改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法

针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配。结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视角变换也有很好的鲁棒性,实现了完全的抗仿射变换。实验结果表明,与传统的SIFT算法相比,本文算法对仿射变换尤其是有大视角改变时有更好的适应性。

改进仿射尺度不变特征变换算法的图像配准

为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换(ASIFT)算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法(ORSA)结合以单应矩阵为几何线性约束模型的随机抽样一致性(RANSAC)改进匹配算法,提高了匹配精度和重复纹理结构的适应能力。实验结果表明,提出的改进算法能较好地匹配高度相似纹理,计算量小,计算速度快且精度高。

基于仿射尺度不变特征变换的掌纹识别

相比传统接触式采集方法,非接触采集是目前掌纹识别的趋势和主流,但其低约束性可能导致人手和图像传感器平面不平行,从而使掌纹产生仿射变形。传统的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)对此识别效果不佳。针对这个问题,提出一种改进方案,即基于仿射尺度不变特征变换(affine scale invariant feature transform,ASIFT)的掌纹识别方法,建立了变形掌纹的仿射模型,模拟了相机光轴的经度角和纬度角,在仿射空间内提取图像特征。通过基于实际环境所建立的掌纹库———SUT图库验证算法性能,与SIFT算法及目前典型的掌纹识别方法进行对比。结果表明,ASIFT方法具备良好的抗掌纹仿射变形性能,等误率仅为0.6%,证明了该方法能够成功解决掌纹变形问题,鲁棒性和稳定性强,具备优越性。

采用改进的尺度不变特征变换算法计算物体旋转角度

改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。

基于特征匹配与仿射变换的视频防抖算法

本文提出了一种利用提取尺度不变的特征点的算法,根据视频图像的特点,建立独特的快速视频防抖的仿射变换模型,从而实现视频图像的高可靠性防抖的算法。由这种算法编写的软件可以达到消除摄像机随机抖动带来的运动噪声的效果。另外,本文还提出了用来提高处理速度的实用方案。实验表明该算法具有良好的防抖效果,能够用于视频图像的实时处理。

基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用Open CL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51~19.33和2.34~4.74倍。实验结果表明,利用Open CL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。

视觉单词优化仿射尺度不变特征变换的视频人脸识别

针对视频人脸识别中由于光照、表情、姿态等变化而影响识别性能的问题,提出一种基于视觉单词优化仿射尺度不变特征变换的视频人脸识别算法。首先从兴趣点提取仿射尺度不变特征变换的图像描述符,将其作为人脸图像表示法;然后,由高斯差分检测,使用视觉单词的索引取代这些描述符;最后,计算视觉单词之间的巴氏距离,并利用最大相似性原则完成识别。在两大通用视频人脸数据库Honda及Mo Bo上的实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的视频人脸识别算法,该算法明显提高了识别率,并且大大降低了计算复杂度,有望应用于实时视频人脸识别系统。

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。

基于SIFT特征点提取的ICP配准算法

为解决传统迭代最近点(ICP)算法对点云配准的起始点对选择不佳而导致配准时间长、效率低的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取的ICP点云配准算法(ST-ICP)。首先使用SIFT算法进行原始点云与目标点云的SIFT特征点提取,根据提取特征点完成快速点特征直方图(FPFH)特征运算,通过采样一致性初始配准算法(SAC-IA)搜索对应点对、求解变换矩阵,再进一步运用ICP算法进行点云精细配准。实验结果表明:与ICP算法相比较,ST-ICP算法的配准误差在迭代次数为5次时减小了1.019 cm,迭代次数为10次时减小了0.443 cm;在配准误差达到10^(-2) cm级别时,ST-ICP算法所用时间比传统ICP算法减少了12.829 s。ST-ICP算法优化了对应点对的选择,提升了配准精度和配准效率。

