针对间断纹理环境中的图像特征追踪和匹配算法研究

针对同时定位与地图构建(SLAM)中的特征匹配关键环节,提出一种融合特征点和特征区域的图像追踪与匹配算法,以解决交替出现纹理丰富和纹理缺失的间断纹理环境中图像特征易丢失、误匹配率较高的问题。首先,利用ORB算法和半稠密直接法分别对图像提取特征点和特征区域。其次,使用渐进一致采样法(PROSAC)剔除ORB算法的误匹配特征点,并计算特征点的正确匹配率。最后,针对纹理缺失环境中特征点丢失严重的问题,以特征点的正确匹配率作为判断依据,对低匹配率图像,则基于特征区域使用半稠密直接法实现图像的追踪,同时对追踪结果进行非线性优化,提高了特征区域追踪的准确性和稳定性。实验结果表明,该算法适用于间断纹理环境,在纹理丰富和纹理缺失条件下均可提高图像匹配的准确率。     

基于SIFT的图像匹配实时性改进

在图像匹配中,图像分辨率越高,可提取的特征越多,匹配精度也越高,但相应的匹配耗时也会越长。因此,对基于SIFT的图像匹配算法进行改进。首先,使用第二组高斯金字塔上的特征点进行粗匹配,由基于GMS改进的RANSAC剔除误匹配点并初步得到仿射矩阵,大致确定匹配区域;然后,筛选剩余特征点中位于该区域的部分进行细匹配,并用初步得到的仿射矩阵筛选匹配对;最后,基于最小二乘算法再次去误匹配并快速求解最终的仿射变换矩阵。经实验验证,所提算法在保证亚像素精度的条件下,很大程度上减少了算法的匹配耗时,提高了实时性。     

邻域多维度特征点结合相关熵的点云配准北大核心CSCD

针对传统点云配准中存在配准精度低、耗时长的问题,提出一种邻域多维度特征点结合相关熵模型的点云配准方法。首先根据邻域点的加权投影信息、表面曲率和法向量夹角提取特征点;其次用二值化的方向直方图描述子(B-SHOT)进行特征描述与匹配,然后利用刚性距离约束剔除误匹配,并通过随机采样一致性算法获取初始变换矩阵;在精配准阶段,以点到面的距离为准则双向搜索对应点,并通过多种几何特征约束剔除误匹配点对,最后迭代最大相关熵模型的目标误差函数完成精配准。实验结果表明,本文算法比迭代最近点算法(ICP)的配准精度提高了15%~97%、配准效率提高了约90%。     

基于光流法和颜色概率分布的特征点匹配

为了解决图像特征点精确匹配的难题,提出一种基于光流法图像配准和颜色概率分布匹配的特征点匹配算法,能在图像产生大的形变和光照变化的情况下精确匹配到对应特征点.首先,定义一个5D空间,并用一组参数来表示特征点区域在待匹配图像中产生的位移、旋转、缩放等形变信息,通过这组参数能对特征区域在两幅图像间进行转换映射;其次,通过结合以上提到的两种匹配算法采用M估计法迭代更新这组参数得到更近似的特征区域模型,以达到更精确的匹配要求.实验证明这里提出的光流法和颜色概率分布结合的特征点匹配算法效果尤佳,出现误匹配很少,精度也很高.     

采用结构相似度和几何约束原理的影像误匹配剔除算法

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。      

SVR在异源图像误匹配点对剔除中的应用

针对红外和可见光图像匹配算法中普遍存在正确匹配率低的问题,提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的误匹配点剔除算法.算法在已知特征匹配点对的基础上,将点坐标作为SVR的训练样本;通过SVR建立回归模型,拟合匹配点对的坐标映射函数;最后根据映射函数判定匹配点对的正确性,实现误匹配点对的剔除.实验表明,本文算法对于误匹配点的判定与剔除具有明显的效果.与随机抽样一致性算法相比,能够在不损失正确匹配的前提下有效减少误匹配对,具有较高的正确率.     

融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究

图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显著提高。     

基于区域SIFT特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法

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.     

基于Pearson相关系数的图像误匹配点剔除算法

在目标识别和图像配准等领域中,进行特征点匹配时一般都会产生误匹配点,对误匹配点的准确剔除可以有效提升识别精度及配准精度,因而成为研究的重点.当前比较成熟的剔除算法,如random sample consensus(RANSAC)、M-estimator sample consensus(MSAC)等,经常会出现剔除部分...     

