建全...     

基于扩散距离的SIFT特征匹配算法

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是目前最流行的局部特征提取及匹配算法.但传统SIFT算法采用欧氏距离来度量特征之间的SSD(Sum of Square Differences)并进行匹配,而传统的欧氏距离不能使高维特征向量恢复到具有低维的几何结构,导致错误匹配.为了克服这缺点,利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,然后使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配.实验表明:该方法在图像形变、光照变化和图像噪声方面优于原方法.     

高斯二阶差分特征算子在图像拼接中的应用

为了将同一场景中具有重叠区域序列的图像快速准确合成一幅具有宽视角、高分辨率的图像,提出了基于高斯二阶差分(D2oG)特征检测算子的SIFT算法.采用高斯二阶差分(D2oG)金字塔的过零点检测提取图像尺度不变特征点,并选用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯,在此基础上计算不变换矩阵H,最后,用渐进渐出平滑算法完成图像的无缝拼接.实验中分别采用所提方法和SIFT算法对具有典型变换的4种图像进行拼接与测试,结果表明:所提方法提取的匹配点数、拼接所消耗时间明显低于采用SIFT算法,同时匹配效率也高于后者.此方法降低了运算复杂度的同时,图像拼接实时性也得到提高.     

一种使用多维度直方图匹配的图像风格迁移算法

在传统的基于直方图匹配的图像风格迁移算法的基础上，提出一种新的基于多维度直方图匹配的图像风格迁移算法。通过构建关于原图像的不同维度的直方图，然后进行原图像和目标图像的匹配，分别得到原图像在不同维度直方图下的风格迁移图像，最后对这些风格迁移后的图像进行融合生成最终的结果。在保持原图像与目标图像整体风格上尽量相似的情形下，同时又使原图像的局部细节尽可能保留，实现整体风格相似却又保留局部细节的平衡。     

SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法

SIFT算法是性能最好、应用最广泛的基于局部特征的图像匹配算法,但其计算复杂度高.为此,提出一种SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法,以提高SIFT算法的速度.首先利用SIFT关键点检测方法在2幅待匹配图像上分别检测关键点,得到2个关键点集;然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变LBP特征,并将其作为该关键点的描述;最后采用基于关键点最近邻距离比值的匹配策略,找出2个关键点集之间存在匹配关系的关键点对.实验结果表明,文中算法对结构内容图像的匹配性能与SIFT算法相当,运算速度比SIFT算法大为提高.     

基于SIFT特征的异源遥感影像匹配方法研究

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,为影像匹配带来了困难。针对异源遥感影像成像机理的不同特点,从影像特征角度,引入尺度不变特征变换(Scale-Invariant-Feature-Transform,SIFT)方法,实现光学影像、SAR影像和多光谱影像间的匹配;针对SIFT单向匹配算法的不足,引入匹配约束,采用双向匹配策略对其优化,提高了匹配的可靠性。实验表明,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、纹理特征等差异的异源遥感影像的高精度匹配。     

基于SIFT特征的合成孔径雷达景象匹配方法

根据合成孔径雷达图像的特点,提出一种基于SIFT特征的合成孔径雷达(SAR)景象匹配的方法。首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT 关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。实验结果表明,本方法快速实用,有较强的有效性和鲁棒性。     

基于SIFT二次匹配方法的同名像点识别

将尺度不变特征变换（SIFT）二次匹配方法用于IRS-P5立体像对的同名像点识别。引入全局几何约束与唯一性约束,剔除误匹配,获取用于初始定位的匹配样本,完成初始匹配。根据初始定位点,获取小区域子图像,在小区域内调整SIFT匹配阈值,在唯一性约束基础上,引入偏移坐标差值约束,完成二次匹配。通过实验验证,相比于将SIFT算法直接应用于遥感影像同名像点识别,SIFT特征二次匹配算法在严格阈值下,匹配对数可增长23.07倍,可获取更密集可靠的同名像点。     

景像匹配辅助导航系统中的图像匹配算法研究

图像匹配算法是景像匹配辅助导航系统的核心，而且其性能决定了系统的总体性能，为了提高景像匹配辅助导航系统导航的实时性和精度，就必须选用合适的图像匹配算法，为此，给出了一种快速有效的基于图像特征的图像匹配算法，该算法选用部分Hausdorff距离作为图像匹配时的相似性度量，并利用图像特征提取后的二值化图像进行图像匹配，同时在联合了3种图像匹配加速技术的基础上，将邻域技术引入到图像匹配搜索终止条件中，从而大大提高了图像匹配效率。仿真结果表明，该算法可以保证图像匹配的鲁棒性和有效性，同时，能有效克服图像噪声和几何畸变的影响。该算法实施景像匹配能够在5s以内完成，并与GPS输出周期(1s)相当，可以满足景像匹配辅助导航系统匹配导航的准确性和实时性的性能要求。