SIFT特征匹配算法研究

近年来,图像匹配算法已经在图像处理的领域范围内得到关注和应用,那么能够研发一种更精确,更实用,有更好的鲁棒性,更快的匹配速度的算法具有非常重要的现实意义。本文针对上述问题,主要介绍对尺度、亮度变化不敏感,对视角变化等有较好鲁棒性的SIFT图像匹配算法的研究。

改进的基于图像边缘的能见度反演方法

针对现有的基于图像边缘的能见度计算方法效果不理想的问题,提出一种改进的基于图像边缘检测求能见度的方法。相对于原有的方法,该方法首先选取目标图像并用sift算法对其进行模板匹配,然后利用离散Shearlet变换提取边缘特征,再将这些特征和前向散射式能见度仪测量的数据进行线性拟合,建立它们之间的关系式,从而求出能见度。实验结果表明,该算法相对于sobel算法和小波变换算法,相对误差减少了2.761%和1.607%,计算的准确性和有效性明显得到改善。