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本文针对合成孔径雷达/惯性导航(SAR/INS)组合导航系统对景象匹配算法精确性、实时性和鲁棒性的要求,提出基于尺度不变特征变换(SIFT)的亚像素精度快速景象匹配改进算法。通过主成分分析后,对SIFT描述结果进行降维,提高了景象匹配的实时性。仿真试验结果表明,本算法具备实时性、优越的抗噪声、抗光照变化和抗旋转尺度变换能力。 相似文献
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由于多光谱遥感图像之间存在复杂辐射差异,造成全色图像与其他波段图像通过尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法进行图像配准时无法保证配准精度。针对这一问题,提出一种基于迭代更新策略的SIFT算法。该算法通过SIFT算法获取同名点,迭代更新求解单应性矩阵,获得基准图像与待配准图像之间的最优单应性矩阵实现图像配准。为验证所提方法的有效性和鲁棒性,在网通一号和高分二号遥感影像上进行了图像配准实验,实验结果表明,所提方法不仅可实现高精度的图像配准,还可以有效提升SIFT算法应对遥感图像辐射差异的鲁棒性。 相似文献
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SIFT改进算法在图像配准中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%~60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合. 相似文献
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多聚焦岩屑图像具有点阵多,分辨率高等特点。使用基于尺度不变特征变换(SIFT) 算法或者加速鲁棒性特征(SURF) 算法在图像的自动配准上虽具有较好的配准效果,但时间效率远未达到实时性要求。本文将一种快速的图像匹配算法—定向二进制简单描述符(ORB)算法应用于多聚焦岩屑图像的自动配准。仿真实验结果表明,该方法在保证配准的精确度同时,在速度上具有较大的提升。 相似文献
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基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。 相似文献
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针对异源图像配准中传感器物理特性差异造成的待匹配特征维度较高、稳定性较弱、配准质量较差等问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的异源图像配准方法.该方法首先结合相位一致性和改进的SIFT算法获得稳定的特征,然后利用最近邻距离比方法进行初匹配,接着提出了一种联合误差与欧氏距离(JEED)方法进行再匹配,最后采用模... 相似文献
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ASIFT算法能实现全仿射不变性,适用范围广,但匹配效率较低,鲁棒性不够好,匹配有重复特征的图像时出现误配。对ASIFT算法进行改进,与SURF算法的优点结合,通过采用性能更好的Hessian矩阵来检测特征点,计算Haar小波响应值构建特征描述向量,并提出一种新的特征匹配策略,对特征描述向量进行分段匹配。实验结果证明,改进后的算法比ASIFT算法鲁棒性得到增强,匹配效率和精度均有所提高。 相似文献
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针对红外与微光图像配准的特殊性,
为了减少配准计算量,提出了一种从主方向确定和特征点描述
两方面加以改进的加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Feature, SURF)配
准算法。首先检测微光图像和红外图
像的边缘,然后用改进型SURF算法提取两种图像边缘上的特征
点,并采用最近邻距离法对原始特征点进行筛选。在得到较高精
度的特征点后进行粗匹配。接着用随机抽样一致
性(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)算法对一次筛选后的
特征点进行精匹配。最后利用精确的特征点建立变换模型,并
将重采样后的待配准图像与参考图像实现配准。实验结果表明,
该算法不仅可以解决红外与微光图像的配准问题,而且在匹配精度和
算法运算时间等方面的表现均优于原始SURF算法。 相似文献
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为了解决目前基于特征点的图像拼接算法在图像重叠度较低情况下,图像拼接效果差以及无法满足实时图像拼接的问题,提出了一种基于改进仿射—尺度不变特征转换(Affine Scale Invariant Feature Transform,ASIFT)的快速图像拼接算法,在特征点匹配过程中引入主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)法进行处理,提出了一种PCAASIFT描述符对特征点重新进行描述。实验结果表明,与基于SIFT和SURF的拼接算法相比,该算法实现了高精度拼接,并且比传统ASIFT拼接算法提高了拼接的速度。 相似文献
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对于图像配准中剔除误匹配的问题,在研究随机抽样一致性算法(RANSAC)的基础上,针对RANSAC算法中具有3个不确定参数,较难设置这些参数以同时得到较高的匹配精度和较短的运行时间,并且匹配精度与运行时间具有一定随机性等问题,提出了采用相似距离比剔除误匹配的算法。实验结果表明:在对有旋转、平移、缩放的图像进行配准时,该算法能够充分利用正确匹配点,缩短了运行时间,具有良好的配准精度和鲁棒性。 相似文献
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提出一种基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的图像拼图方法。图像拼图是将不同时间段、不同视点获取的2幅或多幅图像拼接在一起。算法首先利用手动选取的对应点,基于线性最小二乘算法,估计出射影变换矩阵,然后利用LM优化算法,基于平方误差累加和目标函数进行最小化,当获得最优射影矩阵,利用最采样技术,将两幅图像拼图。基于真实图像实验,说明算法是简单可行的。 相似文献
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一种图像快速配准算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。 相似文献