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基于Harris角点的图像匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了新的基于特征点的高速图像匹配算法。该算法把角点特征和灰度值特征结合起来,定义了一种基于Harris角点的灰度值特征,并充分利用角点灰度值以及角点周边灰度值和位置信息,然后依据这些信息进行匹配。实验结果表明,该算法不仅速度快,而且对灰度值分布不均图像和含噪图像的匹配同样适用。 相似文献
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基于点特征的旋转图像匹配新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像匹配在模式识别、图像分析和计算机视觉中有着广泛的应用.图像匹配是将模板在参考图中逐像素移动,计算它们的灰度相似性,搜索相似性最大的位置.这种逐像素的搜索方法计算复杂度高.如果模板和参考图之间存在旋转,传统的匹配方法很难实时实现.提出了一种基于点特征的旋转图像的匹配方法,首先采用Harris角点检测算子提取图像的特征点,然后利用小面模型对特征点邻域进行拟合,提取特征点的旋转不变特征,最后利用特征点的旋转不变特征进行点集的匹配,获取图像的平移和旋转参数.该方法匹配结果准确,与传统的相关匹配方法相比计算复杂度很小,易于实时实现. 相似文献
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针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。 相似文献
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图像配准是遥感、医学、计算机视觉等很多领域中的一个基本问题。针对特征点的匹配,该文首先采用LTS Haus dorff距离进行特征点的初匹配,然后采用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法去除伪匹配的特征点对。实验证明,该方法可以实现图像的精确配准。 相似文献
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图像配准是遥感、医学、计算机视觉等很多领域中的一个基本问题。针对特征点的匹配,该文首先采用LTS Haus-dorff距离进行特征点的初匹配,然后采用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法去除伪匹配的特征点对。实验证明,该方法可以实现图像的精确配准。 相似文献
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本文提出了一种特征点检测方法,通过引入局部特性因子和层次因子分别实现了自适应特征点检测及分层描述,不需输入参数,避免了复杂的参数试探过程。由于采用的主要是几何信息,算法简单,且与人类视觉系统有着很好的一致性。试验结果比较理想。 相似文献
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针对传统特征检测算法提取的特征点稳定性差且不唯一,导致误匹配率过高的问题,提出了三条特征点筛选准则:稳定性准则、唯一性准则和显著性准则.其中稳定性准则保证筛选出健壮稳定的特征点,唯一性准则剔除特征重复的特征点,显著性准则保留带有明显特征信息的点.通过剔除掉不满足这三条准则的特征点,不仅减少了描述符的计算时间,同时也提高... 相似文献
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针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。 相似文献
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基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法;该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙;该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。 相似文献
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基于特征点的图像匹配被广泛应用于图像配准、目标识别与跟踪领域, 目前, 两阶段匹配(即先粗匹配, 后精匹配)是最常用的方法, 然而, 两阶段匹配存在两方面的问题, 一方面, 粗匹配阶段对精匹配阶段的影响是不可逆的, 即粗匹配的效果决定了精匹配的最优精度; 另一方面, 精匹配得到的后验知识没能反馈给粗匹配阶段, 以修正粗匹配结果. 为此, 提出一种基于迭代修正的图像特征点匹配算法, 该算法将精匹配得到的后验知识反馈给粗匹配阶段, 从而修正粗匹配结果, 使得粗匹配阶段得到更多的正确匹配对, 减少漏匹配特征点对, 这样经过多次迭代, 能够得到更多的正确匹配特征点对. 实验表明, 提出的算法比经典的两阶段匹配方法能够提取更多的正确匹配特征点对, 减少了漏匹配, 并提升了复杂图像匹配的稳定性. 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
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汪亚明 《中国图象图形学报》2002,7(4):313-318
利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题,将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题,并用2D Hopfield网络实现,在Hopfield网络的能量函数的设计中,综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况,从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象,对于特征点的跟踪,头3帧图象的正确匹配是十分关键的。本文提出了一种3D Hopfield网络用以解决头3帧图象的特征点匹配,并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造3D Hopfield网络的能量函数,实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性。 相似文献