改进的CenSurE特征和基于相加图像梯度的快速描述符

CenSurE局部特征计算效率非常高,但是CenSurE特征的尺度采样是线性的,滤波器响应信号很稀疏,检测的特征重复率不高。采用对数尺度采样得到改进的CenSurE特征,获得了更高的检测性能。同时,提出基于相加图像梯度的快速描述符,称为GSIP。图像区域匹配和物体识别评价实验结果显示,和目前性能最优的SURF描述符相比,GSIP描述符独特性更强,速度更快,计算时间不到SURF描述符的1/2。     

基于SURF描述子的遥感影像配准

针对多源遥感影像的配准问题,提出一种基于SURF描述子的匹配算法,该算法具有稳健及高精度特性,采用SURF匹配算法得到同名点,利用一次多项式、Forstner算子和最小二乘原理由粗及精地剔除残差较大的同名点,利用提取的密集同名点构建三角网,对影像进行分块精确纠正。实验结果表明,该算法能够实现多源遥感影像的高精度配准。     

基于扩展的SURF描述符的彩色图像配准技术*

目前大多数图像配准算法都需要先将彩色图像转换为灰度图像再进行图像配准,色彩信息的丢失可能引起图像的误匹配。本文在SURF算法的基础上,提出了构建颜色描述向量扩展SURF描述符,形成ESURF描述符,再进行图像配准的方法。该算法能够充分利用彩色图像的色彩信息,相比大多数算法基于灰度图像的配准方法有更高的鲁棒性,同时继承了SURF算法良好的性能。描述符性能测试和图像配准测试证明：ESURF算法比灰度图像SURF算法在图像尺度变化、旋转、模糊、视角变化、特别是光照变化方面有更高的鲁棒性。     

基于多尺度FAST-9的图像快速匹配算法

FAST-9检测子不具备尺度不变性,为此,提出一种基于多尺度FAST-9的图像快速匹配算法。对图像建立高斯尺度空间,在各图层上应用FAST-9检测子分别提取特征点,在其周围建立圆形区域并分配主方向,同时建立方形区域构造SURF描述子,利用基于最近邻匹配方法进行匹配。实验结果表明,与SURF、SIFT算法相比,该算法具有较高的匹配速度。     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法;该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化;仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。     

基于SURF的车载实时交通标志识别系统

本文提出了一种基于鲁棒性和实时性相结合的SURF(Speeded-Up Robust Features)特征描述符的车载实时交通标志识别系统,该系统首先构建基准交通标志的SURF数据库并对其进行分类;然后设计了一种简单高效的RBFilter滤波器检测输入图像中是否存在交通标志,确定可能存在交通标志的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)以及类别;最后通过对图像的ROI进行SURF特征描述并与基准数据库中的交通标志描述符进行搜索匹配,完成交通标志的识别。该系统在基于OpenCV的VS2008平台上实现,在实物仿真模拟实验室进行的实验表明,所设计的系统能在复杂环境中高效准确地进行交通标志的识别。     

基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法

针对快速鲁棒特征算法(SURF)局部不变特征描述符存在运算时间较长、匹配准确率较低的问题,文中提出基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法.首先运用Hessian矩阵行列式确定图像中的特征点,采用梯度方向改进SURF中的主方向提取方法,提高特征点主方向的准确性,并使用二进制特征描述子进行特征点描述.再对获取的特征点进行汉明距离粗匹配.最后,采用网格运动统计剔除误匹配点.在Oxford VGG标准数据集上的实验表明,文中算法在图像发生尺度、光照、旋转等变化时匹配准确率与效率较高.     

基于MSER与SURF的图形匹配新方法

针对传统图形匹配算法对稳定特征提取不充分的缺点,提出了一种基于MSER与SURF的图形匹配新方法。MSER与SURF是两种特征提取算法,各有优缺点,且具有互补的特性。提出的算法分别用MSER与SURF检测图像的特征点,用SURF描述子表征检测到的所有特征点,从而实现了两者的互补,并获取了更为丰富的特征描述。基于更丰富的特征,描述信息,进行特征匹配,最后得到的图像匹配效果,相比传统方法更加稳定。     

基于注意力机制的增强特征描述子

传统手工获取特征描述子的方式不能保证特征点在非线性形变状态下进行正确匹配,无法有效解决图像存在较大形变时的特征描述问题.针对柔性生物组织MR影像特征点匹配问题,提出一种结合注意力机制的增强描述子.采用多层感知机对特征点位置信息进行编码并与特征点的初始描述子相结合,将图注意力神经网络中的自我注意与交叉注意的方法相结合,并...     

基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法

针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特征点。此外,采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法,实现了图像无缝拼接。实验结果表明,改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性,并且提高了图像配准的效率,加快了图像拼接的速度。     

结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法

针对传统互信息配准方法计算量较大且未利用图像空间信息的缺点,提出了一种结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法。该算法用SURF从图像中提取尺度空间特征点并获得特征点描述子,然后用广义近邻图来估计Rényi熵与互信息。该算法结合了SURF描述子的鲁棒性和广义近邻图估计Rényi熵的高效性。实验结果表明,对于真实遥感图像,该算法在配准准确度、鲁棒性和速度上都明显优于几种传统配准方法。     

基于改进BRISK算法的单目视觉里程计

在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点,使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本文提出将匹配准确率较高的SURF算法与BRISK算法相结合,在BRISK特征点描述与匹配阶段使用SURF描述符和基于欧氏距离的匹配方法。实验结果表明,该算法在时间消耗下降不大的情况下,特征点匹配准确率有很大提高,且该算法具有较好的鲁棒性。     

对数极坐标系下尺度不变特征点的检测与描述

目的 当前国际流行的SIFT算法及其改进算法在检测与描述特征点时基于高斯差分函数,存在损失图像高频信息的缺陷,从而导致图像匹配时其性能随着图像变形的增加而出现急剧下降。针对SIFT算法及其改进算法的这一缺陷,本研究提出了一种新的无图像信息损失的、在对数极坐标系下的尺度不变特征点检测与描述算法。方法 本研究提出的尺度不变特征点检测与描述算法首先将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,并以此矩形图块为基础对采样点进行特征点检测与描述符提取;该算法使用固定宽度的窗口在采样点的对数极坐标径向梯度图像的log_t^r轴上进行移动以判断该点是否为特征点并计算该点的特征尺度,并在具有局部极大窗口响应的特征尺度位置处提取特征点的描述符。该算法的描述符基于对数极坐标系下的矩形图块的灰度梯度的幅值与角度,是一个192维向量,并具有对于尺度、旋转、光照等变化的不变性。结果 本研究采用INRIA数据组和Mikolajczyk提出的匹配性能指标对SIFT算法、SURF算法和提出的尺度不变特征点检测与描述算法进行比较。与SIFT算法和SURF算法相比,提出的尺度不变特征点检测与描述算法在对应点数、重复率、正确匹配点数和匹配率等方面均具有一定优势。结论 提出了一种基于对数极坐标系的图像匹配算法,即将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,这样在特征点的检测过程中,可以有效规避SIFT算法因为采用DoG函数而造成的高频信息损失;在描述符提取过程中,对数极坐标系可以有效地减少图像的变化量,从而提高了匹配性能。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。