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基于SIFT特征的图像检索 被引量：31
1
作者 吴锐航 李绍滋 邹丰美 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第2期478-481,共4页
提出一种多尺度图像检索算法,该算法基于SIFT特征提取,它将一幅图像转换成特征向量的集合,图像间的相似距离是通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来实现的。实验结果很好地说明了该算法具有尺度、平移、旋转不变性,一定的仿射、光照... 提出一种多尺度图像检索算法,该算法基于SIFT特征提取,它将一幅图像转换成特征向量的集合,图像间的相似距离是通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来实现的。实验结果很好地说明了该算法具有尺度、平移、旋转不变性,一定的仿射、光照不变性以及算法能很好地应用在特定形状特征目标的检索中。 展开更多
关键词 基于内容的图像检索 尺度不变特征变换特征 K-L变换 近似最近邻搜索 欧氏距离
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稳健的球面全景图全自动生成算法 被引量：15
2
作者 李艳丽 向辉 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1393-1398,共6页
提出一种基于尺度不变特征变换特征点的全自动球面全景图生成算法,将原始图像投影到同一个虚拟球面上,再对球面展开图融合拼接,以避免叠加误差;并设计了一种非匹配点剔除方法,比常用的RANSAC算法提高了效率和准确性.实验验证了该算法的... 提出一种基于尺度不变特征变换特征点的全自动球面全景图生成算法,将原始图像投影到同一个虚拟球面上,再对球面展开图融合拼接,以避免叠加误差;并设计了一种非匹配点剔除方法,比常用的RANSAC算法提高了效率和准确性.实验验证了该算法的稳健性和快速性. 展开更多
关键词 球面全景图 稳健性 图像拼接 尺度不变特征变换特征点
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基于改进特征袋模型的奶牛识别算法 被引量：10
3
作者 陈娟娟 刘财兴 +1 位作者 高月芳 梁云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2346-2351,共6页
针对特征袋(BOF)模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图(HOG)特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字... 针对特征袋(BOF)模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图(HOG)特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理(SPM)生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集(包含15类奶牛、共7 500张奶牛头部图像)上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核将算法的识别率平均提高2.5个百分点;使用优化HOG特征,相比使用传统HOG特征将算法识别率平均提高21.3个百分点,运算效率为其1.68倍;相比使用尺度不变特征变换(SIFT)特征,在保证平均识别精度达95.3%的基础上,运算效率为其7.10倍。分析结果可知,该算法在奶牛个体识别领域具有较好的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 特征袋模型 图像识别 梯度直方图特征 空间金字塔匹配 尺度不变特征变换特征
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基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除 被引量：8
4
作者 刘政 刘本永 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3554-3559,共6页
特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT)图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算... 特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT)图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。 展开更多
关键词 图像配准 深度估计 特征点误匹配 随机抽样一致性 尺度不变特征变换特征点
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融合局部聚合描述符和全局特征的现勘图像分类算法 被引量：4
5
作者 刘颖 倪天宇 +2 位作者 王富平 刘卫华 艾达 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第3期1118-1124,共7页
针对低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率不高的不足,提出一种融合局部聚合描述符(vector of locally aggregated descriptors,VLAD)和全局特征的现勘图像分类算法。首先,分别提取HSV颜色直方图和局部二值模式(loca... 针对低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率不高的不足,提出一种融合局部聚合描述符(vector of locally aggregated descriptors,VLAD)和全局特征的现勘图像分类算法。首先,分别提取HSV颜色直方图和局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征作为图像全局特征;然后,对现勘图像进行密集采样,提取每个子区域的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征,利用VLAD方法对提取的密集SIFT特征进行编码;最后,将全局特征和VLAD特征融合,并采用直方图相交核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。针对现勘5K、轮胎5K和Corel-1K数据集,比较提出算法与基于低层特征、基于词袋模型、基于空间金字塔模型特征分类方法的性能。结果表明:提出的算法分类精度优于对比算法。 展开更多
关键词 图像全局特征 尺度不变特征变换特征 局部聚合描述符 支持向量机 现勘图像分类
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融合整体和局部信息的三维模型检索方法 被引量：1
6
作者 牟春倩 唐雁 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2016年第6期48-53,共6页
基于特征融合的三维模型检索方法能有效提高检索效率,提出一种融合整体和局部信息的三维模型检索方法。分别通过Canny算子提取边缘特征和基于尺度不变特征变换特征的词袋模型提取词频向量特征,边缘特征用于描述三维模型的整体信息,词频... 基于特征融合的三维模型检索方法能有效提高检索效率,提出一种融合整体和局部信息的三维模型检索方法。分别通过Canny算子提取边缘特征和基于尺度不变特征变换特征的词袋模型提取词频向量特征,边缘特征用于描述三维模型的整体信息,词频向量特征用于描述三维模型的局部信息,将这两种特征融合成为新的特征用于描述三维模型。试验表明,融合整体和局部信息的三维模型检索方法能够有效地提高检索结果的准确率。 展开更多
关键词 三维模型检索 特征融合 词袋模型 CANNY算子 尺度不变特征变换特征
原文传递
基于改进SIFT特征提取的车标识别 被引量：19
7
作者 耿庆田 赵浩宇 +1 位作者 王宇婷 赵宏伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1267-1274,共8页
为减少SIFT车标识别算法中检测极值点的冗余以及各种图像变化因素的不利影响,提出了基于边缘约束和全局结构化的改进SIFT算法。利用图像不变矩理论及图像边缘检测算法只对目标图像的边缘区域检测,剔除与车标识别区域无关的极值点;同时... 为减少SIFT车标识别算法中检测极值点的冗余以及各种图像变化因素的不利影响,提出了基于边缘约束和全局结构化的改进SIFT算法。利用图像不变矩理论及图像边缘检测算法只对目标图像的边缘区域检测,剔除与车标识别区域无关的极值点;同时将特征点邻域划分为圆形并计算出同心圆内像素点最大曲率来构建全局SIFT组合特征向量,使SIFT描述子具有全局描述特性;并结合SVM模型作为车标图像特征向量的分类器进行特征分类、识别。仿真实验结果表明:改进的SIFT算法可以减少冗余极值点约25%~45%,提高了检测极值点的有效性;使车标平均识别率达到97%以上,改善了识别实时性。改进SIFT的车标识别方法与几种常用的图像特征提取算子相比较具有识别率高、识别速度快的优点。 展开更多
关键词 车标识别 尺度不变特征变换特征 边缘约束 极值点检测 支持向量机
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SIFT特征匹配算法研究 被引量：7
8
作者 张书霞 左海平 《现代计算机》 2010年第7期64-67,共4页
提取灰度图像的SIFT特征并将其应用于图像检索是目前国内外研究的热点。用距离函数对图像的特征向量进行相似性度量,从而实现SIFT特征向量的匹配。通过实验很好地证明当图像本身的变化(例如大小或者旋转)对于图像的匹配的几乎没有影响。
关键词 SIFT(尺度不变特征变换特征) 欧式距离 匹配 DOG金字塔
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光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现 被引量：5
9
作者 姬晓飞 秦宁丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3302-3307,共6页
针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像... 针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包(Bo F-SIFT)特征提出了一种分层的Bo F-SIFT特征表示目标的全局特征和局部特征,详细地描述了目标的分布特性;最后,采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的Ada Boost算法,经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别,识别率达到了93.52%。实验结果表明,所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著,特征选取恰当,识别方法快速有效。 展开更多
关键词 光学遥感图像 多类目标 自适应阈值 基于尺度不变特征变换的特征包特征 ADABOOST算法
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