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基于SIFT和RANSAC的特征图像匹配方法 被引量：40
1
作者 常青 张斌 邵金玲 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期747-751,共5页
针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间... 针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离比来加速完成特征点对预匹配。在此基础上引入随机抽样一致性(RANSAC)算法去除不可靠的匹配对。最后根据匹配点对计算出图像间透射变换的参数。实验结果表明:该匹配算法具有尺度、旋转不变性以及一定的仿射不变性、抗干扰性,可以实现目标物体匹配。 展开更多
关键词 图像匹配 尺度不变特征变换 随机采样一致性(ransac)
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中值滤波在噪声图像匹配中的应用 被引量：6
2
作者 杨雷 唐瑞尹 王兴朝 《现代计算机》 2021年第17期135-139,共5页
在图像匹配中噪声是影响图像匹配准确性的关键因素之一,为了提高图像匹配的准确率,本文提出了中值滤波与SIFT算法相结合的图像匹配算法。使用中值滤波对含有噪声的图像进行预处理,然后采用SIFT算法对图像中的特征点进行检测并获取特征... 在图像匹配中噪声是影响图像匹配准确性的关键因素之一,为了提高图像匹配的准确率,本文提出了中值滤波与SIFT算法相结合的图像匹配算法。使用中值滤波对含有噪声的图像进行预处理,然后采用SIFT算法对图像中的特征点进行检测并获取特征点的描述符。在图像匹配中采用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)算法快速完成图像特征点的匹配,最终采用随机采样一致性(RANSAC)完成对错误匹配的剔除实现图像的精确匹配。 展开更多
关键词 图像匹配 中值滤波 SIFT算法﹔快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN) 随机采样一致性(ransac)
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一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法 被引量：3
3
作者 苏宇 刘海燕 李国勇 《广西科技大学学报》 2022年第4期70-77,共8页
针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法。基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS... 针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法。基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS)关键点检测方法和非最大抑制值处理关键点,通过改进的快速点特征直方图(FPFH)优化建立关键点之间的对应关系组,融合过滤筛选、PCA主方向限制,以降低迭代次数且能利用ICP进行精准配准。本文对飞机点云、道路点云和兔子点云的点云配准数据进行特征点检测方法对比实验,实验表明:在相同的迭代次数条件下,RANSAC+PCA+ICP配准方法比RANSAC+ICP配准方法更具有稳定性,运算时间分别降低7.60%、13.49%、15.64%,并具有较好的配准效果。 展开更多
关键词 点云配准 随机采样一致性(ransac) 主成分分析(PCA) 局部关键点 迭代最近点法(ICP)
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曼哈顿世界环境下消失点非线性优化估计算法 被引量：3
4
作者 韩冰心 卢惠民 +1 位作者 于清华 张礼廉 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期2931-2940,共10页
目的符合曼哈顿假设的结构化场景简称曼哈顿世界,具有丰富的场景结构特征。消失点作为直线的潜在观测,是一种全局信息,可以显式地体现载体坐标系与世界坐标系之间的姿态关系。为更加准确地估计消失点,本文针对单目图像,同时考虑实时性... 目的符合曼哈顿假设的结构化场景简称曼哈顿世界,具有丰富的场景结构特征。消失点作为直线的潜在观测,是一种全局信息,可以显式地体现载体坐标系与世界坐标系之间的姿态关系。为更加准确地估计消失点,本文针对单目图像,同时考虑实时性和准确性,提出了具有更高精度的基于非线性优化的消失点估计算法。方法分析目前性能最优的基于随机采样一致性(random sample consistency,RANSAC)的消失点估计方法,通过对直线单参数化、利用正交性约束生成候选假设以及RANSAC过程的重点分析与改进,更加快速准确地得到消失点估计,为后续优化提供初值。利用直线分类时计算的误差度量构建最小二乘优化模型,采用非线性优化方法迭代求解,并采用鲁棒核函数保证迭代的精确性和结果的最优性。结果通过仿真实验和基于公共数据集的实验对本文提出算法与目前性能最优算法进行比较。仿真实验中,相比于RCM(R3_CM1)及RCMI(R3_CM1_Iter),本文算法结果在轴角形式下的角度偏差减小了24.6%;有先验信息约束时,角度偏差降低一个数量级,仅为0.06°,精度大幅提高。在YUD(York urban city databbase)数据集中,本文算法相较于RCM和RCMI,角度偏差分别减小了27.2%和23.8%,并且80%的消失点估计结果角度偏差小于1.5°,性能明显提升且更具稳定性。此外,本文算法在仿真实验对每一图像帧的平均优化耗时为0.008 s,可保证整体的实时性。结论本文提出的消失点估计算法,对基于RANSAC的方法进行了改进,在不影响实时性的基础上,估计结果更加准确、鲁棒,并且更具稳定性。 展开更多
