多重约束下的近景影像线特征匹配方法

目的 针对影像匹配时提取特征线断裂而影响匹配结果及可靠性的问题,提出多重约束条件下的近景影像线特征匹配方法。方法 首先,采用SIFT算法获取同名点,并使用RANSAC算法进行优化,通过同名点计算仿射变换矩阵;建立格网点,利用仿射变换、Harris兴趣值及最小二乘法提高密集匹配结果的精度;其次,采取Freeman链码优先级算法提取直线,根据搜索区域内密集匹配点与直线位置关系完成特征线的初始匹配;最后通过线段重合度对初始匹配结果进行优化,并利用核线约束确定同名直线端点。结果 选取存在旋转、尺度、遮挡的近景影像进行线特征匹配实验,结果表明,与其他直线匹配方法相比,本文方法不仅在直线匹配成功数目上约为经典算法的1.07~4.1倍,而且直线匹配正确率也提升0.6%~53.3%,具有较好的准确性和鲁棒性。结论 通过多重约束有效地减小了立体影像中线特征匹配时的搜索范围,提高了直线匹配速率,且该方法适用于不同类型几何变化下的近景影像数据,并能较好地改善直线断裂及遮挡问题。     

基于SURF特征匹配的图像拼接算法

提出了一种了基于SURF（speed up robust features）特征匹配的图像拼接算法。SURF方法是一种快速且鲁棒性较好的特征提取算法,用该算法提取图像特征后,使用改进BBF（best bin first）的快速匹配算法来寻找图像间的匹配点;用LM算法对单应性矩阵进行优化时,本文提出使用梯度误差函数增强对光照变化的鲁棒性;最后采用多分辨率融合方法进行图像融合,有效地消除了拼接痕迹,并保持较高的分辨率。实验结果验证了该算法的高效性,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的效果。     

直线对几何特征约束的近景影像特征匹配

针对直线匹配过程中线特征提取不完整以及缺乏考虑邻近直线相关性,提出一种直线对几何特征约束的近景影像特征匹配方法:首先,利用直线检测算法(line segment detector,LSD)对参考影像和搜索影像进行直线提取,并对提取的直线进行特征编组获得特征直线对;然后,将特征直线对作为匹配基元,依次运用双重核线约束、仿射变换约束、最优相似性原则确定同名直线对;最后,根据同名直线对中2条直线端点与其邻域内同名点的距离关系拆分同名直线对,利用仿射变换约束整合拆分过程中对应不一致的单直线,得到最终匹配的同名单直线。为了验证该算法的有效性与可靠性,选取4组人工建筑物特征变换近景影像进行实验,验证了该算法在直线匹配过程中具有一定的稳健性和普适性。     

快速的多级指纹混合匹配方法

提出一种快速的多级指纹混合匹配方法.该方法在提取指纹图像特征,建立指纹细节点匹配模板后,对指纹进行多级匹配.首先,计算两幅指纹图像特征矢量之间的欧式距离,通过比较距离大小实现指纹的初级比对.然后利用输入指纹与库指纹的细节点模板进行二次匹配.最后,对二次匹配过程中匹配的细节点对加以分析,选取可靠的细节点对作为多参照对应点进行再次匹配.该方法融合指纹的图像特征和细节点特征,避免建立指纹细节点对应性耗时的搜索过程,同时多参照点的引入可以更好地校准细节点集.实验证明该方法快速有效.     

基于极线约束的ORB特征匹配算法

图像匹配是机器视觉领域的基础核心课题,针对当前ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像特征匹配算法虽然执行速度快,但是匹配质量不高的问题,提出一种通过极线约束来改进ORB匹配的算法。通过合理设计Hamming阈值大小来提高初始匹配点数量,采用RANSAC和8点改进法计算基本矩阵,应用极线约束剔除误匹配保留大量优质匹配点。仿真实验结果证明,算法改进后的优质匹配点数量可达原始算法的2-3倍,同时极大地提高了匹配点的质量,证明了算法的有效性。     

