一种扩展SURF描述符及其在遥感图像配准中的应用 被引量：29

1

作者 罗楠 孙权森 +2 位作者 耿蕾蕾 李辉 夏德深 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期383-388,共6页

针对经典算法存在着运算时间过长或者匹配正确率不高的情况,提出一种扩展的SURF描述符。在原始SURF描述符的基础上,通过计算特征点相应尺度上的邻域采样点的局部归一化灰度统计信息以及二阶梯度值细节信息,形成新的扩展描述符。该方法... 针对经典算法存在着运算时间过长或者匹配正确率不高的情况,提出一种扩展的SURF描述符。在原始SURF描述符的基础上,通过计算特征点相应尺度上的邻域采样点的局部归一化灰度统计信息以及二阶梯度值细节信息,形成新的扩展描述符。该方法不但能传承SURF算法速度快的优良性能,还能充分利用图像的灰度信息和细节信息。通过试验表明,综合考虑算法运行效率与匹配正确率,本文算法较原有经典算法更具稳健性。 展开更多

关键词 图像特征匹配 加速稳健特征 遥感图像处理 局部归一化 扩展的特征描述符

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基于GPU的图片特征提取与检测 被引量：5

2

作者 徐晶 曾苗祥 许炜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第7期157-161,共5页

针对目前高速网络中图像数目多、分辨率大、普通PC机上的检测方法对图片检测达不到实时性的问题,提出了一种基于GPU的快速图片检测方案。该方案分别采用SURF(Speed-Up Robust Features,加速鲁棒特征)算法和SVM(Support Vector Machine,... 针对目前高速网络中图像数目多、分辨率大、普通PC机上的检测方法对图片检测达不到实时性的问题,提出了一种基于GPU的快速图片检测方案。该方案分别采用SURF(Speed-Up Robust Features,加速鲁棒特征)算法和SVM(Support Vector Machine,支持向量机)算法对图像进行特征提取和特征分类,并利用GPU浮点运算的并行性来优化系统。最后实验证实,相对于普通PC机上实现的方案,使用GPU的检测速度提升5到9倍。 展开更多

关键词 加速鲁棒特征 支持向量机 GPU

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基于SURF的敦煌壁画数字图像智能拼接系统研究 被引量：1

3

作者 贺兆 卢选民 王君本 《现代电子技术》 2010年第16期133-136,共4页

针对敦煌壁画数字图像拼接数据量大、计算耗时长这一急待解决的技术难题,构建了敦煌壁画数字图像智能拼接系统的总体结构;提出并实现了基于SURF的图像配准算法,该算法在积分图像的基础上进行快速计算,通过快速Hes-sian检测子来检测特征... 针对敦煌壁画数字图像拼接数据量大、计算耗时长这一急待解决的技术难题,构建了敦煌壁画数字图像智能拼接系统的总体结构;提出并实现了基于SURF的图像配准算法,该算法在积分图像的基础上进行快速计算,通过快速Hes-sian检测子来检测特征点;通过计算哈尔小波变换,确定其主方向及特征点描述子,并根据描述向量之间的欧式距离实现图像间的特征点的匹配;最后,采用渐入渐出的图像融合算法实现了图像拼接系统。实验表明:该系统既能满足匹配准确性的要求,又具有计算量小,计算速度快的优点。 展开更多

关键词 图像拼接 快速鲁棒性特征 积分图像 海森矩阵 特征点描述子 图像融合

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基于SURF的压缩跟踪算法研究

4

作者 李倩 刘坤 《微型机与应用》 2016年第16期63-66,71,共5页

目标跟踪技术作为机器视觉领域中的基础,有着广泛的应用,但其仍然存在许多问题。为了解决目标在光照变化和快速移动场景下跟踪漂移的问题,提出了基于SURF的压缩跟踪算法。首先选择跟踪目标并提取SURF特征,其次采用压缩感知理论对SURF高... 目标跟踪技术作为机器视觉领域中的基础,有着广泛的应用,但其仍然存在许多问题。为了解决目标在光照变化和快速移动场景下跟踪漂移的问题,提出了基于SURF的压缩跟踪算法。首先选择跟踪目标并提取SURF特征,其次采用压缩感知理论对SURF高维特征降维,来减少特征描述的维数和计算时间,最后筛选压缩后的样本特征并训练分类器,来实现对多种复杂场景下目标实时准确跟踪。通过实验与传统的SURF算法和Compressive Tracking(CT)算法的对比,证明该算法不仅大大减少了目标在跟踪的过程中的计算量,其跟踪的实时性和准确性相较于CT算法和SURF算法都有所提高。 展开更多

