基于局部保持匹配的改进图像匹配算法

针对传统图像匹配算法存在误匹配率高、匹配耗时长等问题,提出一种基于局部保持匹配(LPM)的改进图像匹配算法.该算法首先对图像进行双边滤波,减少噪声干扰,之后在尺度不变特征变换(SIFT)算法下提取鲁棒特征点,并利用欧氏距离进行粗匹配得到初始匹配集;然后利用LPM算法对初始匹配集中具有相似局部邻域结构的特征点进行保留,剔...     

基于FPGA的图像匹配算法实现的研究

图像匹配的主要特点是数据运算量极大,并且图像匹配运算消耗的时间相对较长。由于FPGA本身并行的工作机制,使得FPGA能在进行图像匹配的时候可以快速处理这些大量的数字图像数据。本文首先介绍了图像匹配的基本原理,包括图像匹配的概念,图像匹配的方法,其匹配流程,然后重点介绍了两种图像匹配算法在FPGA中的实现过程,编写出了verilogHDL的核心代码,最后通过Quartus II软件进行综合编译,仿真出了其RTL级视图。     

基于改进SIFT算法的汉字图像匹配

根据汉字图像的特点,提出一种改进的SIFT算法。该算法将特征点算子的维数进行降低以减少计算量,并且增加描述子的像素范围以增加匹配精度,由于汉字结构的特点,旋转会产生错误的匹配,所以取消SIFT的旋转不变性。实验结果表明,与标准SIFT算法相比,改进的SIFT算法在时间上及提高文字图像匹配的准确率上都有所提高。     

直线特征立体匹配中的不确定性问题

直线特征断裂和提取不完整、过提取是直线特征提取结果中常见的不确定性问题,是影响直线特征立体匹配结果的关键因素。提出一种以边缘检测结果为依据定量描述这些不确定性的方法,依据已提取直线特征延长线附近边缘点分布,定义直线特征端点定位的概率密度函数,以单条直线特征的不确定性描述为基础,计算断裂直线特征编组假设的可靠性测度,进而计算用于衡量立体图像中任意两条直线特征匹配假设可靠性的核线约束测度和灰度相似性测度。应用真实遥感立体图像,对比已有方法,结果证明了本文方法能够有效提高直线特征匹配结果对于两类直线特征提取不确定性问题的抑制能力。      

结合特征和时空关联的稳健图像匹配方法

提出了基于特征和时空关联的积相关图像匹配算法．首先，采用Bubble小波边缘检测方法提取实时图与基准图特征；其次，利用惯导位置信息平移基准图，实现序列实时图在其对应基准图中的相对位置相同；最后，基于匹配概率与匹配面积成正比原理叠加序列积相关矩阵，并确定匹配位置．该方法克服了因面积增大由几何失真导致的匹配概率下降的缺点，使匹配概率已精度得到提高，具有较好的匹配稳健性。     

基于类最佳逼近的三步直线生成算法

文章提出一种新的直线逼近方法——类最佳逼近，基于这种逼近方法，斜率k∈[0，0．5）的直线和斜率为1-k的直线具有某种互补性质。利用该性质，设计出一种新的三步直线方法，该算法揭示了直线计算的互补性，理论简单，精度达到最好。最后比较了该算法和直线的双步算法，Brensenham算法。指出新算法改善了Breserham算法和双步算法的计算效率。该算法对于硬件实现将更有益处。     

基于一致性敏感哈希的高精确度图像匹配算法

针对基于特征点的图像匹配方式在复杂纹理场景中匹配效果不理想的问题,提出一种将加速稳健特征算法(SURF)与一致性敏感哈希匹配结合的图像匹配算法(CSH)。使用SURF算法对图像进行特征点提取,再以特征点为圆心构建特征区域,最后对特征区域使用CSH进行匹配,从而实现高精确匹配。为了进一步加快算法运行速度,对现有的SURF算法进行修改,在提取SURF特征点时去除了对于特征点方向的计算。仿真实验证明,算法较一般的特征算法在复杂纹理图像匹配中效果更佳,且较CSH算法效率提升了10%~15%。     

基于图像匹配的特征点检测方法综述

本文对图像匹配中特征点检测方法进行深入研究,对各种特征点检测算法进行了深入剖析,并对比分析几种主要算法的运行速率和特征检测效率,验证了每种算法的优缺点,对进一步研究发展特征点检测算法奠定基础.     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法.首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配.仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算...     

