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随着新一代深度传感器的出现,使用三维(3-D)数据成为物体识别研究的热点,而且提出了很多点云特征描述子.针对传统的采用点云形状特征描述子在目标描述方面的不足,提出了一种基于三维彩色点云的物体识别算法.首先提取点云数据的视点特征直方图(VFH)和颜色直方图(CH),然后对提取的形状特征和颜色特征分别通过支持向量机(SVM)进行预分类,最后将上述2个识别结果进行决策级融合.提出的算法在Washington RGB-D数据集进行训练和测试.结果表明,该方法与传统的采用点云形状特征描述子相比,其物体的正确识别率有了显著的提高. 相似文献
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结合SIFT特征和正交DLT算法,给出一种较为精确的物体识别方法.该方法首先采用SIFT特征描述子进行测试图像关键点的提取,然后将测试图像和模型数据库中模型的特征点逐一匹配,设定匹配阈值,若匹配达到该阈值,则认为匹配成功,最后通过正交DLT算法在测试图像中识别该模型的位置.SIFT特征与正交DLT算法的结合有效地提高物体的识别精度.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,不仅可以在复杂背景下,较好地识别模型在测试图像中的位置,而且还可以在物体被部分遮挡的情况下,较为准确地对物体进行定位. 相似文献
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《无线电通信技术》2017,(4)
以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,提出了一种将局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)描述子和全局上下文(Global Context)信息相融合的图像局部不变特征描述算法,增强了SIFT算法的仿射不变性,以及对处于图像相似区域的特征辨别能力。在特征检测阶段,通过迭代变换,使得SIFT特征点收敛到仿射不变点;在特征描述阶段,为每个特征点计算主方向,分别计算特征点的LBP描述子和全局上下文信息。实验结果表明,提出的局部不变特征描述子对图像仿射、尺度和旋转、光照等变换均具有良好的不变性。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(4)
基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法是一种融合了局部特征和整体特征的不变矩融合算法。通过基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法能够对三维物体图像的整体信息进行定义和把握,进而实现对物体的合理定位分析。另外,局部特征能够辅助全局特征对三维物体的特征进行更准去的定位和匹配。这种算法具有良好的伸缩能力、旋转能力、位移能力和抵抗能力,能够有效解决三维物体的匹配问题,同时提升系统的识别能力和工作效率,基于此,文章对SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法进行研究。 相似文献
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对于图像的多尺度特征点提取及匹配存在提取特征有限、算法复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种利用多尺度Harris角点方法提取图像中物体边界特征点,采用二维高斯拉普拉斯算子检测图像斑点信号,并基于SIFT特征描绘子计算特征描绘子相似度来完成匹配的方法.该方法充分利用FPGA的并行性特点,通过降低多尺度Harris角点检测、斑点提取和SIFT特征描绘子生成算法的复杂度,在FPGA中实现了图像多尺度特征点的快速提取及匹配.通过对多组图片进行对比测试验证,该方法相对于软件实现方法具有处理速度快,而图像主要特征点不丢失的特点. 相似文献
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《红外技术》2018,(3):280-288
以图像匹配技术为代表的弹载电视制导技术具有信息直观的特点,作为非常优秀的图像匹配技术,SIFT算法受到了广泛的关注和深入的研究。针对传统SIFT算法实时性差的问题,本文提出了一种改进的SIFT算法。在提取特征点部分,通过Laplace算子找出图像边缘区域并进行Laplace加权处理,然后利用FAST特征点检测算法提取区域特征点;在生成特征点描述子部分,将传统的128维SIFT算子降为48维,利用改进的SIFT特征描述算子为特征点赋予方向和描述符使其具有旋转不变性;在特征点匹配部分,利用欧式距离提取匹配点对,并采用RANSAC算法提纯匹配点对,得到最优矩阵。实验结果表明改进的SIFT算法在目标旋转、尺度变化等条件下匹配效果良好,与传统SIFT算法相比具有很高的实时性,可以很好地实现图像实时匹配。 相似文献
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尺度不变特征变换即SIFT算法存在实时性差,易误匹配等固有问题,本文针对性地提出了特征描述符降维处理和匹配优化解决方案,得到一种能满足更高实时性和精确性需求的特征匹配算法.通过使用特征点为中心的9个同心圆环梯度累计值,构建72维特征向量,进行特征描述符降维,达到简化特征描述的目的,从而减少描述符的生成和匹配时间.此外,结合匹配点择优筛选和RANSAC算法匹配提纯,有效地减少了误匹配.实验表明:改进优化后的特征匹配算法既显著地提高了特征匹配精确度,又改善了算法自身实时性. 相似文献
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We address the problem of accurate and efficient alignment of 3D point clouds captured by an RGB-D (Kinect-style) camera from different viewpoints. While the Iterative Closest Point (ICP) algorithm has been widely used for dense point cloud matching, it is limited in its ability to produce accurate results in challenging scenarios involving objects that lack structural features and have significant camera view changes. In this paper, we introduce a new cost function with dynamic weights for the ICP algorithm to tackle this problem. It balances the significance of structural and photometric features with dynamically adjusted weights to improve the error minimization process. Our algorithm also includes a novel outlier rejection method, which adopts adaptive thresholding at each ICP iteration, using both the structural information of the object and the spatial distances of sparse SIFT feature pairs. The effectiveness of our proposed approach is demonstrated by experimental results from various challenging scenarios. We obtained superior registration accuracy than related previous methods, at the same time maintaining low computational requirements. 相似文献
