基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

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。     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

基于图像显著区域检测的SIFT特征匹配方法研究

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。     

一种改进的SIFT特征点检测方法

尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法采用高斯差分算子(DoG)进行特征点检测,计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中,检测出的特征点遍布整个图像,造成后续计算量大且误配率高,降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题,采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体,然后运用DoG算子提取特征点,使特征点集中在目标物体上,从而简化计算,提高SIFT算法的实时性。最后,给出改进算法的实验结果和应用前景。     

利用旋转模板匹配方法对SIFT算法的改进

针对SIFT算法经常出现误匹配的情况,提出一种匹配算法.该方法在SIFT算法之后嵌入一种旋转模板匹配算法.利用特征点方向,对图像进行旋转,使用旋转后的特征点邻域进行模板匹配,对SIFT算法的结果进行二次筛选.实验证明,该方法能够有效地提高SIFT算法匹配正确率,实现对SIFT算法的改良.     

基于局部显著特征的快速图像配准方法

针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。     

结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.     

基于SIFT特征的月面模拟环境视差估计

根据对月球车双目立体视觉系统及其工作环境特点的分析,给出了一种基于SIFT特征的月面模拟环境视差估计方法;首先通过尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后以特征点特征向量的相异度作为匹配度量进行特征点匹配,最后通过已匹配特征点的种子扩散来进行视差的估计;与传统的SIFT特征匹配算法相比,通过减少特征点的维数可以提高月面模拟环境图像的匹配速度,而利用行扩散的传播方式可以提高匹配精度;实验结果表明,该算法用于室外地形图对的匹配时,可以生成较为准确和稠密的视差图,证明了该算法的实用性和有效性.     

一种基于特征点的遥感图像匹配算法

以遥感图像为研究对象论述了一种基于特征点的图像匹配算法在遥感图像匹配与拼接中的应用及改进。在提取图像特征点上,尺度不变特征转换SIFT算法能够对缩放、旋转、仿射的图像保持尺度不变特性。对于提取出的SIFT特征点,采用改进的随机抽样一致性RANSAC方法进行提纯,剔除多余的特征点,缩短匹配时间。实验证明,该算法有效提高了遥感图像匹配的效率和准确性。