基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准

提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。     

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。     

基于改进RANSAC算法的全景图像拼接技术

现实场景中相机获取的图像视角范围往往是有限的,而实际需求又要求得到场景的全 景图,针对日常生活和工业生产中对全景图像的需求以及传统的RANSAC(random sample consensus)算法在图像配准环节因为迭代次数没有上限导致出现误匹配点对且配准 速度不高的缺陷,提出了一种改进RANSAC算法来提高全景图像拼接的效率。改进RANSAC 算法通过检测圆内的点来寻找一个最优数据检测模型,并通过粒子群算法不断更新迭代圆心 的坐标,最终得到一个最佳的匹配模型,消除特征点匹配环节出现的异常值,在提高特征 点配准的准确率的同时降低算法复杂度。在对多组图像进行拼接的实验表明,本文提出的改 进RANSAC算法相较于其他几种算法平均正确匹配率提高了9.057%, 同时算法的平均配准速率提高了5.173 s,实 现了较鲁棒的全景图像拼接效果。     

基于线列红外探测器的图像增强算法研究

针对线列红外探测器扫描成像特点,提出了一种基于平台直方图统计的红外图像增强算法。仿真结果表明,该算法能够校正扫描型热像仪由盲、闪元引起的黑白道,提高图像的对比度,修正全局灰度等级,锐化图像中的边缘细节,对扫描成像系统的红外图像具有较好的增强效果。     

基于SIFT的超大图像配准

SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能，星上宽波段相机成像尺寸都非常大，超大尺寸图像直接利用SIFT算法，在构建高斯金字塔时空间占用大，同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵，提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证，具有一定的可行性，对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征(SURF)算法匹配特征点对较多,造成拼接精度低、计算量大的缺点,结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法.算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构,将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵,多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点,得到拓扑结构完全相同的特征点集合,有效减少了匹配特征点对的数量,提高了特征点对的匹配正确率.根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理.对比实验结果表明,针对同一组图像进行拼接处理,所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上;对于小分辨率图像拼接,耗时基本保持一致;对于大分辨率图像拼接,所提算法耗时大大减少.     

基于特征点匹配的电子稳像算法研究

针对基于特征点匹配的电子稳像算法中,SIFT算子计算量大,Harris算子检测不稳的问题,提出用Harris算子来进行特征点提取,并采用SIFT特征描述的方式对提取出的特征点进行描述,从而寻求算法在计算复杂度和匹配精度上的平衡点;在特征点匹配过程中加入RANSAC准则,以提高配对的准确性。仿真实验表明,本文算法对存在抖动的红外视频具有较好的稳像效果。     

基于SURF算法的微观驱替图像配准

针对快速鲁棒特征(SURF)算法对微观驱替图像进行配准存在的误匹配比例较高和由于提取的特征点过多导致时间偏长的问题,提出了一种改进的 SURF算法.利用了微观驱替模型的特点,提取出信息量相对比较丰富的边界,仅在边界和边界附近提取特征点.借鉴了 Hassion角点检测的方法,筛选出那些满足设定条件的稳定的特征点.实验证明,本文提出的方法在匹配正确率上得到了提高.同时,特征点匹配的耗时有所减少.     

基于直方图散度和小波分解的图像配准算法

针对基于互信息的图像配准方法运行时间长、抗噪声差的问题,提出了一种基于新的相似性测度的图像配准算法,在分析两幅图像的联合直方图点集分布情况的基础上,定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测度.为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用遗传算法与Powell算法相结合的方法来优化参数.实验证明,相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优.