关键词 目标检测 SURF 压缩感知 目标跟踪

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快速SURF算法在药瓶塞缺陷检测中的应用

5

作者 万仁全 王中任 +1 位作者 卢晨鉞 朱世璋 《机械与电子》 2015年第3期39-43,共5页

针对目前的SURF算法占用内存大和耗时长等缺点,提出一种基于兴趣区域的快速SURF算法。首先对目标图像进行阈值化分割算法进行分割,消除和抑制了图像中背景的无用信息,再利用SURF对分割后的图像进行匹配运算。

关键词 SURF算法 阈值分割 图像匹配 实时性

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基于不变特征描述符实现星点匹配 被引量：19

6

作者 翟优 曾峦 熊伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2531-2539,共9页

为了能够在星图存在旋转角度情况下,自动快速地完成星图匹配,提出了一种基于不变特征描述符的旋转不变匹配方法,将加速鲁棒特征(SURF)描述符应用于星点特征的描述和匹配。首先,对星图进行图像分割,抑制非极大值,并检测星点;然后,为计算... 为了能够在星图存在旋转角度情况下,自动快速地完成星图匹配,提出了一种基于不变特征描述符的旋转不变匹配方法,将加速鲁棒特征(SURF)描述符应用于星点特征的描述和匹配。首先,对星图进行图像分割,抑制非极大值,并检测星点;然后,为计算星点分布尺度因子s,在半径为6s的圆形邻域内为每个星点计算主方向,之后将20s×20s的邻域与主方向对准,并在该邻域内为每个星点计算SURF描述符。最后,基于透视投影模型的匹配策略,提纯星点,计算匹配星图之间的变换矩阵。实验结果显示,该方法能够鲁棒地提取星点,并在图像存在旋转、平移及部分视角变化的情况下完成星图匹配,仿真实验的匹配星点的误差均在1pixel以下,实拍星图实验的匹配星点的误差均在1.5pixel以下,表明为每个星点建立描述符,进行匹配识别的思路是可行的。 展开更多

关键词 星点检测 星点匹配 加速鲁棒特征描述符 尺度不变特征变换描述符

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融合特征的快速SURF配准算法 被引量：16

7

作者 罗天健 刘秉瀚 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期95-103,共9页

目的针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法。方法该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(cen... 目的针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法。方法该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)纹理特征形成融合特征灰度图,并利用颜色直方图的方差自适应调节融合特征间的权重。其次,在融合特征灰度图上提取SURF(speed up robust features)特征点及描述子。再次,用最近邻匹配法形成粗匹配对,结合改进的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配对。最后,使用最小二乘法求出映射关系用于配准图像。结果本文算法能够在融合特征上提取更稳定的SURF特征点,用该特征点进行配准能提高配准5%精度,且减少时间复杂度15%,实现了对普通场景下图像的快速配准。结论本文算法能提取稳定数量的特征点,提高了精确度与鲁棒性,并通过改进的RANSAC算法提高了执行效率,降低了迭代次数。 展开更多

关键词 SURF特征点 颜色不变量边缘(CIM) CS-LBP纹理特征 RANSAC算法 最小二乘法

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SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果 被引量：13

8

作者 仝如强 黄玉清 田瑞娟 《西南科技大学学报》 CAS 2011年第3期63-67,共5页

视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强... 视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。 展开更多

关键词 目标跟踪 特征点 Harris角点检测算 尺度不变特征变换(SIFT)算法 加速鲁棒性(SURF)算法

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基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测 被引量：13

9

作者 焦丽鑫 杜振龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期806-809,共4页

针对传统图像复制粘贴伪造盲检测算法存在的耗时长、计算量大、检测精度不高的问题,提出了一种基于均值漂移(MS)的图像复制粘贴伪造盲检测算法。该方法提取图像的加速稳健特征(SURF)特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,... 针对传统图像复制粘贴伪造盲检测算法存在的耗时长、计算量大、检测精度不高的问题,提出了一种基于均值漂移(MS)的图像复制粘贴伪造盲检测算法。该方法提取图像的加速稳健特征(SURF)特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。利用均值漂移将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,借助匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻区域间的相似度,将大于相似度阈值的邻域划分到复制粘贴伪造区域中,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,在细节轮廓清晰和灰度值变化明显的图像中,该算法能够达到比较理想的检测效果,能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。 展开更多