关键词 曼哈顿世界 消失点(VP) 随机采样一致性(ransac) 非线性优化 误差度量
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基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法 被引量：2
5
作者 梁栋 王红平 +1 位作者 刘修国 沈永林 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1613-1618,共6页
三维激光扫描点云在建筑物场景配准中存在同名特征难以区分、投票匹配算法复杂度高等问题。为此,提出了一种基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法。平面基元组被定义为具有近似相同法向量的点云面集合。该方法从点云中提取平面基... 三维激光扫描点云在建筑物场景配准中存在同名特征难以区分、投票匹配算法复杂度高等问题。为此,提出了一种基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法。平面基元组被定义为具有近似相同法向量的点云面集合。该方法从点云中提取平面基元,根据平面法向量方向,划分平面基元组,然后借助基元组搜索同名平面,利用单位四元数法估计转换参数。实验结果表明,该方法适用于建筑物场景,能够实现点云的自动配准。 展开更多
关键词 建筑物 平面提取 层次聚类 平面基元组 点云配准 随机采样一致性(ransac)
原文传递
鲁棒的掌纹图像特征提取方法 被引量：1
6
作者 竺乐庆 陈文智 +1 位作者 幸锐 张三元 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1412-1418,共7页
提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法.采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类,应用Ostu二值化方法分割出手掌,并提取出有效掌纹区域.采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点,给每个特征点赋予... 提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法.采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类,应用Ostu二值化方法分割出手掌,并提取出有效掌纹区域.采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点,给每个特征点赋予方向,并根据局部区域特征构造方向不变的特征向量,所有特征点及其特征向量的集合构成了掌纹图像特征.在识别时只须在两个特征点集之间查找匹配对应,并通过随机采样一致性检验最大一致集中内点个数是否大于自适应域值来确定两个手掌是否匹配.利用该算法对网络摄像头采集的手掌样本进行了实验测试,获得了较高的识别精度与性能.该算法对手掌的距离、方向、姿势没有特殊要求,是一种鲁棒高效的掌纹图像特征提取方法. 展开更多
关键词 掌纹识别 均值平移 OSTU 角点检测 随机采样一致性(ransac)
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地铁点云分割方法比较研究
7
作者 王丙达 《四川建材》 2019年第4期134-137,共4页
地铁点云数据包含了多种物体信息,无法对其进行特征识别,因此,需要通过对点云数据的分割来将点云数据所包含的不同的场景进行分离,提取出单个目标的点云信息。本文基于地铁场景中不同物体的自身特点,分别采用欧式聚类点云分割法、随机... 地铁点云数据包含了多种物体信息,无法对其进行特征识别,因此,需要通过对点云数据的分割来将点云数据所包含的不同的场景进行分离,提取出单个目标的点云信息。本文基于地铁场景中不同物体的自身特点,分别采用欧式聚类点云分割法、随机采样一致性(RANSAC)点云分割法和区域生长点云分割法并结合PCL(Point Cloud Library)点云函数库对地铁点云数据中广告墙、地铁上下车门、墩柱、轨道这四个主要部件进行分割。通过对分割后的结果进行分析,结果是在地铁情景中,基于区域生长的点云分割法更适合于准确分割出用户感兴趣的目标单体点云数据。 展开更多
关键词 欧式聚类点云分割法 随机采样一致性(ransac)点云分割法 区域生长点云分割法
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基于SIFT改进的图像拼接技术分析
8
作者 陈路路 颜建平 曹芳菊 《计算机与网络》 2011年第15期42-45,共4页
为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值(SUSAN)算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程... 为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值(SUSAN)算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。 展开更多
关键词 图像拼接 SUSAN SIFT描述子 随机采样一致性算法(ransac)
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