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《黑龙江科技信息》2016,(35)
文章针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的SIFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法,对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris闽值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 相似文献
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本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法,利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中,为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度,本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法,该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中,实验证明优于原算法并具有较高实时性。 相似文献
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分析了SIFT算法和SURF算法的尺度空间和特征点描述符,同时对避障算法进行实现表明:采用旋转图像匹配时,SIFT算法的耗时较大,SURF算法的实时性相对较好,SIFT算法在同样的匹配时间内获得的特征点对数较多;采用尺寸变化图像时,随着图像尺寸的增大,特征点的数量增加,消耗的时间也不断增加。 相似文献
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图像中的特征点可以用来匹配图像.本文给出了一个基于SIFT特征点集之间距离的图像匹配算法.首先提取出图像中的所有SIFT特征点,然后根据奇异值分解再选出特征点集,根据点集不变性计算出距离,最后根据距离值匹配图像,实验结果显示,该算法具有可行性. 相似文献
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基于邻域梯度图像拼接算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
图像配准是图像拼接过程中至关重要的一步,本文首先分析了SIFT(scale invariant feature transform)算法原理,然后根据SIFT算法的缺点对其进行改进.通过Harris角点检测算法,剔除不稳定的边缘极值点,从而减少了特征点的数量;同时采用RANSAC算法去除伪匹配点.实验结果表明,改进算法不仅具有旋转、尺度变化不变性,对于噪声和亮度变化具有良好的鲁棒性,而且匹配速度比改进前大大提高. 相似文献
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提出一种人脸识别方法用于解决姿态变化对识别准确率的影响。首先检测人脸图像的SIFT特征,然后根据SIFT特征计算人脸图像间的多示例距离;基于此多示例距离,用保局投影将人脸图像映射至流形空间,最后在流形空间中采用K近邻方法进行人脸识别。该方法有三个特点：(1)采用SIFT特征减小了未知姿态对识别准确率的影响;(2)通过保局投影将特征变换到流形空间一个点,避免了复杂的SIFT特征匹配策略;(3)借助流形方法滤除高维特征中的噪声。实验结果表明与已有方法相比,在人脸姿态不确定的情况下,该方法能提供较为理想的识别准确率。 相似文献
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混合Forstner算法和SIFT灰度图像特征点提取 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种混合Forstner算子和SIFT相结合的图像特征点提取算法.本文首先介绍了灰度图像特征点提取的原理,接着针对传统的Forstner算子需要对图像中所有的像素点进行扫描导致速度比较慢等问题,采用SIFT算法快速准确地去除一些无关的点,然后在剩下的点中进行提取.实验结果证明了本文提出的方法能够有效地提取图像关键点信息. 相似文献
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针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的Harris算法与SIFT算法相结合的图像匹配方法,用稳定的SIFT算法检测提取尺度空间极值点作为特征候选点,根据灰度的＂相似度＂的原则进行Harris特征提取,使候选点数量更少,特征点更稳定,使得匹配的效率更高,准确性更高。 相似文献
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《科学中国人》2016,(3)
仿人机器人的视觉系统和运动规划是仿人机器人研究的两大研究领域,对机器人在现实生活中的应用有很大作用。在图像的预处理过程中,进行图像去噪采用的是基于分数阶积分的去噪方法来进行的,与传统方法相比,这种方法更能提高图像的信噪比,保留原始图像中的关于边缘和纹理的信息。针对传统的SIFT点匹配算法效率较低,匹配速度慢等问题,提出并实现了基于区域增长的SIFT点匹配算法。这种算法可以在匹配可靠性基本保持不变的前提下,显著的提高匹配速度。在仿人机器人的运动规划方面,针对仿人机器人传感器对障碍物感知局限性的问题,采用信息窗口的算法。这种算法改进仿人机器人对障碍物的感知算法,使仿人机器人在运动过程中,最大程度的做到无碰运动。 相似文献
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针对水印同步问题设计了一种抗几何攻击数字水印算法。首先采用奇异值分解（SVD）的方法嵌入水印,然后利用SIFT算法提取已嵌入水印图像的特征点。在水印检测过程中,将可能遭受几何攻击的含水印图像与原含水印图像进行特征点匹配,找出任意三组匹配特征点,根据特征点尺度及位置关系估计图像可能遭受到的旋转、缩放及平移变换参数,将图像还原,实现水印重同步。实验结果表明,算法在兼顾水印嵌入的不可见性同时,具有较好的鲁棒性,能抵抗常见的几何攻击。 相似文献
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图像特征提取与匹配是计算机视觉、图形图像领域的一个重要问题,具有仿射不变性、光照不变性、部分遮挡不变性的特征,提取和匹配是这个问题的核心内容。尺度空间技术是具备了多尺度分析技术众多优点的新兴技术,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是线性尺度空间技术的一个成功应用。对于如何在一帧图像中运用尺度空间技术手段寻找更多的特征点、以及如何对特征点进行准确的描述与正确的匹配是该领域的难点,尤其前者在近年内进展缓慢。文章通过论述尺度空间的构造过程,证明了尺度选择与可找到特征点数目和位置的关系,通过调整尺度选择与最优点选择策略,在图像上寻找到更多的特征点,并根据判据量化判定了特征点的稳定性;通过限制匹配点的尺度关系减小了错配概率,通过改进原始匹配策略提高了匹配算法的准确率。实验表明,改进后的SIFT能够比传统的SIFT找到更多的特征点,提高了匹配的准确率,算法的鲁棒性得到了进一步提高。 相似文献
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本文提出一种新的H/S(Harris/SIFT)特征点提取算法,在此基础上根据三角形相似性原理,引入基线三角形组及复数空间,使传统的被动搜索三角形变为主动构造三角形,并利用多模板实现图像匹配。实验表明该匹配算法在图像存在旋转、尺度变化等情况下具有良好的应用性能。 相似文献
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利用特征进行物体识别已经是图形图像处理和模式识别的重要方法。着重对Haar特征、广义hough、SIFT/SURF3种强大的物体识别算法的原理进行了分析,得出了这3种基于特征的物体识别算法的特点异同和各自的应用场合。指出:在设计物体识别算法时,一般都会综合几种特征算法,或在此基础上加入色彩等其它信息。 相似文献
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《科技通报》2016,(9)
为了提高利用医学影像技术对肝包虫病进行诊断的效率和准确性,有必要对基于影像的病症自动分类方法进行研究。根据不同类型肝包虫病CT影像特征,提出一种结合纹理特征提取和稀疏编码的肝包虫CT图像分类方法。首先,利用图像分割算法从腹部CT图像中提取肝包虫病灶区;其次,结合尺度不变特征转换(SIFT)和多尺度局部二值模式(LBP)对病灶区进行纹理分析,并采用稀疏编码技术对局部纹理特征编码;然后,应用多尺度最大池化法整合局部编码特征得到描述整幅图像的特征向量;最后,根据病灶图像的特征表示,通过线性支持向量机(SVM)完成对肝包虫图像的自动分类。在对比实验中,与基于Gabor滤波分类方法和基于多特征融合分类方法相比,所提方法总的平均分类准确率分别提高了24.97%和20.53%。实验结果表明,该方法提取的特征具有高的类区分度,能有效实现肝包虫CT图像的自动分类。 相似文献