基于SIFT特征的合成孔径雷达景象匹配方法

根据合成孔径雷达图像的特点,提出一种基于SIFT特征的合成孔径雷达(SAR)景象匹配的方法。首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT 关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。实验结果表明,本方法快速实用,有较强的有效性和鲁棒性。     

基于分维搜索和环状描述符的SIFT改进算法

针对SIFT算法在极值点搜索和特征计算方面的低效,提出一种基于分维搜索和环状描述符的SIFT匹配算法(SC-SIFT)。该算法将SIFT算法中的三维极值点搜索策略分解(separate)为两个维度上的逐维搜索,同时引入了一种新的环状(cricoid)特征描述算子来代替原来高维低效的特征。实验证明,该方法不仅能够提高SIFT算法的执行效率,而且提高匹配正确率,实现了对SIFT算法的优化。     

基于Harris角点和SIFT描述符的高分辨率遥感影像匹配算法

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节。传统基于角点的灰度相关匹配算法由于不具备旋转不变性而需要人工干预进行粗匹配,无法实现自动化。SIFT(scale invariant feature transform)算法能很好地解决图像旋转、缩放等问题,但是对于几何结构特征更加清晰、纹理信息更加丰富的高分辨率遥感影像而言,该算法消耗内存多、运算速度慢的问题非常突出。将两者结合,提出基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配算法。实验结果表明,相比SIFT算法,该算法大量缩减了运算时间,同时保留了SIFT描述符的旋转不变性和对光照变化的适应性,克服了灰度相关算法无法实现全自动的缺点,在高分辨率遥感影像匹配上效果较好。     

一种基于扇形区域分割的SIFT特征描述符

提出了一种在圆形区域内基于扇形区域分割的特征描述符构建方法. 首先, 针对SIFT描述符维数过高, 导致匹配速度慢的弱点, 提出在半径为9像素的圆形特征区域内划分为8个扇区, 在这些扇形特征邻域内统计8个方向的灰度梯度直方图, 形成64维描述符的方法,降低了描述符的维数. 同时, 针对SIFT构建描述符的运算复杂性较高的事实, 提出在圆形区域内计算像素灰度梯度主方向, 以主方向为基准点把该区域划分为8个等面积扇区的方法, 取消了对特征区域的旋转变换, 降低了构建描述符的运算复杂性. 通过与OpenCV SIFT和Lowe SIFT进行多方面对比实验, 结果表明该方法的综合匹配速度具有显著提升, 在两幅图像存在一定程度的视点、模糊、旋转、比例、光照变化等情形下, 匹配性能有所增强.     

基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法

针对尺度不变特征变换（SIFT）描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

基于全局颜色传递的SIFT匹配算法

研究在不同光照条件下两幅彩色图像的匹配问题,提出了一种新的基于全局颜色传递的具有尺度不变性的特征变换（SIFT）匹配算法。新算法对不同光照下同一场景或目标的两幅彩色图像进行全局颜色传递,以减小匹配时由颜色差异带来的误差;利用SIFT算法提取处理后的图像的特征信息完成初步匹配;采用随机抽验一致性（RANSAC）算法消除误匹配点。实验结果表明新算法具有良好的彩色图像匹配性能。     

基于扩散距离的SIFT特征匹配算法

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是目前最流行的局部特征提取及匹配算法.但传统SIFT算法采用欧氏距离来度量特征之间的SSD(Sum of Square Differences)并进行匹配,而传统的欧氏距离不能使高维特征向量恢复到具有低维的几何结构,导致错误匹配.为了克服这缺点,利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,然后使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配.实验表明:该方法在图像形变、光照变化和图像噪声方面优于原方法.     

