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红外图像与可见光图像记录着地物的不同属性信息,两者融合能够优势互补,弥补单一数据源信息的不足。然而由于两者成像原理不同,热红外传感器与可见光传感器对同一场景获取的图像灰度差异较大,二者图像误匹配多,融合难度大。本文在分析红外与可见光图像共有特征的基础上,提出了一种基于SIFT与ORB特征检测的匹配方法,利用SIFT算子与ORB算子同时进行特征点检测,先基于RANSAC对SIFT匹配得到的同名点进行筛选,同时结合最近邻比次近邻算法获取ORB匹配点,再利用SIFT匹配点对ORB匹配点进行距离和角度的几何约束进一步剔除误匹配,最终得到特征点分布均匀、可靠度更高的匹配结果,解决因灰度差异较大产生的匹配效果不佳的问题。利用4组红外与可见光图像进行实验,结果表明,本文算法特征点正确匹配数量相较于SIFT分别提高了约3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了红外与可见光图像的匹配数量,为两者间的匹配提供了一种有效的方法。 相似文献
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图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定... 相似文献
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提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。 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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针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法计算相对复杂、匹配耗时较长无法满足工程上实时计算要求的问题,提出一种基于信息熵的改进SIFT图像快速匹配算法.首先,根据局部熵自适应选择分割阈值把测试图像和参照图像分割成不均匀的两个区域,采用高熵区域做特征点检测,提高特征点的检测效率;然后利用每个子区域的梯度方向信息熵和梯度幅... 相似文献
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针对多源SAR(Synthetic Aperture Radar)图像几何精处理需要大量离散控制点的问题,文章中提出一种级联SIFT(Scale Invariant Feature Transform)匹配算法.首先,采用大尺度自适应各向异性高斯SIFT(Adapted Anisotropic Gaussian-SIFT,AAG-SIFT)算法进行图像粗配准,大尺度AAG尺度空间可以在模糊不稳定局部纹理干扰的同时,保持图像的结构信息,提高算法的鲁棒性;其次,级联一种局部SIFT匹配算法,在粗配准后图像间进行局部匹配,避免不相关区域内重复纹理对特征匹配的影响;最后,通过尺度和旋转等先验条件筛选匹配点对,保证匹配结果的准确性.对比实验表明,级联SIFT处理可以增加提取同名点的数量和空间分布质量,而且匹配点定位准确. 相似文献
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SIFT改进算法在图像配准中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%~60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合. 相似文献
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