基于改进的SIFT特征图像匹配技术的研究

SIFT算法采用的固定阈值在对灰色较多的图像进行匹配时效果较差,通过对SIFT算法进行改进,计算极值点与邻域像素点的灰度差,对灰度差直方图采用迭代算法,得出适应不同对比度的自适应阈值.     

阈值自适应的SIFT全景图像拼接算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中阈值影响着图像匹配的成功率,提出了一种阈值自适应的匹配算法.该方法首先对SIFT算法中的阈值系统地研究,发现检测局部特征点的阈值α和图像匹配时最近距离与次近距离的比值的阈值 β对图像是否能够成功匹配起着决定性的作用,然后利用控制α的大小来检测特征点,生成特征描述符.再利用广义紧互对原型的基础上,自动调整 β的大小来控制匹配的对数,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像间的映射关系得到拼接后的图像.实验结果表明,该算法通过自动调整阈值和利用RANSAC剔除误匹配点,加快了图像的匹配速率,开发了全景图像拼接软件.     

基于SIFT特征的图像匹配算法实现

由于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征具有尺度不变等特性,成为图像匹配领域的研究热点。SIFT特征首先通过高斯尺度空间及差分尺度空间确定并精确定位特征点,然后根据特征点及邻域的像素点计算梯度方向直方图,从而获得特征点的描述子,最后以欧式距离作为相似性度量获得图像匹配的特征点。实验证明,SIFT算子在不同视觉、尺度变换、遮挡等情况均具有鲁棒性,能够获得较好的图像匹配结果。     

基于改进的SIFT图像匹配方法研究

对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行了研究。针对高斯差分金字塔阶数与特征点数关系问题,对算法进行了改进,通过控制金字塔的阶数来控制特征点数。实验数据分析表明：在图像存在不同程度的旋转变形和噪声影响时,改进后的算法鲁棒性更好,实时性更强。     

基于Moravec算子和改进的SIFT算法的图像匹配

根据sIFT算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响．但其还难以满足图像处理实时性的要求,利用Moravec算子对SIFT算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量．通过仿真实验,证明改进的SIFT算法可以提高识别、匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下对图像匹配精度和速度的需求．     

基于SIFT与K-means聚类的多源图像匹配算法

为进一步提升图像特征点定位准确性,提高图像特征匹配的精度与算法效率,并保持良好的旋转与尺度不变性,文章提出了一种基于SIFT特征点和K-means聚类的图像匹配优化算法,在SIFT特征点基础上,利用亚像素插值和辐射聚类模型对传统算法进行优化,提取更精确的特征点,进一步根据辐射模型中距聚类中心距离比率,计算对象点与聚类中心的相似性,避免了特异点对聚类中心计算产生的突变影响,提高了聚类计算的正确性及特征点正确率.实验证明,在保证旋转不变性与尺度不变性的前提下,本算法实现了在同等距离比率下较原算法的图像匹配精度有较明显提高.     

基于SIFT特征点精确匹配的图像拼接技术研究

为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。     

基于全景图的虚拟校园漫游系统研究与设计

对基于图像绘制建模方法进行分析,采用基于柱面投影方法实现对虚拟校园漫游系统的设计.     

基于多特征融合的图像匹配算法

为解决SIFT算法在视角变换、对比度变换、尺度变换及旋转变换混合复杂情况下匹配精准度低的问题,提出一种结合SIFT和RILBP（rotationinvariantLBP）的特征匹配算法。首先在图像SIFT特征点集上提取局部图像区域的RILBP特征向量;然后将SIFT的特征向量和RILBP特征向量融合成一个新的特征向量;其次,利用高维可扩展最近邻匹配算法实现两幅图像特征向量集之间的匹配;最后,使用VFC算法的筛选匹配策略对特征向量集进行筛选,找到两个特征向量集中的匹配对。实验结果表明,在视角变换和对比度较大的复杂情况下,该算法匹配精准度比SIFT算法提升了19.83%。     

基于MATLAB的图像拼接算法实现研究

图像拼接技术应用范围广、实用性强。基于SIFT和RANSAC的图像拼接算法具有匹配精度高、拼接效果好的优点而受到普遍关注,但这些算法存在复杂性强、编程效率低的问题。探讨图像拼接基本流程,介绍MATLAB环境下基于SIFT和RANSAC算法的图像拼接实现过程。     

基于改进SIFT的图像快速自适应匹配算法研究

针对SIFT算法在匹配具有相似区域的可见性,图像存在特征点描述符生成速度慢、匹配过程繁琐、匹配约束单一等问题,本文提出了一种基于改进SIFT的图像快速自适应匹配算法。通过错误高失配率的方法来简化图像特征的描述,将其从128维压缩至12维,以提升匹配速度。再通过对匹配阈值进行修整,增强其对常规的图像内容变化的视角变换,以改善算法鲁棒性。实验数据发现,与经典的SIFT算法匹配相比,所提方法具有更好的准确度和效率,在多种内容变换干扰下,其失配率平均降低了5%,具有很好的推广应用价值。     

数码摄像装置与多媒体演示设备的匹配研究

比较研究CCD、CMOS摄像装置的成像特性、视频转换卡的技术指标对模拟与数码成像转换的影响，与大屏幕演示装置的匹配方法，以及模拟或数码相机在多媒体系统的运用，可用于课堂演示、实验室演示及其设备选购中。     

用于数字图象监控中的子块差分压缩方法

A block difference compression algorithm based on block PSNR, which is one of the parameters of image quality is presented for image sequence processing. This algorithm adopts classical JPEG method in intra-frame coding, and processes 8 × 8 blocks of inter-frame with different methods depending on the results from the current PSNR compared with a threshold. The calculation of threshold and the situation of error accumulation based on different thresholds as well as the structure of code stream are also presented. The advantage of this algorithm is the reduction of the large operation volume during inter-frame processing.     

A Block Difference Compression Algorithm for Digital Image Supervision

1 IntroductionDigital image compression techniques haveexperienced a rapid development in recent tWenty years.Especially in current infonnation society, thesetech-niques become more and more impotent. In order tomeet this situation, ISO and ITU-T have establishedseveral standards for adage compression. One of thesefamous standards is JI,EG[i] for still damages. Some otherstandards such as H.26112], H.263 and MPEG[3] aredesigned tO process image seqllchces. Motinn estimationand compens…     

基于块匹配的电子图像稳定算法

针对摄像机不稳定引起的图像序列抖动提出一种基于块匹配的全局运动估计与补偿算法,介绍了它在电子图像稳定(EIS)系统中的应用。该算法较好地解决了摄像机图像在水平与垂直方向的抖动问题。