关键词 数字图像 复制粘贴 图像伪造 加速稳健特征 均值漂移

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基于SURF算子与FLANN搜索的图像匹配方法研究 被引量：10

10

作者 徐明 刁燕 《现代计算机》 2020年第14期49-52,57,共5页

对于在传统的图像匹配过程中,存在误匹配率高和匹配效果不佳的问题,提出基于加速鲁棒特征(SURF)算法与快速近似最近邻查找(FLANN)搜索的图像匹配方法。首先采用Hessian矩阵来获知图像的局部最值,然后在图像上构建尺度空间,通过不同的尺... 对于在传统的图像匹配过程中,存在误匹配率高和匹配效果不佳的问题,提出基于加速鲁棒特征(SURF)算法与快速近似最近邻查找(FLANN)搜索的图像匹配方法。首先采用Hessian矩阵来获知图像的局部最值,然后在图像上构建尺度空间,通过不同的尺度空间定位出特征点,并确立特征点的主方向,再生成特征点描述子,最后结合FLANN搜索算法对图像进行匹配。实验表明,该算法相对传统的图像匹配方法提高准确度和匹配效果。 展开更多

关键词 SURF 特征提取 FLANN 图像匹配

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基于靶标区域分割的双目定位系统研究与实现 被引量：10

11

作者 刘远远 冯鹏 +3 位作者 龙邹荣 俞鹏炜 李鑫韬 魏彪 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第5期202-209,共8页

针对传统双目视觉定位系统立体匹配困难、计算量大、效率低的问题,设计了一种基于靶标区域(ROI)提取的双目定位系统,以改善定位精度。首先,利用张氏标定法标定双目摄像机,并通过Bouguet算法对整个系统进行立体校正;然后利用直方图阈值... 针对传统双目视觉定位系统立体匹配困难、计算量大、效率低的问题,设计了一种基于靶标区域(ROI)提取的双目定位系统,以改善定位精度。首先,利用张氏标定法标定双目摄像机,并通过Bouguet算法对整个系统进行立体校正;然后利用直方图阈值法和投影法分割图像中的ROI,以大幅降低后续特征匹配的计算量;最后采用加速稳健特征算法对左右摄像机图片进行亚像素级角点的提取与匹配,并结合标定结果获得精确的定位。实验结果表明,ROI内特征点的匹配准确度可以达到90%以上,系统的定位时间在700ms以内,可以满足系统实时性的要求。该方法主要针对ROI进行特征点提取和匹配,避免了不必要的全局图像处理,从而将匹配速度从秒级缩短至毫秒级。 展开更多

关键词 成像系统 投影法 图像分割 加速稳健特征算法 特征点匹配

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一种基于手绘地图的动态环境视觉导航方法 被引量：7

12

作者 李新德 吴雪建 +1 位作者 朱博 戴先中 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期490-501,共12页

提出了一种基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法.首先,根据较小偏差的原则提取运行路径中的关键引导点,以便将原始路径分成多段.然后,移动机器人在各段运行过程中,对预先绘制的手绘地图中对应的参考图像以及机器人摄像头实时采... 提出了一种基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法.首先,根据较小偏差的原则提取运行路径中的关键引导点,以便将原始路径分成多段.然后,移动机器人在各段运行过程中,对预先绘制的手绘地图中对应的参考图像以及机器人摄像头实时采集到的图像信息进行匹配.这里提出预测估计的方法估计当前视野中最可能存在的图像,以加速图像的匹配过程,并利用SURF(speeded up robust feature)算法检测图像的特征,依靠KD-Tree方法快速求得匹配点,采用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法求解参考图像与实时图像的投影变换矩阵H,进而得到参考图像在实时图像中的位置,并融合里程计数据,得到机器人的大致位置.再后,根据获得的机器人大致位置,计算下一段的运行方向,继续下一段运行.依此类推,直至运动到最后一段.最后,通过一系列的实验,验证了机器人在本文方法下不需要精确环境地图及精确运行路径就能顺利导航,并能实时有效地避开动态障碍物. 展开更多

