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马无锡 《浙江工贸职业技术学院学报》2017,(2):35-40
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. 相似文献
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针对现有SIFT算法在图像拼接技术应用中存在的不足,提出了改进的分块H-SIFT算法.利用SIFT算法的可扩展性,与Harris算法联合使用,并对图像进行分块配准,在提高配准精度的同时,提高配准效率.在加权平滑的基础上,利用图像特征点处的梯度、散度值寻找最佳拼接线,实现图像的无缝融合. 相似文献
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在图像拼接技术中,单应性矩阵是实现两幅图像正确拼接的关键因素。针对传统RANSAC算法误匹配点概率较高,需要设置固定的投影误差阈值t导致迭代次数多、运行时间长、估计的单应性矩阵精度低等问题,提出一种改进的RANSAC算法以降低误匹配率。利用特征点周围灰度梯度相似性,剔除初始匹配中部分误匹配点,以减少矩阵估计的迭代次数;通过快速舍弃错误的单应性矩阵以减少内点检测时间,提高算法运行效率;通过BGD算法最小化损失函数以拟合精确的单应性矩阵。对比实验结果表明,改进的RANSAC算法能够有效剔除误匹配点,减少内点检测时间,提高单应性矩阵H的精度。 相似文献
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图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。 相似文献
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图像拼接是指将多个具有重叠区域的图像合成为一张图片,将图像拼接技术应用到医学上将能够更好地辅助医生进行诊断治疗。针对医学图像的特点,在像素匹配的基础上,分析了基于灰度平均值和基于重叠区域渐变等拼接算法。仿真结果表明,像素匹配的算法精度高,且基于重叠区域渐变的拼接算法能得到较好的拼接效果,对医学诊断具有一定的参考意义。 相似文献
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许志成 《河北能源职业技术学院学报》2015,(2):46-49
SIFT特征图像匹配算法通过特征向量的提取和匹配将普通数码相机拍摄的60-150幅甚至更多来自同一个场景有重叠的图像拼接成一幅720°全景图。该算法可对拍摄过程中出现的不同亮度、尺寸以及角度保持不变,对稳定视角和仿射也有一定的作用。 相似文献
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由于SIFT特征点能对图像局部特征进行合理、精确描述,有效使用SIFT特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题。针对该问题,提出一种基于SIFT特征点的改进聚类的图像检索新方法。该方法包括图像颜色转换、特征点改进聚类算法,以及基于该算法的更有效的灰度直方图构建方法。与现有基于流光法的检索方法相比,该方法能有效解决聚类后特征点分组不确定和依赖特征点颜色信息和空间信息权重的问题。从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度。 相似文献
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陈瑞文 《湖州师范学院学报》2010,32(1):52-55
探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果. 相似文献
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提出了一种基于尺度不变特征变换算法的视频图像实时拼接方法。首先,用等焦距柱面变换对待拼接的图像进行处理,使相邻摄像机所拍摄的图像帧投影在同一柱面上;然后,优化k-d树的最近邻算法提高了特征点匹配的速度;最后,随机采样一致性算法剔除了错误的匹配点,提高了匹配的准确性,并得到投影变换矩阵进行多摄像机图像帧拼接。实验结果表明,与传统的图像拼接算法相比,该方法极大地提高了视频图像拼接的鲁棒性,实现了视频图像的实时拼接。 相似文献
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基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像拼接的实质是将针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片拼结成大幅的、宽视角的、与原始图像接近且失真小、没有明显的缝合线的高分辨率图像。本文首先概述了图像拼接方法中四类典型的方法,并分析各自的特性;介绍了传统视觉关注模型,并进行了改进,利用改进的视觉关注模型算法获取图像的具有重复的显著区域;利用图像配准算法对重复的显著区域进行匹配,并确定源克隆域和目标克隆域;利用均值无缝克隆（MVSC）算法对源克隆域和目标克隆域进行融合;最后,利用基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法完成图像拼接。实验结果表明：该算法不仅自动准确地获取显著区域,而且降低了图像配准的复杂性,提高了图像拼接的质量。 相似文献
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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%。 相似文献
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提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。 相似文献
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为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
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图像特征提取作为图像处理中的一项基本技术,仅依靠单一的图像特征很难准确、可靠地描述图像信息.利用四叉树分裂合并和局部特征SIFT算法的特点,本文提出了一种基于四叉树和特征融合的图像特征提取方法,首先利用四叉树对图像进行区域分割,然后对分割图像提取颜色直方图信息,接着使用局部特征SIFT算法进行特征精提取,达到特征信息的融合,从而更好识别图像特征信息.最后对此方法进行实例仿真,所提特征能够较完整地表示图像的特征信息,冗余度比较小,具有良好的尺度不变性. 相似文献
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随着计算机技术的飞速发展,计算机视觉得到了广泛应用,并且已经越来越接近人眼的认知水平。提出了一种全景视频监控系统模型,使用同步镜头实时采集图像帧,将相应图像拼接出全景图像。研究了基于特征点检测的图像拼接算法—surf算法,在实际应用中对特征点描述符方式进行改进,实验结果表明,在使用改进surf算法后,拼接效率明显改善,提高了实时播放应用的实用价值。 相似文献
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多视角图像的配准一直是国内外数字图像配准领域,研究的热点与难点。本文采用基于仿射不变的理论以及SIFT算法来实现多视角图像的配准。该算法对任意角度拍摄的图像具备较稳定的特征匹配能力。 相似文献