AKAZE结合自适应局部仿射匹配的视差图像特征匹配算法

针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题,提出了一种AKAZE（accelerated-KAZE）算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先,采用AKAZE算法提取特征点;接着,采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对;最后,基于图像的仿射变换可以提供较强的几何约束这一特性,采用自适应局部仿射匹配完成精匹配。实验结果表明,该算法针对具有旋转变化、尺度变化、视角变化的图像匹配,具有提取特征点均匀、匹配准确等效果,提取的正确特征点数量分别平均相对于SIFT算法提升了1.66倍、SURF算法提升了1.08倍、ORB算法提升了6.92倍、GMS算法提升了1.23倍,能够满足具有较大视差图像匹配的需求。     

点对称关系耦合距离约束的图像匹配算法

为了解决当前图像匹配算法主要通过图像的区域梯度信息来进行图像匹配,当图像存在光照变化等干扰时,将会使得匹配图像存在较多的错误匹配点以及匹配耗时较长等不足,提出了基于点对称关系耦合距离约束的图像匹配方法。采用FAST算法对图像特征点进行准确、快速的检测,利用拉普拉斯极值模型进一步剔除伪特征点,以提高算法的匹配正确度;对特征点的对称性进行计算,利用点对称关系构造点间距度量模型,以求取特征描述符中的特征向量,输出特征描述符;基于SURF特征点匹配机制,对特征点完成双向匹配约束,完成特征点匹配。对匹配特征点进行欧氏度量,以度量结果的比值以及均值作为依据,构造距离约束模型,利用距离约束模型判别错误匹配点,优化匹配结果。实验结果显示:与当前图像匹配算法相比较,所提算法不仅具有较高的匹配精度以及匹配效率,而且具有较好的鲁棒性能。     

水下环境中基于曲线约束的SIFT特征匹配算法研究

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题,提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数,再获取参考图和待匹配图;利用SIFT算法对两幅图像进行匹配,同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线,将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上,从而剔除误匹配点,以达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法优于SIFT算法,可以有效地剔除误匹配点,比SIFT算法匹配精度提高约12%,解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。     

基于区域协方差的惯性组合导航景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置和航向偏差的要求,提出了一种基于区域协方差的实时图像匹配算法.算法采用区域协方差矩阵的距离作为图像匹配时的相似性度量.首先,对图像进行高斯平滑滤波,提取图像的多种特征计算区域协方差矩阵,利用金字塔多级匹配技术进行全局搜索,获得测试图在参考图中像素级匹配位置.然后...     

基于区域协方差的惯性组合导航景象匹配算法

 针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置和航向偏差的要求,提出了一种基于区域协方差的实时图像匹配算法.算法采用区域协方差矩阵的距离作为图像匹配时的相似性度量.首先,对图像进行高斯平滑滤波,提取图像的多种特征计算区域协方差矩阵,利用金字塔多级匹配技术进行全局搜索,获得测试图在参考图中像素级匹配位置.然后,利用全局匹配的结果,在实测图上选取多个局部区域,分别进行局部搜索匹配,获取参考图和实测图中一一对应的局部匹配集.最后,利用RANSAC算法和最小二乘算法计算出两幅图像间的最优相似变换参量.仿真分析表明,该算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求.     

基于快速傅里叶变换和积分图的快速相关匹配

为克服传统相关匹配算法计算复杂度过大的缺点,基于快速傅里叶变换和积分图提出了一种快速相关匹配算法.在不改变传统相关匹配计算结果的前提下,该算法通过对相关系数公式的分析和化简,用快速傅里叶变换计算模板图像和基准图像的相关,并采用积分图计算基准图像灰度值及其能量的窗口积分,使相关匹配计算量与模板图像大小近似无关,从而大大降低了计算复杂度.不同光照条件下图像匹配实验和复杂环境下目标跟踪实验结果表明,该算法具有很强的抗干扰能力,其执行效率比传统相关匹配提高1～2个数量级.     

基于特征点自动匹配的图像拼接方法

提出了一种基于特征点自动匹配的图像拼接算法,采用改进的Harris算子提取特征点,保证了提取的效率和精度,根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,从而建立参考图像与当前图像的对应点对,最后采用最小二乘方法得到图像间的全局变换参数,实现图像的拼接。     

基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化

针对图像特征误匹配数量大的问题，提出一种基于稀疏光流法的ORB图像特征点匹配算法。对特征点进行暴力匹配得到初始匹配点集，利用稀疏光流法计算特征点运动向量，估计出特征点在待匹配图像中的二维坐标位置，剔除偏离估计位置较远的特征点匹配对，最后利用随机抽样一致算法进行几何校验进一步优化匹配结果，达到剔除误匹配的效果。实验结果表明:该算法相较于ORB算子、SIFT算子、SURF算子准确率平均提升了21.6%，较RANSAC-ORB算法准确率平均提升了2%，且该算法对图像光照变换、视角变换、模糊变换、旋转和缩放变换和光照变化具有较好的通用性。     

基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准

为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性.     

