结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法

针对定向二进制简单描述符（ORB）算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征（SURF）算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K-近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值（LMedS）定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。     

基于中心环绕滤波器检测的图像特征点匹配算法

针对传统图像匹配算法特征点检测稳定性和准确性差的问题,提出一种尺度不变性的基于中心环绕滤波器检测（SCFD）的图像特征点匹配算法。首先,构建多尺度空间,利用中心环绕滤波器检测图像在不同尺度下的特征点,采用Harris方法和亚像素插值获得稳定的特征点;其次,联合快速定向旋转二进制稳健基元独立特征（BRIEF）（ORB）算法确定特征点的主方向,构建特征点描述算子;最后,采用汉明距离完成匹配,通过最小平方中值（LMedS）定理和最大似然（ML）估计剔除误匹配点。实验结果表明,在尺度变化时,所提算法的匹配精度达到96.6%,是ORB算法的2倍;其运行时间是尺度不变特征变换（SIFT）的19.8%,加速鲁棒性特征（SURF）的28.3%。所提算法能够有效提高特征点检测的稳定性和准确性,在视角、尺度缩放、旋转、亮度等变化的情况下具有较好的匹配效果。     

基于距离融合的图像特征点匹配方法

针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征（BRIEF）算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁棒性的特征（SURF）算法进行特征点提取,利用带有方向信息的BRIEF算法进行特征点描述;在特征点邻域内选取随机点对,并对随机点对的灰度大小比较和相似度比较分别进行编码,采用汉明距离计算两种编码的差异;利用自适应加权融合的方式实现特征点相似性距离度量。实验结果表明,改进方法对于尺度变化、光照变化以及模糊变化的图像具有更好的适应性,与传统ORB特征点匹配方法相比能够获得更高的特征点正确匹配率,且该特征点匹配方法可用于改善图像拼接的性能。     

基于改进ORB和对称匹配的图像特征点匹配

由于ORB算法所提取的特征点不具有尺度不变性,直接匹配会导致较多的错误发生,本文结合SURF和双向匹配算法的思想,提出了改进的ORB算法:SSORB.首先使用不同尺寸盒状滤波模板与积分图像生成多尺度空间,并从中检测出稳定的极值点,使得所提取出来的特征点具备尺度不变的特性;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,得到旋转不变的二进制描述子;由于误匹配的存在,在Hamming距离的基础上进一步使用双向匹配来消除误匹配,提高匹配精度.实验结果表明,SSORB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在保留ORB算法快速优越性的同时提高了匹配准确度.     

基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法

为满足无人机航拍对图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法。首先,特征检测引入SURF算法中的海森检测算子,解决尺度不变性问题;其次,用ORB算法进行特征描述,使其具备旋转不变性;接着采用汉明距离进行准确高效的图像特征粗匹配;然后,用KNN算法去除误差较大的匹配,缩小搜索范围,用RANSAC算法再次提纯;最后,使用泊松融合进行图像无缝融合拼接。实验表明,改进ORB算法实时性好、鲁棒性强,处理速度是SURF算法的5倍,具有抗噪性、旋转不变性和尺度不变性。     

基于改进ORB的抗视角变换快速图像匹配算法

针对快速定向二进制描述（ORB）算法误点率高、像素点对对比易受噪声影响同时抗视角变换能力弱等问题,本文提出基于改进ORB的抗视角变换快速图像匹配算法。该算法在ORB算法的架构下利用加速分割检测算法进行特征提取,并提出特征点加速检测策略,利用改进的二进制鲁棒独立基本特征算法进行特征点描述,同时结合透视变换模型进行图像采样和汉明距离作为相似度量准则进行图像匹配,初匹配后利用网格运动统计算法去除误匹配点。实验表明,本文算法在保持实时性的同时,能够获得较高的匹配精度,和较强的抗视角变换能力,具备较好的工程意义。     

尺度及主方向改正的ORB特征匹配算法

针对二进制描述算法（Oriented fast and Rotated Brief，ORB）尺度性配准误差大，配准率低的问题，提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础，构建金字塔式尺度空间，改进尺度空间结构，简化尺度空间层数和采样图像数目，使提取特征点的过程更加效率，并采用Harris函数检测特征，消除边缘特征点的影响，提取具有尺度信息的特征点；然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式，优化求解主方向邻域范围，以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明，改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高，并且配准的精度较传统ORB更高，更能满足复杂图像快速精确配准的要求。     

基于FAST和BRIEF的图像匹配算法

针对图像匹配算法中匹配率不高以及运算速度较慢等问题,采用改进的FAST （加速分割测试特征）和BRIEF （二进制稳健基元独立特征）算法对图像进行匹配。使用FAST算法提取图像特征点,简化测试模板以提高检测速度;以提取的特征点为中心,使用强度质心方法计算图像块的主方向,根据主方向旋转BRIEF描述器,使其具备旋转不变性;使用易于计算的汉明距离度量各描述器的相似度,据此进行匹配特征。通过和其余算法进行对比实验,验证了该算法在保持高匹配率的同时,降低了计算复杂性。     