多重约束条件下的LBD描述子与直线段匹配

目的 针对直线描述子匹配算法缺乏有效的几何约束,且易受弱纹理、尺度变化的影响,提出一种结合多重约束条件的LBD描述子的直线段匹配算法（LBDs）。方法 该算法以LSD算法提取的直线段作为匹配基元,利用SIFT匹配得到的同名点构建同名三角网约束确定候选直线;参考影像上以目标直线段为中心轴建立该直线段的矩形支撑域;根据目标直线段端点及其支撑域四角点在搜索影像上的核线约束建立候选直线段的对应支撑域;利用仿射变换统一目标直线段及候选直线段支撑域的大小;将直线段支撑域分解为大小相等的条形带,通过计算每个条形带的描述符得到该直线段的描述子,依次完成目标直线段与候选直线段LBD描述子的构建;分别计算目标直线段与每个候选直线段描述子向量间的欧氏距离,将满足最近邻距离比准则的候选直线段作为匹配结果;最后选取角度约束对匹配结果检核,确定同名直线。结果 实验选取网上公开的3组分别存在角度、旋转、尺度变换的近景影像对作为实验数据,采用LBDs分别对其进行直线段匹配实验,并与其他直线段匹配算法进行对比分析,实验结果表明,LBDs获取同名直线数目约为其他算法的1.061.41倍,匹配正确率也提高了2.411.6个百分点,从匹配效率上来看,LBDs更为耗时,但兼顾该算法匹配获得同名直线数目、匹配正确率及运行时间,LBDs的鲁棒性更强,匹配结果的准确性与可靠性较高。结论 结合多重约束条件构建的LBD描述子对于存在角度、旋转和尺度变化的影像进行直线匹配过程中具有稳定性。     

基于直线的线流场计算技术

计算线流场的主要作用是作为中间介质来重建三维物体的运动和结构.本文提出了基于直线的线流场概念及其计算方法,其基本思路是首先使用霍夫变换提取图象系列中特征直线的坐标;然后通过建立相邻图象之间对应直线的匹配准则,找出对应直线,从而建立位移场;最后对位移场求时间导数得到直线的线流.图象中所有特征直线的坐标和线流的集合定义为直线的线流场.用L型多面体的综合图像进行了实验,实验表明本文所提出的线流场计算方法是可行的.     

带约束条件的特征与最小二乘影像匹配

讨论了一种新的边缘检测方法和用链码描述的线矩数学模型，给出了基于不变线矩匹配的约束条件，并采用基于特征与最小二乘结合实现了精确的子像素匹配。     

基于线匹配的图像拼接

提出一种图像拼接算法,通过确定两幅图像的最佳拼接线,不需要手工指定特征点,可对图像进行快速、自动无缝拼接。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于直线段检测和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法

图像匹配是同步定位与地图构建（SLAM）技术中极为重要的一环,用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力,更加适用于井下图像匹配,基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性,性能优于传统描述符,但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述,不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题,提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量,并增强反射分量,提升亮度及对比度;在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）算法对亮度分量进行均衡,使亮度分布更加均匀;变换至RGB空间提取直线段检测（LSD）线,引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量,最后完成线特征匹配。实验结果表明：该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点,增强后图像的亮度适中,对比度良好,灰度分布均匀,增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法;该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%,在不同相似纹理占比、不同程度旋转与...     

一种基于多视立体视觉的多视图直线匹配方法

提出了一种基于多视立体视觉（Multiple view stereo,MVS）进行多视图直线匹配的方法. 本文方法首先利用MVS所得到的三维点云及其可见性信息,建立三维点与图像直线的对应关系. 根据此对应关系,为每条图像直线建立由一个三维点集和一个三维单位向量构成的描述子,用以衡量图像直线之间的相似性及一致性. 之后,本文方法以所有图像直线为顶点建立一个图,并引入了图谱分析来获取统一的顶点距离度量. 最后,本方法对DBSCAN聚类算法进行了修改,并用修改后的算法从图谱分析结果中获取可靠的直线匹配. 实验显示,本方法比已有方法更加鲁棒,并且有更高的准确率.     

