一种改进的SIFT图像特征匹配算法

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

基于全局颜色传递的SIFT匹配算法

研究在不同光照条件下两幅彩色图像的匹配问题,提出了一种新的基于全局颜色传递的具有尺度不变性的特征变换（SIFT）匹配算法。新算法对不同光照下同一场景或目标的两幅彩色图像进行全局颜色传递,以减小匹配时由颜色差异带来的误差;利用SIFT算法提取处理后的图像的特征信息完成初步匹配;采用随机抽验一致性（RANSAC）算法消除误匹配点。实验结果表明新算法具有良好的彩色图像匹配性能。     

基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。     

一种抗视角变换的改进SIFT景象匹配算法

针对光电成像制导过程中,电视导引头实时获取的前视图像与预存的目标区域基准图像之间存在较大视角差异时,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法得到的正确匹配点对数较少导致匹配失败的情况,提出一种改进的SIFT景象匹配算法。该算法通过在高斯尺度空间中提取抗仿射变换区域,并进行区域归一化处理来获得抗视角变换特征点集的方法,使正确匹配点对明显增加。实验结果表明,该算法对视角变换具有很好的鲁棒性：在视角差高达50°至60°以上时得到的匹配准确率较SIFT算法提高近5倍,具备工程实用价值。     

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法

提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法.该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序.计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻.实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果.     

改进型SIFT立体匹配算法研究

针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法）和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。     

一种基于SIFT的网格仿射拼接算法

图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理都具有广泛的应用价值。利用SIFT作为图像局部特征,构建一种基于SIFT特征的仿射计算方法,利用网格覆盖匹配特征点,通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换,通过仿射待选点建立拼接边缘,还给出了不同程度仿射变换的图像拼接方法来解决边缘图像仿射失真的问题。实验结果表明该方法可以克服传统方法的仿射不稳定问题,具有较好的稳定性和准确度。     

一种改进的SIFT特征匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在计算量大、复杂度高的问题,提出一种基于图像Radon变换的改进SIFT特征匹配算法。改进算法在图像的SIFT特征点采样区域内作d条不同方向的直线,以d条直线上的图像Radon变换作为SIFT特征向量描述符,降低SIFT特征向量的维数,从而提高特征匹配效率。实验结果表明,改进算法具有较高的匹配精度和较少的匹配时间,适用于虚拟场景漫游或目标识别等实时性要求较高的系统。     

基于SIFT特征匹配的视频稳像算法研究

为了解决运动情况下的视频图像去抖问题,本文提出了一种新型的去抖算法。首先利用SIFT算法提取出特征点,并利用RANSAC算法进行优化处理,进行图像的全局运动估计和全局运运补偿,实现视频图像的去抖功能。本文实现了以该方法为基本算法的原型系统,能够有效地增加视频图像的平滑度。     

基于Ncut的SIFT特征匹配算法

经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。     

基于GPU的SIFT特征匹配算法并行处理研究

SIFT算法因具有旋转、缩放以及平移不变性而在影像配准和基于影像的三维重建领域得到广泛应用。但该算法复杂度较高,在CPU上执行的效率不高,难以满足对实时性要求较高的应用。在深入分析SIFT算法原理的基础上,针对该算法提取特征的多量性和特征向量的高维性,将该算法进行了并行化改造以利用GPU强大的并行计算能力,并与CPU上实现的SIFT算法进行了比较。实验证明,基于GPU的SIFT算法执行效率大幅提升,平均可以达到10倍以上的加速比。     

立体匹配SIFT图像特征点提取算法仿真研究

研究图像特征优化提取技术。针对同一场景下的投影图像总是存在着一定的差异,造成了图像特征点提取精度低等不足,提出了一种改进的SIFT图像特征点提取算法,采用了SIFT算子算法和立体匹配算法相结合的混合算法。首先给出了图像特征点的相关定义,然后算法对所有像素点进行一次全面地判断,快速而准确的去除掉一部分没有关系的点,在剩余点中选取图像的特征点。实验结果证明了提出的方法能够有效地提取图像关键点信息。     

基于SIFT特征的图像匹配算法实现

针对SIFT算法的工程实现问题,详细分析了该算法原理和执行过程.在对SIFT算法原理进行分析时,充分结合Rob Hess的SIFT源代码,并将SIFT算法应用到实际图像的特征提取和匹配中.实验结果表明,SIFT算法提取的特征点对图像缩放、视点变化等具有很好的适应性和准确性,可以应用到图像识别及图像重建等领域.     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

基于SIFT特征匹配思想 ,提出一种快速、准确的图像拼接算法.SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力.在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝.算法在大多数情况下能自动完成,实验结果证明该方法提高了拼接速度,降低了图像亮度差异的影响,使结果图像自然逼真.     

基于快速SIFT特征提取的模板匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算量大的问题,提出一种基于快速SIFT特征提取的模板匹配算法。采用递推方法加速计算每个种子向量,利用向量排序来保持算法对旋转的不变性,并通过一种适用于该描述符的快速搜索匹配方法,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法能提高匹配速度,并且能在旋转、缩放的情况下有效地识别目标。