以分数阶微分为基础的尺度不变特征变换图像匹配算法分析

进行数字图像处理主要是为了进一步提高图像质量以及其中特征等,以此有助于人或计算机进行识别与分析。在人类多元化需求不断提高的新形势下,进行图像处理在各个行业和学科都有涉猎,并且对精确度要求也非常高。图像特征提取在成功描述图像纹理、匹配图像、分割图像等领域都十分关键。分数阶微积分在信号处理中具有明显优势,其不仅可以有效增强图像,还可以保留图像的纹理细节。本文主要对以分数阶微分为基础的尺度不变特征变换图像匹配算法进行了深入探究,以期能够进一步提高图像质量。

基于改进尺度不变特征变换的手术室多视点图像拼接算法

目的为了提高手术室环境下拼接后全景图像的主观质量,本文提出一种基于改进尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)的手术室多视点图像拼接算法。方法基于SIFT特征点匹配算法,依据手术室采集设备为平行摄像机且获取的两视点高关注区域重叠较宽泛的特点,提出采用局部加权融合的拼接算法消除拼接重影,并在局部加权融合算法下,对参与图像空间变换的特征点在垂直方向增加约束,筛选出正确匹配特征点对以消除拼接折痕。结果此算法解决了手术室拼接图像中手术衣的袖子、手术剪和手套的重影及治疗巾位置拼缝不对齐的问题,即消除了术野高关注度下的拼接重影及误匹配带来的拼接折痕,保证了两幅图像拼缝后的平滑过渡。结论基于改进SIFT特征点匹配的算法获得了较好的主观手术画面的拼接质量。

具有近似仿射尺度不变特征的快速图像匹配

为了解决大仿射形变场景下,尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法的局限性以及仿射尺度不变特征变换(Affine-SIFT, ASIFT)算法运算量大的问题,提出了一种具有近似仿射尺度不变特征的快速图像匹配算法(Fast Approximate-Affine-SIFT, Fast-AASIFT)。该算法具有比ASIFT算法更清晰的物理意义,首先从逆仿射变换出发,对原图进行仿射形变纠正,估计出对应的正射图像;然后在正射图像上进行特征点提取及SIFT描述;最后进行SIFT优化匹配。实验结果表明:大仿射形变场景下,Fast-AASIFT算法依然能匹配到足够多的特征点,且峰值匹配误差<2.5 pixel,平均匹配误差<1.2 pixel,其抗仿射形变能力明显优于SIFT算法,与ASIFT算法相当;Fast-AASIFT算法耗时<0.3倍ASIFT,有效改善了ASIFT算法的耗时问题。可见,Fast-AASIFT算法既有效保证了算法抗仿射形变鲁棒性,又大幅提高了算法效率,对场景重构、场景识别等应用具有重要意义。

结合尺度不变特征变换和Kalman滤波的Mean Shift视频运动目标跟踪

为解决目标跟踪中运动目标存在较大尺度变化、旋转、快速运动或遮挡时跟踪效果欠佳的问题,提出了一种将尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配和Kalman滤波与Mean Shift结合的运动目标跟踪方法。首先,利用Kalman滤波估计目标运动状态,将其估计值作为Mean Shift跟踪的初始位置;然后,当候选目标模型和初始目标模型的相似性测度系数小于某一阈值时,启用SIFT特征匹配寻找目标可能位置,并在该位置处建立新的候选目标模型,同时进行相似性测度;最后,比较两者所得匹配系数,取其中较大者对应的位置作为目标的最终位置。实验结果表明,该算法的跟踪平均误差较单独将Kalman滤波或SIFT特征与Mean Shift结合的跟踪算法减小了约20%。

基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对;然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对;对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对。实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度。

融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换

由于尺度不变特征变换(SIFT)算法只针对图像的局部特征进行描述且忽略了图像的彩色信息,当待匹配图像中存在大量形状相似区域时,误匹配率很高。本文对SIFT图像匹配法进行了改进,提出了SCARF(Shape-color Alliance Robust Feature)图像匹配算法。为解决SIFT常出现的误匹配现象,构造的SCARF算子利用SIFT检测子提取图像的特征点集,通过建立同心圆坐标系,在SIFT原有框架的基础上融入全局形状信息和颜色不变信息,并采用欧氏距离作为匹配代价函数进行描述子匹配。对包括SCARF算法和SIFT算法在内的5种不同匹配算法通过INRIA数据库进行了实验验证,实验结果表明:SCARF算法在图像模糊、局部特征相似、JEPG压缩和光照变化等复杂变换情况下,匹配准确率优于SIFT等其他算法,降低了误匹配的概率,明显提高了匹配的稳定性和鲁棒性。