关键词 移动机器人 视觉 不精确导航 手绘地图 动态环境 SURF

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基于快速鲁棒特征集合统计特征的图像分类方法 被引量：5

13

作者 王澍 吕学强 +1 位作者 张凯 李卓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第1期224-230,共7页

针对现有利用快速鲁棒特征(SURF)进行图像分类的方法中存在的效率低、正确率低的问题,提出一种利用图像SURF集合的统计特征进行图像分类的方法。该方法将SURF的各个维度及尺度信息视为各自独立的随机变量,并利用拉普拉斯响应区分不同数... 针对现有利用快速鲁棒特征(SURF)进行图像分类的方法中存在的效率低、正确率低的问题,提出一种利用图像SURF集合的统计特征进行图像分类的方法。该方法将SURF的各个维度及尺度信息视为各自独立的随机变量,并利用拉普拉斯响应区分不同数据。首先,获取图像的SURF向量集合;然后,分维度计算SURF向量集合的一阶中心绝对矩、带权一阶中心绝对矩等统计特征,并构建特征向量;最后,结合支持向量机(SVM)进行图像分类。在Corel 1K图像库上的实验结果表明,该方法查准率较SURF直方图方法和三通道Gabor纹理特征方法分别提高17.6%和5.4%。通过与HSV直方图特征进行高级特征融合,可获得良好的分类性能。与SURF直方图结合HSV直方图方法、三通道Gabor纹理特征结合HSV直方图方法、基于视觉词袋(Bo VW)模型的多示例学习方法相比,查准率分别提高了5.2%,6.8%,3.2%。 展开更多

关键词 快速鲁棒特征 图像分类 统计特征 随机变量 支持向量机

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基于MIC-SURF的快速图像匹配算法 被引量：5

14

作者 张敬丽 张会清 代汝勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期210-214,共5页

在序列图像匹配应用中,最小亮度变化(MIC)算法存在角点漏检、对噪声敏感、不具有旋转不变性等缺点,降低了特征点检测的精确性和快速性。针对该问题,对MIC算法进行改进,并与加速稳健特征(SURF)算法相结合,提出一种快速的图像匹配算法。... 在序列图像匹配应用中,最小亮度变化(MIC)算法存在角点漏检、对噪声敏感、不具有旋转不变性等缺点,降低了特征点检测的精确性和快速性。针对该问题,对MIC算法进行改进,并与加速稳健特征(SURF)算法相结合,提出一种快速的图像匹配算法。对图像进行自适应平滑滤波,在图像的非平坦区域运用8邻域像素相似法检测需要的几何角点,并采用SURF算法对检测到的特征点进行描述和匹配。实验结果表明,与SURF算法、最小核值相似区-加速稳健特征算法相比,该算法在图像发生旋转变化、噪声变化、亮度变化和仿射变化时都可以提高图像匹配的速度和准确率。 展开更多

关键词 特征点检测 图像匹配 最小亮度变化 加速稳健特征算法 8邻域像素

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一种用于组合导航的SAR图像快速匹配算法 被引量：2

15

作者 刘瑞华 王彦光 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期762-766,共5页

提出了基于合成孔径雷达(SAR)图像匹配技术的惯性导航系统(INS)/SAR组合导航方法。首先将计算机视觉领域的快速鲁棒性特征(SURF)算子用于对SAR图像的局部特征描述,然后对兴趣点建立快速索引,并用阈值为0.6的最近邻法则进行快速的初匹配... 提出了基于合成孔径雷达(SAR)图像匹配技术的惯性导航系统(INS)/SAR组合导航方法。首先将计算机视觉领域的快速鲁棒性特征(SURF)算子用于对SAR图像的局部特征描述,然后对兴趣点建立快速索引,并用阈值为0.6的最近邻法则进行快速的初匹配,最后使用随机抽样一致(RSC)进一步去除错误的匹配点对。实验中,用2组真实的SAR数据对算法进行仿真并与尺度不变特征变换(SIFT)算子进行比较,结果显示,两者的鲁棒性相差很小,但在匹配时间上本文算法明显优于SIFT算子,本文算法更适用于组合导航的SAR图像匹配。 展开更多

关键词 惯性导航系统(INS) 合成孔径雷达(SAR) 图像匹配 快速鲁棒特征(SURF) 快速索引

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基于一种快速鲁棒特征描述子的图像匹配

16

作者 吴铮 孙立 +1 位作者 夏一民 汪亚明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期86-88,共3页