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相移法可实现静态物体三维形貌的高精度重构,对于运动物体形貌重构则误差较大。其根本原因为相移法需要多个条纹图进行物体重构,而传统相移法理论没有包含物体的运动信息,无法描述物体运动对相位的影响。导致当物体在条纹图间发生运动时测量误差较大。针对以上问题,提出了一种利用物体运动信息对多个二维运动物体进行三维重构的新方法。不同的被测物体可具有不同的运动轨迹。首先,对多个被测物体进行识别并确定目标区域;然后,采用KCF算法对物体进行跟踪并使用SIFT算法提取物体运动前后的特征点,分别估计描述物体运动的旋转平移矩阵。将运动信息带入条纹描述方程中,获得包含运动信息的三维重构模型,最终采用最小二乘法提取正确的相位值。结果证明:该方法能有效地减少由物体运动引起的测量误差,扩展了三维测量的应用范围,具有较高的工业应用价值。 相似文献
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为解决飞行或航海模拟器中建模手段单一、真实感较差等问题,研究了基于SIFT的图像建模算法.该算法针对目前图像建模算法中存在的人工参入图像匹配负担较大问题,实现了基于尺度不变特征的图像自动匹配;针对重建物体视觉外观真实感较差问题,采用了图像融合算法首先对纹理图像进行处理,然后再进行纹理映射的方法.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性,生成的三维模型准确真实,较之以往算法具有建模简单、操作方便,真实感强的特点. 相似文献
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目的针对目前模糊图像特征提取与匹配方面, 存在特征提取困难、匹配率低、抗噪以及抗尺度变 化能力弱的缺陷。方法提出一种基于SIFT算法与改进的中心对称局部二值模式相结合的精准 、特征识别 率高的匹配算法。首先采用SIFT进行特征的提取,生成多维的描述子,其次采用本文改进的 中心对称局 部二值模式对高维特征描述子进行降维处理,并采用局部特征区域对降维后的描述子进行特 征检测,并生 成纹理特征图像以及信息分布直方图,对特征区域的特征点进行信息量统计,并设置检测阈 值。提取符合 特征信息要求的特征点,并依据Hausdorff距离算法实现图像粗匹配,最后采用RANSAC算法 进行误差匹 配的剔除来改善匹配的精度和鲁棒性。结果测试结果表明,本文所建议的算法是有效的,它 不仅具有良 好的模糊图像分辨能力和抗尺度变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力 。结论本文 提出的基于视觉模糊的鲁棒特征匹配算法,不仅考虑到传统特征匹配算法的优缺点,也提出 了算法改进的 新思路,而且较SIFT算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高。 相似文献
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《Mechatronics》2016
A 3D reconstruction method using feature points is presented and the parameters used to improve the reconstruction are discussed. The precision of the 3D reconstruction is improved by combining point clouds obtained from different viewpoints using structured light. A well-known algorithm for point cloud registration is the ICP (Iterative Closest Point) that determines the rotation and translation that, when applied to one of the point clouds, places both point clouds optimally. The ICP algorithm iteratively executes two main steps: point correspondence determination and registration algorithm. The point correspondence determination is a module that, if not properly executed, can make the ICP converge to a local minimum. To overcome this drawback, two techniques were used. A meaningful set of 3D points using a technique known as SIFT (Scale-invariant feature transform) was obtained and an ICP that uses statistics to generate a dynamic distance and color threshold to the distance allowed between closest points was implemented. The reconstruction precision improvement was implemented using meaningful point clouds and the ICP to increase the number of points in the 3D space. The surface reconstruction is performed using marching cubes and filters to remove the noise and to smooth the surface. The factors that influence the 3D reconstruction precision are here discussed and analyzed. A detailed discussion of the number of frames used by the ICP and the ICP parameters is presented. 相似文献
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对于使用锥束CT分区成像的物体,要得到其完整的三维图像,需要对各分区重建图像进行三维拼接。作为基于特征的三维拼接算法中重要的步骤之一,特征点匹配是要对图像重叠区域中检测到的特征点建立对应关系。针对目前三维SIFT特征匹配算法对于相似特征误匹配率较高的问题,提出基于三维特征点空间关系的三维特征点匹配算法:距离特征集合求交法。该算法使用求取简便的特征点三维距离特征作为特征描述符,避免了扩大特征信息统计范围时巨大的计算消耗问题,然后在匹配过程中设计了距离特征集合求交的相似性度量方法,解决了以往基于空间关系方法中特征矢量各项元素不对应的问题。实验证明:该算法在图像存在大量相似特征的前提下,能够有效提高三维特征点匹配的匹配正确率。 相似文献
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