SIFT局部特征描述算法在图像版权搜索中的应用

对图像的内容进行准确快速的描述是图像检索技术中研究的重点和难点,传统的图像特征提取方法鲁棒性较差,无法检索出修改过的图像。SIFT特征对局部特征描述能力好,同时对尺度缩放、旋转、平移、仿射变换、光照变化、剪切、降维等修改具有良好的鲁棒性,并且可以应用在多种场景下,但Lowe提出的SIFT算子的提取复杂度和匹配复杂度都非常高。为了应用SIFT对图像的描述能力及其鲁棒性,并提高效率,对SIFT的提取算法进行了修改,消除可以引起边缘响应的部分极值点,消除图像细节丰富的局部过邻近点,消除图像背景中的低对比度点,以降低算法复杂度。同时在特征提取时增加位置限制和幅度限制以降低特征点的数量,从而在匹配效率上也能得到提高。仿真实验表明,该方法在保证图像检索准确度的同时,提高了算法的效率上。     

基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法

为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上,通过对多尺度下信息熵的估计,能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法对特征描述子进行特征重划.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得更多的特征效果,并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适用于实时性要求较高,存在旋转、尺度缩放、亮度差异等变换下的结构图像寻找描述子.     

基于KPCA-SIFT描述符的图像配准

SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理.核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法.本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算法,通过对KPCA-SIFT特征的相似性度量得到匹配点对,再根据这些匹配点对对图像进行配准.实验结果表明,KPCA-SIFT特征精确、稳定、可靠,可以得到高精度的配准.     

变环加权SIFT算法的图像拼接

针对传统SIFT匹配算法数据量大、时间复杂度高的问题,提出基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取方法获得特征点,并采用变换步长的圆形区域选区对特征点进行描述,改进了SIFT特征的64维描述符和88维描述符的不足。将改进后的算法应用到图像拼接过程中,通过实验验证了改进后的方法在时间复杂度方面有所改善。     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。     

基于改进SIFT算法的弹载电视制导技术研究

以图像匹配技术为代表的弹载电视制导技术具有信息直观的特点,作为非常优秀的图像匹配技术,SIFT算法受到了广泛的关注和深入的研究。针对传统SIFT算法实时性差的问题,本文提出了一种改进的SIFT算法。在提取特征点部分,通过Laplace算子找出图像边缘区域并进行Laplace加权处理,然后利用FAST特征点检测算法提取区域特征点;在生成特征点描述子部分,将传统的128维SIFT算子降为48维,利用改进的SIFT特征描述算子为特征点赋予方向和描述符使其具有旋转不变性;在特征点匹配部分,利用欧式距离提取匹配点对,并采用RANSAC算法提纯匹配点对,得到最优矩阵。实验结果表明改进的SIFT算法在目标旋转、尺度变化等条件下匹配效果良好,与传统SIFT算法相比具有很高的实时性,可以很好地实现图像实时匹配。     

基于改进SIFT算法的单目SLAM图像匹配方法

基于单目视觉的机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法是实现机器人自主行走的重要研究方向之一,而图像特征匹配技术是该方法中的关键技术。基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的SLAM匹配方法具有提取特征点数量丰富、稳定等优点,然而在速度以及正确率方面仍存在一些不足。因此针对SIFT算法描述子维数高、匹配时间长等问题,提出了一种改进的SIFT算法,将原128维的特征描述子降至内部矩形外部圆形的24维特征描述子,匹配过程中应用了三线性插值、RANSAC算法等对匹配结果去除误匹配。实验结果最终表明,改进后的SIFT算法不仅对角度变化、光照变化等情况均具有良好的鲁棒性,匹配速度和正确率也有显著提升,可满足实时SLAM同步地图构建的需要。     

一种基于SIFT的仿射不变特征提取新方法

图像局部特征提取是图像理解及机器视觉领域一个非常关键的问题,其中SIFT特征因具有良好的显著性和鲁棒性而得到广泛应用。但是,SIFT采用DOG检测子,定位的特征区域为各向同尺度变化的圆形区域,故其只具有尺度不变性,并不具备仿射不变性。此外,SIFT采用128维特征向量表示,当在图像特征点较多情况下进行匹配实验时,存在存储空间大、匹配耗时多等缺点。针对这两个问题,本文提出一种新的仿射不变特征提取方法,即HA-DR-SIFT(Hessian Affine-Dimensionality Reduction-SIFT)。首先,用Hessian-Affine 检测子代替DOG检测子,使提取的椭圆图像区域满足仿射不变性需求;其次,用PCA或NLPCA方法对128维特征向量进行降维处理,提高后续运算效率。实验表明,新方法不仅具有良好的仿射不变性,而且在匹配时间和存储空间上优于SIFT算子。      

