基于改进SIFT的图像特征匹配算法

鉴于传统尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法特征描述子维度过高、匹配时间长和误匹配率较高的问题,提出一种改进SIFT的图像特征匹配算法.首先,将SIFT特征点邻域的方形区域改为十字形分区来简化特征描述子,降低描述子的维度,减少匹配计算量;然后,在由欧式距离...     

基于特征匹配的图像真伪检测方法的研究

针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块...     

SIFT特征在图像配准过程中的应用研究

针对现有基于特征的图像配准方法所存在的特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,提出了一种基于SIFT特征的图像配准方法．首先利用SIFT算法提取出图像的特征点,用欧式距离比进行特征匹配,然后利用图像位置的先验条件,采用RANSAC算法去除误匹配,最后计算出待配准图像和基准图像间的变换关系参数．实验结果证明了该算法的有效性．     

基于改进Harris-SIFT的ZY-3卫星三线阵影像匹配

针对卫星三线阵CCD影像成像具有特殊性,提出了组合改进的Harris与SIFT多尺度空间影像检测方法,既提高卫星三线阵影像角点检测的可靠性,又保持尺度不变性.对于卫星三线阵影像,通过用改进的Harris算法进行角点提取,建立影像特征的SIFT描述符;进行特征向量的欧式距离匹配,保证了匹配的尺度和旋转不变性,并缩减了运算时间.通过采用北京地区ZY-3三线阵影像数据进行实验,验证了算法的有效性.     

基于二维熵的快速SIFT图像匹配方法

尺度不变特征变换(SIFT)是一种局部特征描述子,是在空间尺度中寻找极值点.针对传统SIFT算法存在匹配速度慢的问题,提出了一种改进的匹配方法.该方法通过计算特征点位置的二维熵大小来剔除一部分无效的特征点,在特征点匹配阶段通过遍历参考图像某个特征点与待匹配图像某个特征点二维熵之差初步寻找可靠的匹配对,这样可以减少匹配过程中欧式距离的计算量.实验结果表明,改进的SIFT算法在保持准确性的前提下,提高了图像匹配的速度,达到原始匹配速度的1.6倍.     

改进的SIFT算法在图像特征点匹配中的应用

为了提高图像拼接过程中常用的SIFT(尺度不变特征)算法的特征点匹配准确率,减少误匹配特征点的数量,为后续的图像拼接提供准确的依据,通过将SIFT算法和RANSAC(随机抽样一致性)算法相结合,提出了一种提高SIFT算法匹配准确率的算法。在利用SIFT算法对目标图像进行特征提取以及特征点匹配后,再由RANSAC算法利用迭代方式估算出一个合理的数据模型,剔除掉不符合该模型的错误匹配点。最后利用该算法得到的匹配特征点进行图像拼接,拼接后的结果表明该算法准确、有效。     

鲁棒的新型特征提取和匹配算法

针对现有图像特征匹配算法高复杂度、耗时长等问题,提出一种基于局部特征点的新型特征匹配算法。首先,构建尺度金字塔,在不同的尺度上进行FAST特征点检测,根据特征点的Harris响应对特征点进行排序选取;然后利用图像的矩和积分图的方法获得特征点方向,再根据同心圆的采样模式构造特征点向量,最后根据特征点向量的汉明距离进行特征匹配。实验研究表明,该算法在图像有一定程度的缩放、旋转和噪声影响的条件下,运行效果仍然稳定可靠。与传统的SIFT算法相比,该算法在保证特征提取与匹配良好性能的前提下,运行速度要比SIFT算法快数倍。     

基于SG-SIFT的光学遥感影像配准

提出了一种基于信号理论和网格化的尺度不变特征变换(SG-SIFT)光学遥感图像配准算法.根据高斯差分尺度空间中各图像层间的频域关系设定各图像提取特征点的数目,使特征点在尺度域上分布均匀;再将各图像层网格化,使特征点在图像空间中分布均匀;然后用一致性检测法剔除有明显错误的匹配对.实验结果表明,利用SG-SIFT算法得到的特征点比尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点分布更均匀,正确匹配对数目比均匀鲁棒尺度不变特征变换(UR-SIFT)算法均多17.47%,且SG-SIFT算法的均方误差明显低于SIFT和UR-SIFT算法.     

改进的SIFT特征图像配准算法

在研究SIFT特征配准算法基础上,针对SIFT特征描述符的区域性特征,采用马氏距离对SIFT算法误匹配点进行剔除,以减少错误匹配,进而提高图像配准的正确率,并应用于纹理图像的配准.     

具有几何约束匹配的SIFT图像盲检测研究

复制粘贴是常见的图像篡改手段之一。SIFT是常用的一种匹配算法,也是一种有效的图像复制粘贴篡改检测方法。该算法只采用欧式距离作为度量图像复制区域和粘贴区域特征点向量间的相似性,并未加入其他的匹配约束,由此会产生特征点的误匹配;因此,对得到的匹配点对采用方向一致性几何约束,剔除误匹配点对,提高匹配的正确率和算法后续几何评估中RANSAC算法的执行效率。最后,分别对缩放、旋转,以及在篡改图像中添加噪声等情况进行实验。实验证明改进算法对上述情况的性能提升明显。     

矩阵填充与主元分析在受损图像配准中的应用

本文提出了一种有效的针对受损图像(元素丢失)的图像配准方法。利用矩阵填充技术将受损图像的丢失元素恢复,然后将主元分析法(PCA)应用于尺度不变特征变换(SIFT)中进行图像的配准。针对SIFT算法采用128维特征向量表示特征点,存储空间、匹配时间与特征点数量成正比,文本采用主元分析法对多维特征向量进行降维处理,以提高运算效率;并采用高斯加权欧氏距离代替欧氏距离进行特征点的匹配。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性、准确率和匹配速度,针对受损图像配准具有较好的鲁棒性,可应用在基于内容的图像与视频检索等机器视觉领域。     

SIFT算法的相似性度量优化

针对人脸姿势变化对人脸识别的影响,采用具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性的SIFT算法.在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,提出一种降低SIFT匹配过程中相似性度量计算代价的方法以提高SIFT特征匹配效率.该方法以绝对值距离和棋盘距离的线性组合距离代替欧式距离作为特征描述子之间的相似性度量.实验结果表明:该方法在保持鲁棒性的同时,可以降低时间复杂度,提高图像匹配的效率.     

