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苏子洋 《内蒙古科技与经济》2020,(7)
分析研究了图像特征点匹配在视觉SLAM(visual Simultaneous Localization And Mapping,vSLAM)领域的流程、应用及发展中遇到的问题,并提出了未来图像特征点匹配的研究方向和发展趋势。 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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特征点匹配是计算机视觉中的关键步骤,在很多领域中都有着的重要应用。通过对当前图像特征点匹配方法的研究,提取一种基于特征点的灰度量和几何特征量相结合的匹配方法。该方法首先用Harris算法提取特征点;然后用极线约束减少搜索范围;最后用特征点的灰度量实现特征点匹配。该方法利用极线约束,克服了用灰度量进行特征点匹配计算量大的缺点,提高了匹配速度。实验表明,是一种准确快速的特征点匹配方法。 相似文献
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计算机视觉测量中,多幅图像标记点自动匹配是实现测量自动化的重要环节。本文提出了标记点的自动匹配方法。该方法首先采用编码标记点得到初始匹配集,根据相似性将解码错误的剔除得到良好的匹配集。然后使用极线约束、反投影残差、图像绝对距离比约束实现非编码标记点的正确匹配。实验表明该方法在一般拍摄条件下,非编码标记点的匹配正确率可高达97%。 相似文献
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目前图像模板匹配算法一般都有计算量非常大的缺点,在实际运用中存在一定问题,根据这一问题提出了将演化算法应用到图像模板相关匹配中。模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数作为目标函数,基于演化的郭涛算法实现了模板匹配的最优解。最后根据实验说明了该算法较传统的遍历式模板匹配算法具有计算量大大减少的优越性。 相似文献
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动态场景曝光图像较为模糊,混淆复杂,对动态场景混淆去除是实现基于动态场景图像识别的运动目标检测的关键。针对传统方法中模糊混淆点配准不精,去混性能不好的问题,提出一种采用加速鲁棒特征匹配的模糊动态场景混淆去除算法,设计图像序列块曝光生成模型和边缘检测算法,抑制运动场景混淆图像边缘凹点灰度特征和混淆干扰,设计并行处理的分块检测方案提高处理速度,采用加速鲁棒特征匹配方法实现混淆去除。实验结果表明,采用该算法进行模糊动态场景图像的混淆去除处理,特征匹配精度高,去除混淆效果较好,在色彩自然效果保持和实时性方面优越传统方法,在基于图像处理的快速运动目标识别和动态场景恢复等领域具有很好的应用前景。 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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局部匹配方法主要是通过搜索最优点对应或特征对应来判断形状是否匹配.转向角函数也是一种基于局部特征的形状匹配算法,该算法将平面图形用直角坐标系图形表示,更形象地体现各图形间的差异性,并将这些差异用汇编语言转为计算机可以识别的代码进行实验.该算法能有效地处理图形变形和遮掩的问题,与其他的局部匹配算法相比有较高精度、运算速度快等优点,用Matlab实验证明是一种比较优秀的形状匹配算法. 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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针对指纹识别技术中存在的问题,基于形态学改进了传统方法,并从分水岭分割入手提出一种新的图像处理思想,兼顾软硬件的优化.硬件设计在SOPCBuilder集成开发环境中完成,软件设计实现了指纹图像的预处理、特征点提取及匹配.它在生物特征识别领域有一定的应用价值. 相似文献
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为了实现自主移动机器人在室内的精准定位,提出了一种对运动姿态求解过程进行优化且基于特征点匹配的双目视觉定位算法。首先,利用FAST算子提取左右相机采集图像的特征点,并通过BRIEF算子进行特征点匹配;然后,对前后帧图像中的特征点采用BRIEF算子进行特征跟踪,并通过RANSAC方法过滤掉误匹配的特征点;最后,对帧间运动估计求解位姿的过程进行了优化,通过满足匹配要求的间隔最大的两帧图像求解位姿,以减小帧间运动估计产生的累积误差。实验结果表明,在机器人运动缓慢的情况下,该算法有效地减小了帧间运动估计产生的累积误差,提高了定位精度,并基本实现了在室内的定位。 相似文献
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在对大型网络下的特征进行高效匹配的过程中,容易出现数据量大、计算过于复杂的情况,导致传统的基于多谱特征表示的大型网络下的特征匹配模型,由于需构造所有谱描述子,无法高效完成大型网络的特征匹配,提出一种基于加速鲁棒性特征算法的大型网络下特征高效匹配模型,对个体分类器的权值进行计算,依据特征出现的加权次数从大到小进行排序,从而完成大型网络所需特征的选择。通过固定的梯度方向矢量获取标准模板,利用标准模板得到一套适用于所有大型网络下的特征匹配算子,获取大型网络图像的二阶算子,依据积分获取所有固定梯度方向矢量,对Haar小波二阶响应进行计算,依据高斯函数对该小波响应进行加权处理,从而提高其对大型网络下特征高效匹配的鲁棒性。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性及高效性。 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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在获取无人机航拍图像后,我们对图像进行初步去噪、平滑和特征提取处理,接下来需要进行特征匹配工作。我们针对无人机航拍图像所具有的相关缺陷,即视点过分离散、视角不稳定[1];提出了改进SIFT算法和Susan算法相结合的特征匹配方案。改进SIFT算法是基于图像Radon变换的改进[2],然后和Susan算话结合使用;最终的实验结果表明,新提出的匹配方案有着良好的快速性和较高的匹配精度,完全能够应用于无人机航拍场景下对实时性要求较高的目标识别和三维重建。 相似文献
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针对航空影像,采用harris算子提取影像特征点,以提取出的特征点为待匹配点进行灰度相关匹配。实验表明,harris算子提取的特征点效果良好且均匀分布,基于harris算子的特征匹配具有较高的成功率,能够实现高精度影像自动匹配。 相似文献