具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法

针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率,并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测,筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配;其次,采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量,提高算法运行效率;最后,根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯,有效减少误匹配。实验结果表明,本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法,相比传统的SIFT算法,匹配精度提高了约10%,算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下,正确匹配率在93%以上。     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法。首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配。仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算法、传统加速稳健特征算法及其他改进的图像配准方法相当,但在图像配准实时性方面具有一定的优势,仿真实验二通过立体匹配库验证了该方法具有普遍有效性。     

基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法

针对传统AGAST特征匹配算法存在精度差、鲁棒性低等问题，提出一种基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法。首先使用双边滤波进行去噪和增强图像边缘细节效果。其次使用BEBLID算法在特征提取阶段创建高效二进制描述子，来产生更好的局部特征描述。然后使用GMS算法结合汉明距离来筛选KNN匹配后的图像，达到特征粗匹配。最后使用GC-RANSAC算法在误匹配剔除阶段进行局部最优模型拟合，得到图像特征精匹配。实验结果显示：改进后的算法在复杂环境下的总体平均准确率较AKAZE,BRISK和SIFT分别提高了10.57%,17.20%和19.45%。     

基于局部二进制模式和图变换的快速匹配算法

针对图像匹配在图像拼接、目标识别等领域的应用中尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法计算复杂度高、实时性较差的问题,提出了一种基于局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）和图变换（Graph Transformation Matching,GTM）的匹配算法.首先采用SIFT特征检测提取特征点并以特征点为中心取13×13的图像块作为特征区域;然后用本文提出的局部旋转不变二进制模式（Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP）描述子对特征区域进行描述产生29维的特征描述向量,降低了描述子的复杂度,并以欧氏距离为度量准则进行初始匹配;最后采用图变换匹配算法剔除误匹配点,从而提高算法的运算速率和匹配精度.仿真结果表明,本文所提算法不仅具有较高的精度和较强的鲁棒性,并且减少了算法的运算量,提高了算法的实时性.     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像匹配

为解决无人机景象匹配导航及制导对匹配算法实时性要求较高的问题,对SIFT算法中的生成特征描述符环节进行改进,提出了以特征点为圆心构造同心圆环划分特征邻域的匹配算法;同时对匹配点对进行筛选,减小模型估计误差,提高精度。以大量的存在尺度缩放和角度旋转的遥感影像进行仿真,实验表明该方法在保持SIFT算法定位精度的前提下提高了算法的实时性。     

一种改进的医学图像深度信息恢复算法

针对医学图像深度信息恢复的实时性问题,提出了一种Harris角点检测与SIFT特征点检测相结合的算法,提取医学图像的特征点,采用欧式距离作为相似性判定准则将特征点进行匹配,克服了传统SIFT算法提取特征点过多、耗时长的问题。并对获得较致密的视差图,运用三角测量的方法恢复医学图像的深度信息。实验结果表明,文中所提算法在缩短了医学图像深度信息恢复的时间的同时提高了精度,验证了该算法的有效性。     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定...     

SIFT与形状上下文结合的异源图像匹配算法

针对红外图像和可见光图像灰度差异大、匹配困难的问题,提出了一种基于改进的尺度不变特征变换和形状上下文描述的局部多特征匹配算法。首先通过高斯差分检测算法分别提取两幅图像的特征点;针对特征点梯度方向存在反转现象,结合梯度镜像方法对特征点统计特征点邻域梯度方向信息;然后引入图像边缘特征生成形状上下文描述子,与梯度方向描述子级联成联合描述子;最后采用欧氏距离和卡方距离加权的联合距离和最近邻算法对特征点进行匹配。实验结果证明,在红外图像和可见光图像匹配中,该算法相比原始SIFT算法能有效减少误匹配特征点对,达到较高的匹配精度。     

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法.CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配.仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征...