高斯二阶差分特征算子在图像拼接中的应用

为了将同一场景中具有重叠区域序列的图像快速准确合成一幅具有宽视角、高分辨率的图像,提出了基于高斯二阶差分(D2o G)特征检测算子的SIFT算法.采用高斯二阶差分(D2o G)金字塔的过零点检测提取图像尺度不变特征点,并选用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯,在此基础上计算不变换矩阵H,最后,用渐进渐出平滑算法完成图像的无缝拼接.实验中分别采用所提方法和SIFT算法对具有典型变换的4种图像进行拼接与测试,结果表明:所提方法提取的匹配点数、拼接所消耗时间明显低于采用SIFT算法,同时匹配效率也高于后者.此方法降低了运算复杂度的同时,图像拼接实时性也得到提高.

一种改进的基于SIFT特征的快速匹配算法

对SIFT特征匹配算法进行改进,采用D2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的局部极值点检测,建立DOG金字塔后,利用DOG金字塔相邻层相减得到D2OG金字塔并在其上进行过零点检测;采用改进RANSAC算法二次消除错配,匹配点对经过RANSAC算法筛选后,再次利用RANSAC算法对匹配点对做进一步筛选。实验表明,改进的SIFT特征匹配算法在保证了较高精度的同时提高了算法的速度,能适应于实时性要求较高的领域。

基于改进SIFT算法的图像复制粘贴盲检测方法

对高斯二阶差分(D^2OG)算子的产生过程和理论依据进行了分析,介绍了一种称为广义特征点匹配的新方法。通过仿真,先获得被检测图像的基于D^2OG算子的SIFT特征点,然后利用广义特征点匹配方法检测图像是否被篡改。对100幅篡改图像进行篡改检测,采用D^2OG算子得到的特征点与DOG算子得到的特征点用于检测图像复制粘贴的正确率接近;但用D^2OG算子检测效率更高,对图像检测量大、实时性要求高的检测任务有实用价值。