基于极约束和边缘点检测的图像密集匹配

综合运用极约束和边缘点检测实现了两幅图像的密集匹配,真实图像实验表明,该方法能够产生非常密集的匹配点并具有较高的匹配精度。     

一种改进的线段提取算法

文章首先简要介绍了图像中线段提取的两种算法,并对这两种算法进行了比较。在此基础上,文章提出了一种新的改进的线段提取算法,将全局性和局部性良好的结合起来,并且给出了算法描述、实现以及试验结果。通过对试验结果的研究,证明了这种方法的简单、快速和高效。     

基于主线特征的双向匹配的掌纹识别新方法

掌纹识别是利用人的手掌掌纹图像对其身份进行认证的一种生物特征识别技术,目前的掌纹研究主要集中在掌纹特征线的提取算法上,而对特征线的筛选和匹配的问题讨论较少,掌纹上的纹线比较复杂,深浅粗细长短不一,实施任何一种边缘提取算法都要考虑纹线的取舍问题,首先介绍了提出的应用最大内切圆对掌纹有效区域进行分割和对准的方法,较好地解决了掌纹的定位问题,然后提出了掌纹特征线族的概念,用以刻画掌纹上的主要特征,从而将掌纹纹线特征分为主要特征和次要特征．通过对主要特征与全部特征的双向匹配,给出最终的识别结果,将该方法与之前提出的基于傅里叶变换的方法在自行研制的掌纹采样设备所采集的掌纹库(90人450幅)上进行了比较实验,实验结果证明新方法可以处理原方法无法定位的掌纹图像,同时识别率也有明显提高。     

基于改进的NRLCC编码的立体线图匹配算法

线图匹配在计算机视觉领域有着广泛的应用。该文研究基于改进的NRLCC编码以及面之间的关系进行立体线图的匹配。首先利用图同构检测目标线图与模型线图的面的排列关系是否一致;然后获取面的NRLCC编码和ENRLCC编码,分别得到面的顶点的凹凸性信息和组成面的曲线段的凹凸性信息。最后,利用以上几组信息,进行线图的匹配。试验结果表明,该方法可以对具有曲线边缘的工业物体进行准确的识别。     

一种稳健的直线提取和匹配算法

在空间机器人遥操作中,需要快速的求解图像的摄像机参数来对操作对象进行三维建模.通过利用匹配直线的对应关系,可以直接求出图像的摄像机参数,而且比用角点匹配求得的结果具有更高的可靠性.现有的直线提取和匹配算法虽然已经有很多,但是大部分都比较耗时,不能满足实时性的要求.针对空间机器人遥操作等实时性较强的应用,提出了一种基于直线支持区域的稳健、快速的直线提取和匹配算法.实验结果表明了该算法的有效性.     

一种基于特征编组的直线立体匹配全局算法

由于直线断裂、遮挡以及共面空间直线投影等因素的影响,从左右图像中提取出来的直线之间会出现"一配多"甚至"多配多"的匹配情况,然而目前很少有算法能可靠地处理这些情况.提出了一种基于特征编组的匹配算法来解决它.与已有方法不同,该方法是在由两幅图像共同组成的直线集上进行编组.每个特征编组包含了内部直线之间的匹配关系.这样,直线匹配的问题就转化为从直线集中提取一些相互兼容的特征编组的问题.整个算法分为两步:首先在几何和辐射约束的前提下构建所有可能的特征编组,并计算每个特征编组的匹配度,然后从所有可能的特征编组中寻找一个特征编组子集,在保证直线集中的每条直线最多属于该子集中一个特征编组的前提下,使得该子集中特征编组的匹配度之和最大.为了解决这个整数规划问题,设计了一种分两阶段的算法:首先将整个问题分为多个子问题,然后对于每个子问题,利用分支定限法寻找最优解.将所提出的算法应用于实际的立体图像对中,取得了满意的结果.     

基于多约束的图像特征点鲁棒匹配方法

提出了一种基于多约束的图像特征点匹配的鲁棒算法，在计算匹配强度和构造匹配矩阵的基础上，通过视差约束、邻域相对视差约束和唯一性约束对匹配矩阵进行约简，以实现双目图像特征点的鲁棒匹配，最后给出了实验结果．     

非标定图像的最优匹配方法

该文将特征匹配和极线几何(epipolargeometry)估计有机地结合起来,给出了一种基于组合优化的非标定图像鲁棒匹配方法。通过灰度互相关计算得到初始候选匹配,然后使用该文提出的全局极线约束和局部视差约束代价函数,利用确定性退火方法同时估计匹配关系和基础矩阵。实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性,能够得到接近全局最优的匹配结果。