一种基于改进ORB算法的图像特征匹配算法

针对ORB算法不具备尺度不变性的缺陷,结合SURF算法思想,提出一种改进的图像特征匹配算法,首先构建图像Hessian矩阵及高斯金字塔尺度空间;然后利用非极大值抑制提取特征点;最后通过Hamming距离完成对特征点的匹配.实验结果表明,本文提出的算法在保留ORB算法实时性的同时很好地实现了图像特征匹配的尺度不变性.     

基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法

针对传统图像拼接方法处理速度慢、效率低、无法满足高分辨率图像快速准确拼接的需要,提出一种基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法.首先在ORB特征点提取的基础上,采用汉明距离进行快速粗匹配;然后基于渐进采样一致性(PROSAC)算法对匹配点对进行优化,去除误匹配点对之后,求解图像变换矩阵;最后采用渐入渐出加权融合算法对...     

融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究

图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显著提高。     

一种基于ORB检测的特征点匹配算法

针对传统的SURF局部特征匹配算法实时性不高的问题,充分利用ORB特征点检测算法简单高效的优势,提出了一种新的特征点匹配算法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配对的问题,采用基于K最近邻的特征点描述后,对前后两帧特征点进行双向匹配,再通过顺序抽样一致性算法进一步提纯。实验结果表明,经过本文算法提纯后匹配对准确度提升到99.9%,平均耗时0.46 s,处理速度约是SURF特征匹配算法的5倍,SIFT特征匹配算法的25倍,能够满足实时运用的需求。     

改进ORB算法在单目视觉SLAM特征匹配中的应用

针对单目视觉同步定位与地图构建问题对传统定向二进制描述符算法进行改进,结合快速鲁棒特征算法的思想,将尺度空间理论引入传统ORB算法中,同时根据机器人的运动先验信息,预测特征点的可能范围,避免在全局范围内对特征点的检测和匹配.实验表明,改进的ORB算法能显著提高匹配正确率,在多尺度方面表现出色,并能有效减少运算时间,平均耗时14 ms,处理速度约为传统ORB算法的1.3倍、SURF算法的10倍、尺度不变特征变换(Scale-invariant FeatureTransform,SIFT)算法的26倍,适用于单目视觉SLAM问题.     

一种基于改进ORB特征匹配的无人机视觉导航方法

为了解决在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)拒止情况下无人机导航能力缺失等问题,提出了一种基于改进快速提取旋转描述子(Oriented FAST and Rotated Brief, ORB)图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先,为了实现无人机的绝对定位,提出了一种特征图像基准数据库构建方法;其次,为提取图像数据集的特征点,采用了一种结合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)的尺度空间优化ORB特征提取算法;最后,为了将图像特征与图像基准数据库快速匹配并提高其匹配精度,提出了一种改进ORB特征匹配算法——ORB+GMS+PROSAC算法。通过在ArcGIS中分割图像构建基准数据库并进行实验分析,结果表明,基于ORB+GMS+PROSAC特征匹配算法性能显著提升,其中匹配准确率上升5.05%,匹配时间减少41.61%,明显优于其他传统特征匹配算法。     

基于相位相关法改进的ORB图像匹配算法

为了提高图像平移后ORB特征点匹配的准确率,提出了一种基于相位相关法改进的ORB图像匹配算法。该算法首先采用相位相关法求取左右两幅图像间的像素偏移量,以确定图像的重合部分;其次,提取图像FAST特征点并计算BRIEF描述子;接着,对要匹配的点增加窗口约束,以缩小匹配范围;然后,采用快速近似最近邻（FLANN）特征点匹配算法完成图像重合部分特征点的匹配;最后,将匹配错误的特征点采用随机采样一致性（RANSAC）算法进行删除。经实验验证,该算法将ORB特征点匹配的精确度有效的地89.7%提升至93.1%。     

视频流中基于特征匹配的人体肘关节跟踪算法研究

对视频流中运动员肘关节进行检测和跟踪。本文主要对肘关节的跟踪算法做了详细的研究,利用光流特征匹配算法完成了对肘关节特征点的跟踪。胳膊肘运动幅度不是很大时,该算法能有一个很好的跟踪效果,并且给出了运动员从拉满弓到箭出靶这段时间内肘关节的运动曲线。得到视频中射箭运动员在箭射出的瞬间,运动员肘关节运动轨迹和运动速度。     

基于SIFT/ORB几何约束的红外与可见光图像特征点匹配

红外图像与可见光图像记录着地物的不同属性信息,两者融合能够优势互补,弥补单一数据源信息的不足。然而由于两者成像原理不同,热红外传感器与可见光传感器对同一场景获取的图像灰度差异较大,二者图像误匹配多,融合难度大。本文在分析红外与可见光图像共有特征的基础上,提出了一种基于SIFT与ORB特征检测的匹配方法,利用SIFT算子与ORB算子同时进行特征点检测,先基于RANSAC对SIFT匹配得到的同名点进行筛选,同时结合最近邻比次近邻算法获取ORB匹配点,再利用SIFT匹配点对ORB匹配点进行距离和角度的几何约束进一步剔除误匹配,最终得到特征点分布均匀、可靠度更高的匹配结果,解决因灰度差异较大产生的匹配效果不佳的问题。利用4组红外与可见光图像进行实验,结果表明,本文算法特征点正确匹配数量相较于SIFT分别提高了约3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了红外与可见光图像的匹配数量,为两者间的匹配提供了一种有效的方法。     

低对比度图像特征点提取与匹配

针对常用特征点匹配算法在低对比度图像中存在特征点少、匹配精度低的问题,将图像自相似性用于图像特征点提取,并改进特征点匹配过程,提出了自相似性与改进归一化互相关相结合的方法.该方法首先根据像素点自对称值提取出图像特征点,然后通过特征点的尺度信息构建自适应相关窗口来改进互相关匹配,最后由阈值筛选和随机抽样一致性算法优化匹配结果,从而完成低对比度图像特征点的提取和匹配.实验结果表明,该方法在匹配低对比度图像特征点时相比常用算法具有较高的效率,且对图像尺度和旋转变换具有较强的鲁棒性.     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定...     

基于掩模搜索的快速尺度不变特征变换图像匹配算法

尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法.首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函数(CRF)对图像进行分区,将纹理复杂度较高的区域作为Mask并生成Mask金字塔,以减小特征点的搜索空间;其次,在极坐...     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.     

基于SIFT特征点的图像匹配算法

SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点。首先给出了尺度空间的生成方法;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位方法,基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT特征点,并将其应用于图像匹配。实验结果说明,使用SIFT特征点可以有效实现图像匹配。