基于函数拟合的SIFT误匹配点剔除算法

针对RANSAC算法在剔除SIFT误匹配点实验中存在耗时长、误匹配等问题,提出了基于函数拟合的SIFT误匹配点剔除算法。首先采用SIFT算法进行待匹配图像与匹配图像的匹配工作,对匹配后的待匹配图像关键点采用迭代最小二乘拟合法构建函数模型,然后与匹配图像特征关键点进行拟合,最后计算两者的误差,当误差大于给定阈值时,确认该点为误匹配点,对其进行剔除。实验结果表明,采用基于函数拟合剔除误匹配点在时间上比RANSAC算法平均节省了2 s,正确匹配率提高11.75%,并且较多地保留了正确匹配点。     

Feature points matching for face reconstruction based on the window unique property of pseudo-random coded image

Structured light vision systems have been successfully used for accurate measurement of the 3D surfaces of an object, in which a pseudo-random coded structured light image pattern is projected onto the target object through a projector, and the coded information image produced by its surface is captured by a CCD camera in order to recover its 3D surfaces. In this kind of computer vision technology, 3D face reconstruction is a hot research topic. This paper presents a method for feature points matching used in 3D reconstruction. In this method, the feature points can be identified exclusively taking advantage of the window unique property of a pseudo-random array. Thus, the matching problem can be solved by finding the correspondence between 2D coordinates of feature points in the pixel image and those in the code of the projected template. Then, the 3D reconstruction can be carried out with only a single image with the benefit of easy operation and simple calculation. An experiment for 3D face reconstruction with simulated data is given. The performances show that this method has high matching precision for object matching of feature points.     

基于方差约束与几何不变特性的图像匹配算法

为解决较多图像匹配算法主要通过测量关键点之间的距离来实现特征匹配,忽略了图像的结构信息,使其存在较多的误匹配的问题,本文设计了方差约束耦合几何不变特性的图像匹配算法。借助于Forstner算子计算像素点的兴趣值,以检测图像的特征;计算图像的梯度信息,获取图像的方向值,并切割图像特征的圆形邻域,从而获取扇形子域;以图像的方向值为基础,通过计算扇形子域中的灰度不变矩,输出对应的特征向量;引入区域方差函数,获取图像的结构信息,将其加入至图像特征的匹配过程,以约束欧式距离的测量结果,实现图像特征匹配;最后利用匹配点间的几何不变特性,对匹配特征去伪求真,优化匹配结果。测试数据表明：相对于已有的匹配技术,在对无变换图像、缩放图像以及旋转图像匹配时,所提算法拥有更高的匹配准确度,分别达到了96.56%、95.38%和93.52%。     

增量式SFM中特征点检测与匹配方法的改进

图像特征点的提取与匹配是增量式SFM重建系统中至关重要的一步。为了提高匹配的准确率以及有效匹配点对的数量,提出了一种改进方法:首先在多尺度空间中利用自适应阈值的FAST角点检测算法获取特征点;然后计算特征点与其多个环形邻域之间的灰度对比信息,再与采样区域的局部梯度信息融合得到特征点描述子;接着利用曼哈顿距离与切比雪夫距离的线性组合代替欧氏距离完成特征点的稀疏匹配;最后利用稀疏匹配结果作为种子点对进行同步生长,在多约束条件下得到最终的稠密匹配结果。在Oxford数据集上的实验证明了改进的稀疏匹配算法的准确率与有效匹配点对数量都高于SIFT算法,在增量式SFM系统中的实验证明了稀疏匹配与稠密匹配的组合算法可以获得更好的重建效果。     

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法.首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对...     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

Gradient of reference difference based matching algorithm for image feature point

During matching on feature point, gray correlation matching technology is utilized to extract multi-peaks as a coarse matching set. A pair of given corresponding reference points within the left and right images is used to calculate gradients of reference difference between the reference points and each feature point within the multi-peaks set. The unique correspondence is determined by criterion of minimal gradients of reference difference. The obtained correspondence is taken as a new pair of reference points to update the reference points continuously until all feature points in the left (or right) image being matched with the right (or left) image. The gradients of reference difference can be calculated easily by means of pre-setting a pair of obvious feature points in the left and right images as a pair of corresponding reference points. Besides,the efficiency of matching can be improved greatly by taking the obtained matching point as a new pair of reference points, and by updating the reference point continuously. It is proved that the proposed algorithm is valid and reliable by 3D reconstruction on two pairs of actual natural images with abundant and weak texture, respectively.     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

基于SIFT的多焦距图像特征点提取算法

将尺度不变特征变换（SIFT）算法应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法可在尺度空间寻找极值点,提取对图像焦距变化具有稳定性的特征点及其特征描述符。在采用SIFT算法提取图像的特征点及其特征描述符后,提出了一种特征点精匹配算法进行特征点的匹配,并通过仿真证明该算法具有很好的效果。     

一种基于区域颜色信息的宽基线立体匹配算法

立体匹配技术是立体视觉研究领域的难点,利用图像的特征信息解决对应问题是研究的热点.本文在提取基于边缘仿射不变区域检测器的基础上,设计了基于区域颜色信息和几何信息的彩色图像立体匹配算法.该算法首先对所提取的不变区域进行颜色空间量化,在此基础上根据两种色彩之间的距离进行色彩聚类,然后计算直方图的二次距离,并进行相似性度量,最后根据区域间几何性质进行误匹配剔除.实验证明,该算法能降低解决对应问题的复杂性,提高正确匹配率.该方法对于目标识别、三维重建、非接触测量等研究均具有重要的意义.