基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

改进型SIFT立体匹配算法研究

针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法）和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。     

区域与特征相结合的立体匹配算法

基于区域的匹配算法是立体匹配中常用的方法之一,而基于特征的匹配算法能解决区域匹配中遇到的某些问题,根据特征匹配与区域匹配的特点,提出了一种特征匹配与区域匹配相结合的立体匹配算法.首先在特征匹配中通过改进的Harris提取角点并结合单调性约束和惟一性约束进行匹配,特征匹配的结果能减少误匹配率,为区域匹配打下了基础.然后在...     

基于小波模极大值的混合立体匹配算法的仿真

该文提出一种新的,利用小波模极大值的基于特征和区域的混合立体匹配算法。首先详细地叙述了如何利用小波模极大值提取图像边缘,并用该点的小波模极大值和幅角作为这些边缘点的特征描述。并在图像边缘立体匹配的过程中,将以前用于图像灰度域的互相关函数应用于小波域,边缘点的视差仿真图显示,该边缘匹配算法取得了很好的效果。然后,在基于区域的匹配中,利用边缘匹配的结果,减少了匹配互相关的搜索的范围,大大减少了计算量,增加了正确率。最后,将两个视差图结合起来,就得到了最终的稠密的视差图。     

基于改进SIFT算法的建筑物图像立体匹配

采用尺寸不变特征变换(SIFT)算法对建筑物图像进行匹配时会出现大量误匹配点.针对该问题,在SIFT彩色不变描述子中融入颜色信息和全局信息.引入对照明变化具有一定鲁棒性的l1l2l3模型建立对数极坐标,对于每一个特征点,在设定的圆邻域内累积l1值、l2值、l3值以构造彩色不变描述子,将特征点的最大曲率作为特征量以构建全...     

一种基于特征约束的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题,为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图,提出了基于边缘特征约束的立体西欧算法,该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图,然后在边缘特征点视差图的约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性,边缘特征点和边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性,实验结果表明,该算法效果良好,有实用价值。     

基于视差和SIFT的双目视觉移动目标识别和追踪的研究

开展基于视差和尺度不变特征变换(SIFT)的双目视觉移动目标识别和追踪的研究。首先采用基于梯度的立体匹配算法得到较准确的左右视图视差映射,其次通过视差映射提高基于SIFT特征的左右视图运动目标的匹配精度,最后利用视差映射和区域增长的方法相结合分别在左右视图完成运动目标的追踪。实验结果表明,基于视差信息和SIFT的双目视觉移动目标识别与追踪算法具有很好的准确性,能够在连续视频中完成左右视场中对同一物体的追踪。     

基于径向基神经网络的立体匹配算法*

针对双目视觉中的图像立体匹配问题,提出了一种基于径向基神经网络的立体匹配算法。该算法提取图像的尺度不变特征变换（SIFT）特征建立特征匹配矩阵,对特征匹配向量进行约简,最后将约简的特征匹配向量输入径向基神经网络进行识别输出。仿真和实际图像实验表明,该算法的匹配正确率比标准的SIFT有所到提高。     

基于SIFT和角点特征的商标检索算法

针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的商标图像检索对于高度相似的反转商标图像容易出现漏检现象,提出了一种基于SIFT和角点特征的商标图像检索方法,该方法利用商标图像的局部角点特征弥补了SIFT特征的不足。实验结果表明,与现有方法相比,该方法保留了SIFT特征对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有很强的抵抗力的优点外,同时增强了算法对图像形状的描述能力,表现出了更好的检索能力和性能。     

一种简化的SIFT图像特征点提取算法*

针对目前尺度不变的图像特征点提取算法计算量较大,算法较复杂的问题,提出一种简化的SIFT图像特征点提取算法。此算法通过改变金字塔尺度空间的结构实现对SIFT特征点提取过程的简化,通过改变特征点描述子的结构实现对特征向量计算的简化,从而在保证算法鲁棒性的同时减少了计算量并增强了实时性。实验证明了该算法的有效性。     

双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。     

基于SIFT的说话人唇动识别

针对唇部特征提取维度过高以及对尺度空间敏感的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术。首先,提出了一种简单的视频帧图片规整算法,将不同长度的唇动视频规整到同一的长度,提取出具有代表性的唇动图片;然后,提出一种在SIFT关键点的基础上,进行纹理和运动特征的提取算法,并经过主成分分析（PCA）算法的整合,最终得到具有代表性的唇动特征进行认证;最后,根据所得到的特征,提出了一种简单的分类算法。实验结果显示,和常见的局部二元模式（LBP）特征和方向梯度直方图（HOG）特征相比较,该特征提取算法的错误接受率（FAR）和错误拒绝率（FRR）表现更佳。说明整个说话人唇动特征识别算法是有效的,能够得到较为理想的结果。     

一种改进的SIFT图像特征匹配算法

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。     

SIFT算法在卷烟小包装图像配准中的应用

由于SIFT算法在寻找关键点时,只考虑了图像的局部特征,使得在具有复杂纹理背景的图像处理中,无法提取出具有代表性的特征点。针对这一问题,提出在提取关键点的时候,考虑特征点间的相关性,参照SSIFT算法缩小特征描述的维数,利用统计的方式缩短算法执行时间,使得算法能快速提取到具有代表性的关键点,滤掉纹理图案中的关键点。通过实验证明了算法的执行效率以及算法的普适性。     

基于SIFT特征点匹配的水印图像几何校正算法*

为了有效实现水印图像的水印检测与水印嵌入之间的同步,提出一种应用SIFT(scale invariant feature transform)特征点匹配估计水印图像几何变换参数的校正算法.用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像...     

基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。