基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法

为满足无人机航拍对图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法。首先,特征检测引入SURF算法中的海森检测算子,解决尺度不变性问题;其次,用ORB算法进行特征描述,使其具备旋转不变性;接着采用汉明距离进行准确高效的图像特征粗匹配;然后,用KNN算法去除误差较大的匹配,缩小搜索范围,用RANSAC算法再次提纯;最后,使用泊松融合进行图像无缝融合拼接。实验表明,改进ORB算法实时性好、鲁棒性强,处理速度是SURF算法的5倍,具有抗噪性、旋转不变性和尺度不变性。     

局部不变特征匹配的快速内点选择算法

为了快速、准确地从局部不变特征初始匹配中选取内点,提出一种联合利用特征点在位置、尺度和方向上的分布一致性进行内点选择的算法.首先,采用均值漂移算法按视差对特征点对聚类实现粗选;然后找出特征点在类内的K近邻特征,再利用特征的尺度和方向估算每个特征点对所在的二局部图像区域之间的变换参数,并计算K近邻匹配相似度;最后,依据K近邻匹配相似度从粗选获得的候选匹配集中选出内点.实验结果表明,该算法在准确率、召回率和速度方面优于当前最新的内点选择算法,对图像间大幅度的视点、尺度和旋转变化具有较高的鲁棒性.     

一种基于特征点的稳健无缝图像拼接算法

针对传统的基于区域图像拼接方法中,计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题,提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法.在SIFt(scale invariant feature transform)提取图像特征点并匹配的基础上,通过优化的随机采样一致性(random sample consensus)算法过滤匹配点,去除误匹配点,并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值;然后利用L-M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接;最后通过改进线性加权函数法进行图像融合,很好地解决了接缝问题,实现了图像拼接处的平滑过渡.实验表明,该方法对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以达到亚像素级.     

基于ASIFT的无缝图像拼接方法

传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。     

基于特征点的全自动无缝图像拼接方法

提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法.该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度,使用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵H的初值并使用LM非线性迭代算法精炼H,最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接.整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接,克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性.实验结果验证了方法的有效性.     

一种KAZE算法在人脸图像匹配中的应用

基于KAZE人脸图像匹配算法是通过加性算子分裂算法来进行非线性扩散滤波,从而解决高斯分解带来的边界模糊和细节丢失问题. 利用任意步长构造稳定的非线性尺度空间,寻找不同尺度归一化后的Hessian局部极大值点来实现特征点的检测,采用M-SURF来描述特征点,从而构造特征描述向量. 在VS2010和Opencv环境下分别对KAZE特征和SIFT特征实现人脸图像的匹配. 通过改变输入人脸图像的模糊度,旋转角度,尺度大小,亮度变化结合Matlab对KAZE,SIFT,SURF进行进一步的性能仿真实验. 实验结果表明,即使在高斯模糊,角度旋转,尺度变换和亮度变化等情况下依然保持良好的性能.     

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。     

海事监管中无人机航拍图像快速拼接算法

针对海事监管中航拍图像拼接生成大视场图像的时效性较低以及配准准确性不高的问题,提出了一种快速高效的无人机(UAV)航拍图像拼接算法.根据海事监管辖区航拍图像特点缩小了角点搜索范围,通过设定自适应的梯度阂值和角点响应函数阈值筛选角点,通过局部最大角点响应函数值取舍准则实现了角点均匀化分布;采用基于相位相关的模板粗匹配方法和带有特征约束的RANSAC细匹配方法求出最优变换矩阵;利用人眼的视觉特性改进传统加权平均融合算法的加权因子使图像拼接过渡自然.实验结果表明:算法具有较好的自适应性,在拼接效率和准确率上较传统算法有了很大改善.     

含噪无人机图像拼接方法

为解决传统图像拼接方法对含噪无人机(UAV)图像的拼接存在严重图像畸变的问题,提出一种基于欧拉弹性模型与加速稳健特征(SURF)算法的含噪无人机图像拼接方法.将欧拉弹性能量模型应用在无人机图像拼接的去噪预处理环节,通过SURF算法进行特征点的提取、描述与匹配,通过随机抽样一致性(RANSAC)算法进一步去除错误的特征匹配点,运用加权平均融合算法实现对含噪无人机图像的无缝拼接.实验结果表明,相比传统拼接算法,该方法能有效实现对含噪无人机图像的拼接,消除拼接图像的畸变现象,显著改善拼接图像质量.     