一种新的特征描述符提取和匹配方法

特征描述符提取和匹配是基于特征点图像匹配方法的一个重要问题。针对特征描述符提取问题,分析了目前已提出的描述符提取方法存在的问题和不足,并针对这些问题提出一种新的描述符提取方法和相应的匹配方法,经过实验和比较,提出的方法有很高的准确率和稳定性。同时,还改进了特征点的梯度方向估计方法,使方向估计具有更高的准确率。     

一种基于SIFT特征的铁道检测图片的匹配方法

提出一种基于SIFT特征的铁道检测图片的匹配方法。由人工标定铁路上的目标位置图片,通过匹配算法计算匹配图片与目标位置图片可匹配SIFT特征点的数量,利用DTW最优路径规划得到全局最优的匹配结果,从匹配结果中得到一张匹配度最高的图片并将其输出用于道路检测。实验证明,该算法在效率和准确度上均有较好的表现。     

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SIFT改进的图像拼接技术分析

为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值（SUSAN）算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。     

一种基于SIFT算子的人脸识别方法

高独特性特征的选择以及合适匹配策略的选用是人脸识别技术的关键。讨论了基于仿射不变的几何特征SIFT算子进行人脸识别的方法。SIFT算子的计算复杂度较高,并且不同的人脸表情和图像模糊会加大特征匹配的难度。为克服上述缺点,提出了一种新的算法,将选择6个人脸上感兴趣子区域进行描述,并根据各自的独特性赋予不同的权值,最后在匹配过程中使用相似度的平方来减小偏差数据造成的影响。实验结果表明,该方法能有效减轻表情变化对于身份识别率急剧下降的影响,并可显著减少计算复杂度和特征匹配时间。     

基于SIFT的图像匹配方法改进

SIFT算法是一种经典的图像匹配方法,但也存在计算量大、时间复杂度高的问题.针对这些问题,本文提出了一种改进的SIFT算法,将SIFT算法中表示关键点的特征信息结构进行改造,重新生成了一种新的有序结构.此结构将128维向量描述子根据关键点的8个梯度索引方向分成8组,产生新的有序描述子.重构之后的算法,减少了关键点匹配的计算量,从而提高算法的效率.实验表明,改进的算法,保持了原算法的优点以及在不降低原算法匹配精度的情况下,算法效率有明显提升.     

基于SIFT特征描述子的立体匹配算法

目前,立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,本文提出了一种新的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法。该算法利用图像梯度信息,构造基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验结果表明,该方法匹配精度高,对图像灰度的非线性变换比较鲁棒,可以应用于对匹配算法鲁棒性要求比较高的立体视觉系统中。     

基于归一化SIFT算法的不同光学影像配准

由不同传感器摄取的遥感影像因成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成困难。针对该问题,提出归一化SIFT算法,通过对SIFT描述子归一化的处理,降低不同光学影像色调差异大的影响,并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合,完成自动配准。选取角度和尺度偏差较大的SPOT与ASTER影像、ASTER与TM影像2组数据进行实验。结果证明,该算法鲁棒性强,配准精度高。     

一种改进的SIFT图像配准方法

针对普通SIFT算法效率因128维的特征点描述算子而降低的问题,提出一种改进的SIFT算法,利用圆环的特性同时对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,在降低描述算子维数的基础上,利用遍历搜索查找样本特征点的最近邻和次近邻特征点。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,改进算法更稳定、更快速。     

一种基于数据聚类的鲁棒SIFT特征匹配方法

针对噪声敏感造成的SIFT特征匹配鲁棒性低问题,提出一种基于数据聚类的两阶段特征匹配方法.在满足特征匹配几何距离最邻近本质要求下扩展了k d数据结构,使其不但能够完成算术平均化匹配特征离线聚类,而且能够实现第1阶段聚类特征在线匹配.在此基础上,给出一种概率最优投票策略选择关键图像进行第2阶段匹配,最后合并两阶段属于关键图像的所有匹配特征对.实验结果表明,对于大量存在重叠关系的图像集合,该方法能够有效减少重复特征数量,降低噪声信息对特征匹配的干扰,极大地提高特征匹配的鲁棒性.