基于局部二进制描述SIFT特征的锆石图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高、匹配速度慢的问题,提出一种新的局部二进制模式(LBP)特征描述方法,描述SIFT算法检测出的锆石图像特征点,然后用主成分分析法(PCA)将生成的描述向量降维,最后利用欧式距离法完成配准。新LBP描述方法计算简单,具有旋转不变性和光照不变性,描述向量经过PCA降维以后匹配过程简单快速。实验结果表明:配准效果可以满足仪器自动寻样的需求,并且能够显著提升锆石图像的配准速度、提高仪器运行效率。     

双目移动机器人立体匹配算法

提出一种基于图像分割和可信点的双目移动机器人立体匹配算法,首先采用纹理检验分割算法对双目移动机器人获得的左右图像进行分割,确定低纹理和纹理相似区域;然后通过SIFT特征匹配点得到可信点视差;其次采用SAD区域匹配加速算法得到初始视差;最后依据SIFT特征匹配点的分布、初始视差和最小距离分类器对图像分割块进行视差处理,同时对于较小的图像分割块进行BLOB滤波处理来获取较高精度的视差图.实验结果表明,本算法能有效解决双目移动机器人周边环境中的低纹理和纹理相似视差精度差的问题,可快速准确识别障碍.     

航天器视觉导航多尺度B-Harris特征提取算法

在航天器视觉相对导航中,为了能够跟踪目标航天器,并对其的位姿信息进行实时、精确地观测和估计,首先需要针对相关图像建立稳定而快速的特征点提取与匹配算法,而特征点提取和匹配算法的准确性与实时性直接影响了航天器相对位姿的估计精度。针对SIFT算法计算量大,匹配时间长,不能满足航天任务高实时性的问题,提出了B-Harris(Binary Harris)算法,该方法结合SIFT算法的结构思想,通过采用多尺度Harris算子提取具有尺度不变的特征点;同时采用128位二进制描述子建立特征向量,组成B-Harris算法,使得特征点匹配时间大大降低。最后通过与SIFT算法的实验对比,证明了B-Harris算法能够适应航天器发生的旋转、尺度、视角等变化,并且在实时性方面明显优于SIFT特征点算法,能够满足航天任务的实时性要求。     

基于ASIFT改进算法的无人机图像特征匹配方法研究

无人机图像纹理丰富、特征显著,在机器视觉三维重建及机器人导航中应用广泛,但其视角变化大,且易倾斜。传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法和Affine SIFT(ASIFT)算法等图像特征匹配算法误差较大,难以满足应用要求。针对该问题,提出了一种基于ASIFT的改进算法。首先用ASIFT算法模拟图形畸变,然后利用SIFT算法中的k d树算法对最邻近特征点进行快速搜索匹配,最后加入随机抽样一致算法,得到匹配对的参数模型,同时对不符合模型的误差匹配对进行剔除。实验结果表明,该算法可以优化匹配效果,提高匹配速度。     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形．不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像．实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理．     

基于SVD和SIFT的宽基线立体影像匹配

提出了一种在核线几何约束下基于自适应归一化互相关（NCC）及奇异值分解（SVD）的尺度不变特征变换（SIFT）特征匹配算法（SVD-NCC）.算法首先利用SIFT特征的尺度和方位信息对特征点邻域进行仿射变形改正,然后基于NCC测度和SVD算法生成特征点间匹配矩阵并获得其对应关系.在具体实现策略上,算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并基于SVD-NCC算法获得初始匹配点对用于立体像对的核线几何估计,然后在核线几何约束下对其余特征点进行扩展匹配及误匹配剔除.实际的宽基线序列立体影像匹配试验结果表明该方法可显著提高匹配点的数量和匹配正确率.     

基于SIFT特征的视频内头部姿态估计

基于对头部左右转动时脸部图像上点之间距离变化特性的分析,提出基于SIFT特征的单摄像头近距离视频图像序列内头部姿态估计算法。该方法首先在脸部图像上提取SIFT特征点,然后对两幅图像进行SIFT特征匹配,基于匹配的特征点之间距离的变化性质判断两幅图像内头部的相对转向与转动程度,得到头部姿态估计结果。在人脸库和视频图像上的实验表明,该方法使用简单,且具有较高的正确度。     

基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法研究

针对颜色与影像科学领域的可见光宽带光谱成像中存在的图像像素偏移问题,提出了基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法。先利用SIFT算法提取图像特征点,再通过k-d树最近邻方法对特征点进行匹配,利用欧氏距离约束方法剔除错误匹配点,最后,利用均匀采样方法解决SIFT特征点容易聚集的问题,得到最优配准结果。在可见光宽带光谱图像配准实验中,基于均匀采样方法确定的最优配准结果与未经采样处理匹配点集的配准结果相比,配准之后的互信息值得到了显著提高。