大输液异物检测图像快速位移补偿方法

智能灯检机在进行大输液药液检测时,由于图像位移偏差带来的干扰,利用帧间差分法提取药液中的异物时经常出现误判的现象。针对上述问题,提出了一种基于加速分割测试特征（FAST）的二进制描述符分块匹配算法。首先,通过加速分割测试在不同尺度的图像上检测特征点,并利用非极大值抑制与熵值差法选择出优秀的特征点;然后,利用改进的模板在特征点周围进行采样,形成对尺度变化、噪声干扰及光照变化均有较强鲁棒性的新型二进制描述子,再将描述子进行降维;最后,利用分块匹配策略和阈值法,快速精确地匹配两帧图像,求解出并补偿位移偏差。实验仿真结果表明：在处理192万高像素图像时,该算法整体实时性能上可达到190 ms,其中新型描述子生成仅占96 ms;并且匹配准确率达到99%以上,成功地抑制了空间位置偏移较大的误匹配;计算出的误差远小于现在匹配精度较好的尺度不变特征转换（SIFT）、带方向的二进制鲁棒独立单元特征（ORB）算法,位移补偿量能精确至亚像素级,能快速补偿药瓶在图像中的位移偏差。     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

序列图像特征提取与匹配算法的改进

在计算机视觉领域中特征点匹配是一个重要课题。针对ORB（ORiented Brief,方向描述符）算法缺少尺度不变性的特点,将SURF（Speeded-Up?Robust?Features,快速鲁棒特征）算法与ORB相结合,提出了基于算法组合的改进算法SUORB（Speeded-Up?ORiented Brief,快速方向描述符）。组合算法的基本思路是利用SURF算法建立多尺度空间,然后通过ORB算法为检测出的特征点建立描述符,最后根据生成的二进制描述符实现特征点匹配。实验结果表明,SUORB算法基本弥补了ORB算法的不足,若图像尺度发生变化,SUORB匹配算法比ORB匹配算法的准确度明显提高;同时SUORB算法保留了ORB算法的快速性。     

改进FAST特征点支持下的实时影像地标匹配算法

针对图像匹配技术中匹配时间与匹配精度不能同时满足要求的问题,提出一种基于特征点匹配的方法,利用随机森林分类器实现地标的匹配,将匹配问题转化为简单的分类问题,大大简化了计算过程,保证影像匹配实时性;采用FAST特征点表示影像地标,利用高斯金字塔结构以及仿射增强策略改进FAST特征点的尺度和仿射不变性,提升影像地标匹配率。将实验结果与尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速鲁棒性(SURF)算法进行比较。实验结果表明在尺度变化、发生遮挡以及旋转情况下,匹配率能达到90%左右,保持与SIFT算法和SURF算法相近的匹配率,并且匹配时间相较其他两种算法减少了一个数量级,能有效地对影像地标进行匹配,匹配时间也满足实时影像地标匹配要求。     

非线性尺度配准NLORB和亮度模板融合的方法

视频场景的图像拼接方法需要拥有实时性、尺度旋转不变性和较好的融合效果。ORB尺度不变性较差,SIFT时间复杂度高,并且没有充分保持边缘细节,因此在非线性尺度与ORB的基础上,介绍改进的配准方法NLORB和基于YUV亮度模板的均值坐标融合法。NLORB采用非线性尺度消除噪声并保持边缘,使用图像熵确定尺度参数,设置合适的关键点间距,多尺度空间搜寻极值点,构造稳定的ORB特征和描述向量,采用RANSAC进行匹配。通过仿真实验对比,NLORB能改善ORB尺度不变性和分布均匀性,提高匹配的成功率,亮度模板的均值坐标法加强了融合效果。     

基于改进ORB算法的虚实注册方法

针对增强现实(AR)中虚实注册的精度和实时性易受图像纹理和不均匀光照影响的问题,提出一种改进的ORB算法予以解决。首先,设置ORB特征点数量和距离阈值对图像特征点稠密区域进行优化,利用并行算法保留特征值较大的N个特征点;然后,采用离散差异特征增强光照不均匀变化时的稳定性,将改进的ORB与词袋(BOF)模型结合,实现基准图像的快速检索;最后,利用图像间的单应性关系实现虚实注册。从准确性和实时性两方面对提出的改进ORB算法与原始ORB算法、尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速稳健特征(SURF)算法进行了对比实验分析,结果显示改进ORB算法的注册时间平均降低了约40%,准确性达到了95%以上。实验结果表明,所提出的算法在不同纹理和不均匀光照的情况下,具有更高的实时性、准确性。     

尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法。该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力。仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点。所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好。     

基于梯度角度的直方图局部特征描述子的图像匹配算法

针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题,提出了一种基于梯度角度的直方图(HGA)的图像匹配算法。该算法先通过加速片段测试特征(FAST)获取的图像关键点,然后采用块梯度计算和飞镖靶型结构对局部区域的结构特征进行描述。HGA有效地实现了在旋转、模糊、亮度等多种变换下的良好匹配性能,并在一定程度上具备抗仿射变换的能力。在各种复杂场景下,与高速鲁棒描述子(SURF)、尺度不变特征转换(SIFT)和FAST定向的抗旋转二进制鲁棒独立基元特征(BRIEF)描述子(ORB)进行的实验对比表明基于梯度角度的直方图局部特征描述子达到了匹配效果和效率的均衡,算法时间约为SIFT的1/3,点对匹配准确率均在94.5%以上。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。