基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来... 基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来描述特征点。最后以特征描述向量的距离为标准寻找不同图像之间的特征匹配。 展开更多

关键词 图像匹配 积分图像 快速Hessian检测子 快速鲁棒特征描述子

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基于兴趣点定位的局部方向模式人脸识别方法 被引量：1

17

作者 罗元 李慧敏 张毅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2248-2252,共5页

为了解决局部方向模式(LDP)在人脸特征提取过程中采用固定的平均分块方式,不能自适应突出不同样本特征的这一问题,提出一种基于兴趣点定位的改进LDP人脸特征提取方法。兴趣点所在位置特征信息丰富,其根据不同图像自动分布,可以突出不同... 为了解决局部方向模式(LDP)在人脸特征提取过程中采用固定的平均分块方式,不能自适应突出不同样本特征的这一问题,提出一种基于兴趣点定位的改进LDP人脸特征提取方法。兴趣点所在位置特征信息丰富,其根据不同图像自动分布,可以突出不同图像的不同特点。首先定位人脸图像的加速鲁棒特征(SURF)特征点,并通过K-means聚类算法优化兴趣点的数量,确定兴趣点位置;之后以每个兴趣点作为中心建立LDP特征提取窗口,计算其4方向LDP编码,得出图像的特征向量;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸进行识别分类。使用该改进算法分别在FERET和Yale数据库中进行实验,并与原始LDP、4方向的LDP方法 (4-LDP)、融合PCA与LDP的特征提取算法(PCA-LDP)进行了比较,实验结果表明,所提出的特征提取方法在保证系统实时性的同时,可以有效提高人脸识别的准确率与稳定性。 展开更多

关键词 局部方向模式 加速鲁棒特征 K均值聚类 人脸识别 兴趣点

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面向目标检测的空间观测图像精确配准 被引量：17

18

作者 沈同圣 张健 娄树理 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期2205-2213,共9页

针对空间目标检测对图像配准精度的要求,本文组合Fourier-Mellin变换和加速鲁棒特征变换(SURF)算法来实现对空间观测图像的精确配准,并研究了该配准算法所涉及的变换模型、特征提取、特征匹配和配准精度等问题。该算法首先利用Fourier-M... 针对空间目标检测对图像配准精度的要求,本文组合Fourier-Mellin变换和加速鲁棒特征变换(SURF)算法来实现对空间观测图像的精确配准,并研究了该配准算法所涉及的变换模型、特征提取、特征匹配和配准精度等问题。该算法首先利用Fourier-Mellin变换计算图像旋转角度的整数值,根据整数角度将待配准图像反向旋转;然后利用SURF算法检测两幅图像的匹配特征点;最后利用最小二乘方法计算旋转角度的浮点值和平移量,而整数角度与浮点角度之和就是待配准图像的实际旋转角度。文中分析了SURF特征点检测与图像尺寸、DoH响应阈值以及尺度空间层数之间的关系。实验结果表明:提出的算法对图像旋转角度估计值的均方误差为0.0077°,50组实拍图像中星点质心均方误差的平均值为0.1353pixel,能够满足空间目标检测对图像配准的精度要求。 展开更多

关键词 空间观测图像 图像配准 FOURIER-MELLIN变换 加速鲁棒特征(SURF)算法 配准精度

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SURF和RANSAC在图像拼接中的应用 被引量：15

19

作者 王凌云 尹海波 王琪 《电子测量技术》 2016年第4期71-75,共5页

图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展。SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述。RANSAC能够在inliers大于50%的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用。本文利用SURF特征描述子对图像... 图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展。SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述。RANSAC能够在inliers大于50%的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用。本文利用SURF特征描述子对图像特征点进行检测和描述,然后运用交叉匹配的策略有效地消除一些错误匹配点对,然后运用RANSAC算法进行模型估计,最后使用线性加权的方式对图像进行融合。该方法利用了SURF快速检测和稳定性的特点和RANSAC算法时间复杂度小的特点进行特征点快速准确匹配,最终能够实现快速的图像拼接。 展开更多

关键词 图像拼接 快速鲁棒描述子(SURF) 随机采样一致(RANSAC)

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快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化 被引量：9

20

作者 刘金硕 曾秋梅 +2 位作者 邹斌 江庄毅 邓娟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期24-27,43,共5页

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型... 提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。 展开更多

关键词 快速鲁棒特征 CUDA 特征提取 影像匹配

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