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。     

SIFT算法在图像配准中的应用

图像配准有很多种算法,在众多算法中尺度不变特征变换(SIFT)算法具有良好的尺度,光照,空间旋转不变性,被广泛的运用于图像配准的应用中。本文对SIFT算法的基本步骤做了简单的阐述,并且在运用在图像配准的应用上。实验结果表明该算法具有较强的配准能力,是一种较好的配准算法。     

采用快速SIFT算法实现目标识别①

在基于原始SIFT算法的目标识别中,特征描述符的计算复杂,特征点的匹配时间较长,为此提出一种快速SIFT算法。该算法采用同心圆形窗口内的灰度累加值和差分值构建16维的简化描述符,并且在目标识别时,按照金字塔结构由粗至精进行特征点匹配。实验表明,在保证目标识别准确率的前提下,快速算法的运算时间比原始SIFT算法减少了两个数量级,具有很好的实时性能。     

基于二阶矩的SIFT特征匹配算法

摘要：为了解决了图像视角变化时造成的匹配率低的问题,作者提出了基于二阶矩的SIFT特征匹配算法。算法在尺度空间检测出特征点,用仿射的二阶矩来估计特征点的椭圆邻域,把椭圆邻域梯度的主方向作为该特征点的方向,生成特征向量,最后采用欧氏距离作为度量函数进行特征向量的匹配。实验表明,改进后的算法继承了SIFT算法对图像缩放、旋转等不变性,而且增强了图像对视角的仿射不变性,极大地改善了匹配效果。     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

基于SIFT特征和图割算法的图像分割方法研究

图割算法是图像分割方法中的一种高效的最优化计算方法,针对图像中目标物体的旋转尺度光照变化导致的分割不准确问题,提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的图割(Graph Cuts)算法;该方法将SIFT特征的尺度旋转不变性和图割算法的准确快速性结合在一起,通过提取图像中物体SIFT特征点做为图割算法的种子点,求解最小能量函数快速从而获得该图像的最优分割;实验结果表明,该方法鲁棒性较好,能准确地分割出目标物体在图像中的轮廓。     

月球表面图像的SIFT特征提取与匹配

在分析月球表面不同尺度、不同谱段图像特点的基础上,本文以Visual C＋＋和OpenCV为开发平台,对月球表面多光谱图像数据和多尺度图像对数据进行特征点提取和匹配,并验证算法的有效性。实验结果表明,改进的SIFT特征具有旋转、平移、尺度缩放、亮度变化和视角变换的不变性,能较好地完成月球表面各种图像的特征提取和匹配。     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

基于SIFT特征匹配思想 ,提出一种快速、准确的图像拼接算法.SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力.在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝.算法在大多数情况下能自动完成,实验结果证明该方法提高了拼接速度,降低了图像亮度差异的影响,使结果图像自然逼真.     

基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法

目前,图像拼接技术已经成为数字图像处理、计算机图形学和人工智能等领域的研究热点。介绍基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点的图像拼接算法和基于SURF(Speeded Up RobustFeatures)特征点的图像拼接算法,并且对这两个算法的性能做了比较,给出各自的优劣点。最后,基于这两种算法,提出一种加快图像拼接速度和质量的算法。     

改进SIFT特征在图像匹配中的应用

对SIFT算法进行研究,针对SIFT特征描述符的高维数和高复杂度问题,进行了改进。通过对大量的不同类型的图像进行特征匹配实验,实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进后的算法更稳定、更快速。     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

基于SIFT特征的遥感图像配准方法研究与实现

讨论了基于SIFT特征的遥感图像配准方法,重点介绍了基于特征点提取的算法描述以及针对基于特征点的遥感图像配准算法流程,并通过实验进行了验证。     

基于一种SIFT优化算法的图像检索

提出了一种基于优化后的SIFT图像检索算法,该算法采用高斯核尺寸自适应的方法来构建金字塔影像,降低其计算复杂度,然后按照传统步骤进行提取特征。它将一幅图像转换成特征向量的集合,通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来度量图像间的相似性,并且采用BBF搜索算法来提高检索速度。实验结果表明,该改良后的算法具有尺度、平移、旋转不变性,一定的仿射、光照不变性,以及对特定形状特征目标的检索,无论在时间还是效率上都具有相当的优越性。     

改进的Canny算子与SIFT算法相结合的医学图像特征提取

微创外科手术中的图像特征快速提取与分析,可以使计算机具备图像实时识别的能力,提高手术的成功率。对常用的边缘与角点特征进行了分析,提出了边缘与角点相结合的特征提取方法。以二尖瓣索修复微创手术图像为例,对常用的几种边缘算法和改进的Canny算法进行了分析比较,利用改进的Canny算子所得到的较为完整的检测边缘信息,运用SIFT算法提取图像角点,剔除了一些伪特征点,得到了图像匹配时所需要的更加精确的信息。为后续的图像融合与复原以及三维图像重建打下了良好的基础。     

改进SIFT算法在图像数据相似性匹配中的应用研究

针对基本SIFT算法在效率和准确性上的不足,通过减少提取特征点主方向以及降低在生成描述子时的重叠运算复杂度,从行列两方面缩小特征点匹配的搜索范围,提高了算法的执行效率,增加了相似性匹配的匹配准确率,使其在月球图像数据库匹配的应用中取得了较好的效果。     

改进SIFT算法的手指静脉特征提取和匹配研究

为了更好地研究SIFT（尺度不变特征）算法在手指静脉特征提取和匹配过程中的应用,提出将手指静脉样本图像特征点代入到同散度矩阵的低维子空间,利用对低维子空间映射的方法可以提高SIFT算法在宏观层次上的准确度,设想基于尺度、方向和距离约束,通过RANSAC消除错误匹配的点对,改良特征点的匹配精度和特征匹配的点对数目。通过对手指静脉图像处理及实验可得,优化后的SIFT算法识别率可以做到99.68%,效果较普通SIFT算法更为准确、有效。     

基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法

针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题, 提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上, 利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择, 剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点, 从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次, 结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明, 用取得稳定的特征点, 进而结合一种好的匹配策略, 能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。     

基于SIFT算法的室内全景图拼接

室内全景图像拼接采用SIFT特征点进行图像匹配与融合。由于相机镜头视野范围有限,需要多张具有重合区域不同角度图像进行拼接,以获得完整的全景图像。首先对多张原图像进行图像增强和噪声滤波的预处理,以减少特征点提取时的干扰因素;再将多张图像压入堆栈,采用SIFT算法提取每张图像的特征点;使用FLANN快速最近邻搜索包进行最近邻特征点匹配,最后进行图像融合。试验结果表明该方法能够很好地实现室内全景图像的拼接。     

基于SIFT特征提取的单目视觉里程计在导航系统中的实现

设计一个基于SIFT(Scale Inviriant Feature Transform)特征提取的单目视觉里程计用于导航系统中,有效克服传统里程计车轮打滑等情况下的偏差问题,并提供传统里程计无法测量的航向信息.实现过程采用单个像机,利用SIFT特征点尺度及旋转不变的性质精确匹配图像序列中的投影点,并根据坐标变换来测定车辆的移动距离和旋转角度. 实验中安装要求和实现都相对简单,其结果表明可达到较高的测量精度.