基于最佳搜索域的水下图像区域匹配算法研究

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及归一化互相关(NCC)算法处理水下图像计算量大等问题,提出了一种基于最佳搜索域的水下图像区域匹配算法。对双目摄像机进行标定得到相关参数,并获取参考图和待匹配图;运用曲线极线约束计算出与空气中极线的最大偏离值,确定最佳搜索域;用NCC进行匹配,将原来的线性搜索改为在最佳搜索域中进行多行搜索,提高匹配精度;并应用盒滤波技术加速,提高匹配速度。实验结果表明,该算法达到了尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配精度,可以应用在整幅图中进行稠密匹配,且运算速度比原有NCC匹配算法大大提高,成功将区域匹配算法应用于水下环境中。     

基于角点特征的机载摄像系统电子稳像算法

为了消除载体姿态变化和振动造成的视频抖动,提出了一种机载摄像系统的电子稳像算法。将图像分为若干个块,每个块中取一个点作为特征点,采用块匹配算法在局部区域进行特征点匹配,然后利用改进的随机一致性检测算法剔除误匹配的特征点,最后采用卡尔曼滤波算法对图像的运动参数进行滤波,得到稳定后的视频图像。该算法时间复杂度和空间复杂度低,便于在硬件平台上实现,实验结果表明,该算法稳像精度高,精度达到1个像素,适应性好,能较好地实现图像序列稳定。     

一种改进的RANSAC图像拼接算法

针对RANSAC算法迭代次数过多导致的图像拼接效率不高的问题,提出一种改进的RANSAC图像拼接算法;首先采用SIFT算法提取尺度不变特征点,利用双向互匹配策略对特征点进行匹配,在使用RANSAC算法计算单应性矩阵之前,利用相邻特征点之间的关系对初始特征点对进行筛选,最后使用加权平滑法完成图像的融合;实验结果表明该方法有效地减少了特征点对数,提高了RANSAC的运行时间,图像拼接效率有了很大的提高。     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

基于双目视觉的三维重建中特征点提取及匹配算法的研究

三维重建是计算机视觉技术的主要内容之一。基于双目视觉的二维图像特征点的提取及特征点的匹配是三维重建技术的核心。通过以双目立体视觉理论为基础,提取立体图像的Harris角点作为特征点,经过基于小波变换的子线段匹配方法,较好地的解决了匹配精度与匹配速度之间的平衡问题。采用该方法对水泥冷却机内熟料的高度进行了测量,实现了熟料的三维重建。实验表明,该方法可提高图像匹配的速度和精度,能够较精确地对物体实现三维重建。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

一种基于特征块匹配的电子稳像方法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定的算法.该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作.在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波.试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求.     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法。该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化。仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。     

基于新型描述符的SIFT大尺寸精密测量

在图像配准和图像识别领域中,SIFT算法得到广泛应用。大量的噪声或是复杂的图像往往会导致匹配点的误判,从而降低了图像匹配效率。提出一个新的比较邻域,建立了一个新的"十字形"描述符并运用主成分分析法降低描述符计算时间,利用双向匹配方式来减少伪匹配点,以节省匹配时间。实验结果表明,改进SIFT算法能够成功匹配图像,应用于大型工业刀具的测量,为大型物体测量提供了一种新的方法。     

结合SIFT算法的视频场景突变检测

视频场景变化检测对于视频的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文提出了一种结合SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)特征点提取的场景变化检测算法。首先利用SIFT算法分别提取出视频前后帧的特征点并分别统计其数量,然后对视频前后帧进行图像匹配,统计匹配上的特征点数量,最后将该帧的匹配特征点数量与该帧前一帧的特征点数量做比值,从而通过该比值判断场景变化情况。实验结果表明,视频场景突变检测率平均可以达到95.79%。本算法可以在视频帧进行图像匹配的过程中对场景的变化情况进行判断,因此该算法不仅应用范围较广,还可以保证场景变化检测的精度,仿真结果证明了算法的有效性。     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。