一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法

针对SIFT算法计算复杂、难以应用于实时测量系统的问题,提出一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法,可使模块化的SIFT算法以并行数据流的形式执行;同时利用分时复用方法对各步结构进行优化,使算法的实现达到速度和资源的平衡。与现有的SIFT算法实现方案相比,大幅减少了运算时间和存储单元,提高了逻辑单元使用效率。算法在一片XILINX FPGA上实现,读入像素数据流,输出关键点的特征描述,使用多幅256×256的图像对其进行仿真验证,结果表明此算法结构在保证了图像处理效果的同时,有效地提升了SIFT算法的实时性。

基于二代Bandelet变换与稳定特征检测的鲁棒图像水印算法

当前基于特征点的图像水印技术主要是将水印信息隐藏到采用固定值构建的特征不变区域中,其抵御几何变换能力不佳。对此,设计二代Bandelet变换耦合稳定特征检测的图像水印算法。引入尺度不变特征变换方法,提取载体图像中潜在的特征点;根据特征点的Hessian矩阵对应的特征值,构建不稳定特征点消除规则;根据特征点的尺度因子,计算圆形半径,建立局部特征不变区域;定义鲁棒特征区域选择机制,找出合适的水印嵌入位置;引入二代Bandelet变换,处理鲁棒特征区域,获取并选择出重要的Bandelet系数;设计水印嵌入方法,将经过仿射映射加密后的二值水印隐藏到重要的Bandelet系数,获取水印图像;检测水印图像的稳定特征点,联合二代Bandelet变换,从水印图像中复原二值水印。测试结果显示:与已有的鲁棒水印方案相比,该方案具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图更为理想,在多种几何攻击下的复原水印失真度最小。

基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。

基于特征点和SAR-SIFT算法的林权测绘地形图像几何配准

目前常规的测绘地形图像几何配准主要通过对单应性矩阵进行求解,从而实现图像配准,由于对待配准图像的灰度化处理程度较低,导致配准精度较差。对此,本文研究基于特征点和合成孔径雷达(SAR)-尺度不变特征变换(SIFT)算法的林权测绘地形图像几何配准方法。首先对SAR图像成像机理进行分析,在此基础上采用滤波算法对图像进行处理,并采用加权平均法对红、绿、蓝三原色(RGB)通道分量进行灰度化处理。然后结合SAR-SIFT算法,构建多层次的尺度空间,并结合海森矩阵对像素梯度值进行计算,生成特征描述子。最后通过对特征描述子的相似度进行计算,结合匹配阈值,实现图像特征点的匹配。实验结果表明:采用基于特征点和SAR-SIFT算法的林权测绘地形图像几何配准方法对图像进行几何配准时,算法的均方根误差值较小,具备较为理想的几何配准精度。

仿射不变特征提取算法在遥感影像配准中的应用

提出了一种面向影像配准应用的仿射不变特征算法。首先选取图像中拉普拉斯算子和尺度空间微分算子同时取得最大值的点为特征点,使用仿射参数模板对特征点邻域进行重采样以补偿投影变换造成的形变。随后对采样区域求取尺度不变特征变换(SIFT)构造特征矢量。在此基础上,构造相似性判据匹配特征点,通过RANSAC(random sample consensus)算法迭代消除错配生成修正的特征点集,并精确估计变换参数。利用仿真数据,测试了所提算法在仿射变换、局部遮挡、灰度对比度变化、高斯噪声等影响因素下的性能,并用异时相卫星遥感影像验证该算法的实用价值。