基于SIFT算法与RANSAC算法的X射线图像匹配研究

为了提高图像匹配的精确度,提出一种基于SIFT算法与RANSAC算法相结合的方法对X射线图像进行匹配。通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现精确匹配。实验结果表明了该方法的准确性和有效性。     

基于SIFT关键点的增强现实初始化算法

介绍了一种基于SIFT关键点的无标志点增强现实初始化算法。算法在已知场景少量标定关键帧图像的基础上,将关键帧图像与当前视频图像帧中的SIFT关键点进行匹配,利用RANSAC算法消除外点,而后利用图像匹配算法获取摄像机的位置和方向信息,完成系统的自动初始化工作。实验结果表明,算法鲁棒性强,跟踪定位精度高,有效地减小了人工干预的工作量。     

基于YOLOv3的人脸关键点检测

深度学习中神经网络强大的特征提取能力,使非约束场景下的人脸检测不再困难,于是人脸关键点的检测逐渐成为人脸检测的关注点,但目前为止较少算法具备对人脸关键点的检测能力.YOLOv3作为精度和速度均表现优异的算法,同样不具备关键点检测的能力.因此,文章提出基于YOLOv3的人脸关键点检测算法,该算法对YOLOv3改进,设计关...     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法.首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算...     

基于POS系统和SIFT特征的无人机遥感影像拼接方法

传统的无人机遥感影像拼接采用的是航空摄影流程,这种方法拼接合成的图像几何精度比较高,但是拼接过程复杂、拼接速度非常慢、要求拍摄方式为垂直下视、无法进行实时拼接。基于POS系统和SIFT特征进行的遥感影像拼接,实时情况下能够完成无人机实时下传的垂直下视遥感影像的拼接,事后情况下能够完成垂直下视、摆扫模式遥感影像拼接,在拼接时还可以根据具体情况对图像进行降采样提高图像拼接速度。     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。     

浅析LED同步屏的远程组网与监控

本文分析了LED同步屏的功能要求，提出了实现同步屏远程组网的方案，并对所提方案的关键点作了简要描述。     

基于鲁棒特征匹配的热成像全景图生成方法

热成像技术能够探测不可见的长波红外辐射并以图像的形式显示,在科学研究、安防刑侦及国防军事中有着举足轻重的地位.如果可以用全景图的方式显示所观测场景的大视场热成像则能够极大地扩大观测者的视野、提升场景感知能力.然而,由于热辐射成像模糊、信噪比低,图像特征提取往往存在着较大误差,进而导致特征点匹配不稳定,图像拼接失败.针对这一问题,改进了匹配过程,提出了一种基于鲁棒特征匹配的热成像全景图像生成算法.在增加特征匹配鲁棒性方面的改进主要包括2方面:第一,利用PCA(主成分分析)对SIFT算子进行降维以降低算子相关性,提高特征向量的鉴别能力;第二,利用快速搜索密度峰聚类算法预先筛选匹配点集以剔除错误匹配点,提高特征点的匹配准确度.实验结果表明,本文提出的算法可有效且稳定地生成热成像全景图,具有实用价值.     

一种改进的基于特征匹配的图像融合算法

对经典的灰度值加权的图像融合算法加以改进,提出了基于SIFT特征匹配的图像融合算法,与以往的图像融合算法相比,文章算法不局限于传统的两幅图像左右或上下拼接,可在不同焦距尺度下实现"内嵌式"拼接,同时分别选取晴天与夜间不同光照环境下的机场图像进行图像融合实验,结果较为充分地验证了本文算法的鲁棒性。