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一种基于点的快速图像配准算法 被引量：4
1
作者 郑雪梅 范勇 +2 位作者 石琦凯 柴立群 王俊波 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期220-221,224,共3页
提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去... 提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去除误匹配点对。实验结果表明,与经典的SIFT算法和SURF算法相比,该算法在保持算法稳定性能的同时,可有效提高匹配速度。 展开更多
关键词 加速分段测试特征 对比度纹理直方图 K-D树 最优节点优先 随机抽样一致性
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一种用于图像匹配的快速有效的二分哈希搜索算法 被引量：1
2
作者 何周灿 王庆 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期609-615,共7页
文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗... 文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗匹配结果。该算法搜索性能优于BBF(Best Bin First)算法,同时也比高维Hash搜索算法LSH(Local Sensitive Hash)更快更精确。 展开更多
关键词 图像处理 数据结构 算法 图像匹配 最优分区优先搜索 局部敏感散列 二分哈希
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遥感影像检索中高维特征的快速匹配
3
作者 陈慧中 陈永光 +1 位作者 景宁 陈荦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2144-2151,共8页
提高特征点匹配效率是将高维局部特征运用于遥感影像检索的关键,该文提出一种新的压缩优先过滤(CPF)索引算法。该算法通过量化特征向量构建近似向量空间上的高维索引结构,利用优先队列过滤得到近似近邻候选集,精确计算候选实际特征向量... 提高特征点匹配效率是将高维局部特征运用于遥感影像检索的关键,该文提出一种新的压缩优先过滤(CPF)索引算法。该算法通过量化特征向量构建近似向量空间上的高维索引结构,利用优先队列过滤得到近似近邻候选集,精确计算候选实际特征向量得到最终近邻。在CPF算法基础上提出了基于快速鲁棒性特征(SURF)的遥感影像快速检索算法。实验及分析表明,与经典的最佳桶优先(BBF)算法相比较,CPF降低了磁盘读写(I/O)和浮点运算次数,特征点数目较大时,查询效率和总体查询精度均有显著提高,基于SURF特征的遥感影像快速检索算法能快速返回正确目标与相似目标影像。 展开更多
关键词 遥感影像检索 特征向量匹配 高维k近邻(kNN)查询 最佳桶优先(bbf)算法
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联合SIFT特征点和CS-LBP特征描述子的复制粘贴篡改检测 被引量：6
4
作者 刘丹 胡永健 刘琲贝 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期325-330,共6页
针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP... 针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP)描述子相结合的篡改检测方法。首先提取SIFT关键点,再对每个关键点生成CS-LBP特征描述子,并利用K-D(k-dimensional)树和BBF(Best-Bin-First)搜索算法寻找符合特征匹配关系的匹配点对,判断是否存在图像区域的篡改。实验表明,与同类算法相比,所提出算法在不损失检测精度的同时有效地减少了运算量。 展开更多
关键词 复制-粘贴篡改 尺度不变特征变换 中心对称局部二进制模式 特征匹配 bbf搜索算法
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基于特征的显微图像全自动拼接 被引量：2
5
作者 范翔 夏顺仁 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1182-1186,共5页
为了解决高倍镜下显微镜视野减小,无法完全捕获目标的问题,需要设计快速高效的方法对一系列显微图像进行拼接.在照片全景图重建的研究基础上,提出了一种基于特征的全自动显微图像拼接算法.该算法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像中... 为了解决高倍镜下显微镜视野减小,无法完全捕获目标的问题,需要设计快速高效的方法对一系列显微图像进行拼接.在照片全景图重建的研究基础上,提出了一种基于特征的全自动显微图像拼接算法.该算法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像中的特征,将获得的全部特征构建全局kd-Tree,使用优化的最优节点优先(BBF)算法搜索潜在的匹配图像对.采用随机抽样一致性算法(RANSAC)对找到的匹配图像对进行检验.根据最小生成树(MST)算法获得图像序列的连通分量,得到图像对之间的变换矩阵并将图像映射到拼接平面.对一系列显微图像的实验结果表明,该方法对图像中的背景噪声和亮度差异都有较好的鲁棒性,对相互之间只有少量重叠区域的图像序列也能获得可靠和精确的结果. 展开更多
关键词 图像拼接 显微图像 尺度不变特征变换 最优节点优先算法 最小生成树
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