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基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来描述特征点。最后以特征描述向量的距离为标准寻找不同图像之间的特征匹配。 相似文献
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一种基于快速鲁棒特征的图像匹配算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,本文提出了一种基于快速鲁棒特征(SURF)的图像配准算法。SURF算法作为一种新的特征提取算法,在独特性、鲁棒性等方面均超过了其它方法,并在计算效率上具有明显的优势。该算法在积分图像的基础上进行快速计算,通过快速Hessian检测子来检测特征点。对于每个特征点,通过计算哈尔小波变换来确定特征点的主方向,并确定特征描述子,再根据Hessian矩阵迹的正负性和最近邻与次近邻比值的方法相结合获取匹配点,并用改进的RANSAC算法剔除伪匹配点以确保匹配的有效性。实验表明,该算法既能满足匹配准确性的要求,又具有计算量小、计算速度快的优点。 相似文献
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图像匹配是计算机视觉领域的一个关键技术。针对图像匹配过程中特征提取运算量大、速度慢、匹配精度低的问题,提出一种基于成像光路的图像匹配技术。建立一种基于双目视觉的摄像机模型,根据该摄像机模型的成像光路确定摄像机视场交汇的几何模型,由几何关系估算出两幅图像中可能存在图像重叠的最大区域,再采用传统的特征匹配算法在该区域内实现图像的特征匹配。实验结果表明,相较于在整幅图像中提取特征点进行匹配,该方法能有效地提高匹配的速度,降低误匹配的发生几率。 相似文献
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针对可见光图像和红外图像的匹配问题,提出一种基于边缘信息的Harris-SIFT匹配算法。匹配过程中,对红外图像进行Retinex边缘增强,再分别对可见光图像和处理后的红外图像进行双边滤波预处理,以增强两类图像边缘结构的相似度。采用Sobel算子提取图像边缘信息,并基于Harris-SIFT算法对边缘信息进行特征点检测和描述,再分别通过最近邻和次近邻比值法,以及RANSAC算法完成粗匹配和精匹配。在精匹配的基础上,通过快速校验边缘图像中匹配点对在扩展邻域内的结构特征一致性,检测并筛除部分误匹配点对,从而进一步提高匹配精度。通过采用多幅图像进行实验,处理结果表明,该算法能够有效改善可见光图像与红外图像的匹配效果。 相似文献
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针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题,在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下,引入可见光与红外图像的灰度信息,提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上,增加了邻域归一化灰度方差计算,有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明,在各种条件下,该算法与传统Hausdorff距离算法相比,有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。 相似文献
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在双目立体视觉系统中,图像匹配是关键步骤之一。在众多匹配算法中,归一化互相关(NCC)算法由于具有精度高、鲁棒性强等优点得到广泛应用,但其计算量大、运算速度较慢,使其难以在线应用。为此,本文提出一种改进的NCC立体匹配算法,通过引入积分图像和平方积分图像,将矩形窗口区域像素求和运算转化为四个像素点值的简单相加减,同时剔除基准图像中无法匹配区域以减小搜索范围,使计算复杂度得到简化,计算量大为降低。实验证明,改进后的NCC算法在保证匹配质量的基础上,执行速度得到显著提高,利于在线应用。 相似文献
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提出了用3个向量描述Harris角点方向特征的方法,该算法首先用Harris角点检测得到特征点,并把SIFT算法中使用的特征描述方法引入到特征点描述中;然后利用欧氏距离对点特征进行匹配;提出一种简单高效的排除错误匹配的方法。该算法对数字城市中序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该算法匹配准确率较高,具有实用价值。 相似文献
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提出了一种基于有限邻域EMD(Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition)与小波分析相结合的图像边缘检测方法。首先将图像信号进行有限邻域EMD分解,将其分解成n个IMF(Intrinsic Mode Function)函数,再对每个IMF函数进行小波变换。将该方法应用于图像的边缘提取,较好地得到了图像的边缘信息。 相似文献
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多尺度形态学图像边缘检测方法 总被引:1,自引:2,他引:1
在深入地探讨数学形态学在边缘检测领域中的应用的基础上,提出了一种形态边缘检测算子,并用该算子提取图像边缘。然后进行形态结构元素尺度调整,综合各尺度下的边缘特征,得到了噪声存在条件下较为理想的图像边缘,实验证明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV)空间, 利用SNN核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. 相似文献
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边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容.传统边缘检测方法的边缘检测效果一般.为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法.首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法. 相似文献
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一种边缘点特征图像配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决图像的精确配准问题,提出了结合LoG算法的特征点的提取方法,并将尺度不变特征算法(SIFT)应用到图像的特征描述中.首先利用LoG算法计算边缘点,对边缘点的梯度值进行排序,选择梯度较大的点作为特征点;然后采用SIFT计算特征点的特征向量,利用最小距离算法找到两幅图像的匹配点对;最后利用最相关点和次相关点比例的方法排除错误的点对.实验结果证明,算法对具有光照、角度不同的两组图像能够实现精确的配准,准确率超过90%. 相似文献