电力巡线无人机航拍图像匹配算法研究

基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值化处理,累加二值化值得到ASV-LIOP描述符完成匹配。在航拍图像上,使用SIFT、ORB、KAZE、AKAZE、改进KAZE等算法与所提对比实验,实验表明,所提算法正确匹配率平均提高5%左右,匹配效率约降低50%,可应用对稳定性要求较高且实时性较低的场景。     

纹理抑制的光照不均图像配准算法研究

针对KAZE算法对光照不均图像特征点提取效果不佳的问题,提出了一种基于纹理抑制改进后的KAZE图像配准算法。改进算法的主要流程如下：将纹理抑制算法嵌入到非线性扩散滤波方程中,以实现对图像更好的光照估计;对光照估计后图像的亮度分量进行自适应Gamma校正;利用改进的KAZE算法对图像进行配准。实验结果表明,改进算法相较于SIFT、SURF、KAZE算法的平均正确匹配率分别提高了48.5个百分点、22.1个百分点和20.1个百分点,查全率提高了26个百分点、5个百分点和5.5个百分点,所提算法能有效地降低误匹配,并且广泛地应用到多种处理场景中。     

适用于倾斜影像的加速KAZE-SIFT特征提取算法

针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题，在已有特征提取算法的基础上，提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法--加速KAZE-尺度不变特征变换（AKAZE-SIFT）算法。首先，为保证特征检测的准确性与独特性，采用充分保留图像轮廓信息的加速KAZE（AKAZE）算子进行特征检测；其次，为提升特征描述的稳定性，采用稳健的尺度不变特征变换（SIFT）算子进行特征描述；然后，依据目标特征向量和候选特征向量间的欧氏距离确定粗匹配点对；最后，采用随机抽样一致性算法进行单应性约束，提高匹配纯度。模拟影像在倾斜摄影条件下的模糊、旋转、亮度、视角和尺度变化，对特征提取算法性能进行评估，实验结果表明，AKAZE-SIFT算法相比SIFT算法和AKAZE算法召回率分别提高了12.8%和5.3%，精准率提高了6.5%和6.1%，F1值提升了13.8%和5.6%；提取效率优于SIFT算法，略逊于AKAZE。AKAZE-SIFT算法具有良好的检测和描述能力，更适用于倾斜影像特征提取。     

基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法

针对传统的SIFT算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。首先通过ORB算法快速得到特征点和特征描述,采用K最近邻算法（KNN）进行粗匹配,然后采用随机抽样一致性算法（RANSAC）进行精匹配,最后使用改进的加权平均方法对图像进行融合拼接。实验结果表明,该算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SIFT算法提高了41倍。在图像融合时,该算法能有效地消除拼接重影错位现象。     

基于改进SURF的图像匹配算法

针对传统SURF的图像匹配算法存在计算数据复杂、耗时长、匹配正确率不佳等问题,提出一种基于改进SURF的图像匹配算法.首先,用传统SURF算法来提取待匹配图像的特征点,再通过圆形区域代替矩形区域将SURF的64维度描述符降到20维度;采用KNN,来双向匹配待匹配图像的特征点,得到双向的初始特征点匹配对集;最后,通过RANSAC算法对初始匹配对集进行双向剔除错误的匹配对.实验的结果表明,本文算法减少了特征点检测时间,提高了匹配正确率,还有较好的鲁棒性.     

基于最大池的谱特征匹配算法

为了提高基于谱特征的图像匹配算法的精度和鲁棒性,提出了一种基于最大池的谱特征匹配算法。首先,利用图像特征点邻域信息提取具有旋转不变性和亮度线性变化不变性的谱特征;其次,将以谱特征描述的特征点作为节点、特征点之间的欧氏距离作为边构造属性关系图,将图像匹配问题转化为图匹配问题;最后,引入最大池匹配策略获取图匹配结果。大量实验结果表明,该算法提高了谱特征匹配算法的精度和鲁棒性。     

基于SURF特征的航空序列图像位置估计算法

视觉传感器在航空无人机导航和定位任务中应用越来越广泛。针对无人机位置参数估计问题,提出了一种基于SURF特征的图像配准算法,该算法能够适应航空序列图像的旋转、尺度变换及噪声干扰,实现无人机位置的精确估计。构建了SURF尺度空间,运用快速Hessian矩阵定位极值点,计算出航空图像的64维SURF特征描述子;基于Hessian矩阵迹完成特征点匹配;使用RANSAC算法剔除出格点,实现位置参数的精确估计。通过航空图像序列实测数据位置估计实验,验证了该算法的有效性。     

基于Order-Aware网络内点筛选网络的电力巡线航拍图像拼接

电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先,借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配;其次,对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet）,从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力,得到更精确的成对匹配点;然后,通过MPA算法配准待拼接图像;最后,借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右,耗时平均增加了10 ms;与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比,所提算法的拼接质量最好,其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明,所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。