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改进的SIFT算法图像匹配研究 被引量：33
1
作者 冯文斌 刘宝华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期200-205,232,共7页
对SIFT(尺度不变特征变换)算法特征描述子维数过高,导致匹配速度过慢、匹配率低等问题,提出了一种分级放射状分区的方法来构建特征描述子,将特征点邻域划分为8个区域,统计各个区域内8个方向的梯度方向直方图,得到64维特征描述子,使特征... 对SIFT(尺度不变特征变换)算法特征描述子维数过高,导致匹配速度过慢、匹配率低等问题,提出了一种分级放射状分区的方法来构建特征描述子,将特征点邻域划分为8个区域,统计各个区域内8个方向的梯度方向直方图,得到64维特征描述子,使特征描述子维数降低50%。同时因马氏距离考虑了特征描述子向量间的相关性,在匹配时用马氏距离双向匹配方法代替欧氏距离进行匹配,并用RANSAC(随机抽样一致性)方法消除误配点。实验结果表明,改进的SIFT算法保留了SIFT算法对模糊、压缩、旋转和缩放等不变性优势,并提高了匹配速度,正确匹配率平均增加10%~15%。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 特征描述子 马氏距离 欧氏距离 随机抽样一致性
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基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法 被引量：28
2
作者 贾雯晓 张贵仓 +1 位作者 汪亮亮 秦娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期203-207,共5页
为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性(SSIM)来提取图像... 为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性(SSIM)来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(sift) 随机抽样一致性(RANSAC) 图像配准 非下采样轮廓波(NSCT)变换 特征点
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图像拼接技术综述 被引量：28
3
作者 裴红星 刘金达 +1 位作者 葛佳隆 张斌 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期1-10,29,共11页
图像拼接技术是图像处理技术中的研究热点.对图像拼接技术进行分析与总结,基于图像拼接技术的发展历史与现状,介绍了图像拼接技术的背景与应用;概括了图像拼接的基本概念与拼接流程,主要研究了图像拼接中的图像配准技术,对图像配准中的... 图像拼接技术是图像处理技术中的研究热点.对图像拼接技术进行分析与总结,基于图像拼接技术的发展历史与现状,介绍了图像拼接技术的背景与应用;概括了图像拼接的基本概念与拼接流程,主要研究了图像拼接中的图像配准技术,对图像配准中的经典算法进行分类概述,并研究了各算法的基本思想与优缺点,对其中的尺度不变特征变换算法进行了重点介绍,概述了图像融合的基本类别,详细介绍了图像融合中最常用的加权平均法,最后指出了图像拼接中的当前问题与发展趋势. 展开更多
关键词 图像拼接 图像配准 图像融合 sift
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基于图像配准的栅格地图拼接方法 被引量：25
4
作者 祝继华 周颐 +2 位作者 王晓春 邗汶锌 马亮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期285-294,共10页
栅格地图拼接是多移动机器人协同创建环境地图中的一项关键技术.本文提出一种图像配准意义下的栅格地图拼接方法.该方法将栅格地图拼接问题视为图像配准问题,建立相应的目标函数,并给出局部收敛的迭代最近点算法求解该目标函数.为获得... 栅格地图拼接是多移动机器人协同创建环境地图中的一项关键技术.本文提出一种图像配准意义下的栅格地图拼接方法.该方法将栅格地图拼接问题视为图像配准问题,建立相应的目标函数,并给出局部收敛的迭代最近点算法求解该目标函数.为获得最优的拼接结果,该方法从待拼接的地图中提取局部不变特征,并借助随机抽样一致性算法分析初始拼接参数,以作为迭代最近点算法的初值.最后,提出了拼接参数已知时的栅格地图融合规则.实验结果表明,该方法能可靠地实现栅格地图拼接,且具有精度高和速度快的优点. 展开更多
关键词 多移动机器人系统 栅格地图拼接 图像配准 迭代最近点算法 尺度不变特征转换
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基于图像梯度信息强化的SIFT特征匹配算法改进 被引量：18
5
作者 孙健钧 赵岩 王世刚 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期82-88,共7页
针对传统特征匹配算法匹配率低的问题,提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换(SIFT)特征匹配算法的改进算法.首先通过适当的梯度算子求出梯度图;然后以特定权值将梯度图与原图融合,归一化后对融合图像进行高斯模糊;最后利用... 针对传统特征匹配算法匹配率低的问题,提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换(SIFT)特征匹配算法的改进算法.首先通过适当的梯度算子求出梯度图;然后以特定权值将梯度图与原图融合,归一化后对融合图像进行高斯模糊;最后利用传统算法进行特征提取.实验结果表明,改进算法的视角、旋转不变性明显优于原算法,对亮度变化较大或有噪声的图像匹配率也略有提升,有效提高了SIFT特征匹配算法的准确性. 展开更多
关键词 尺度不变特征转换 特征匹配 局部特征 梯度
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基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法 被引量：18
6
作者 杨春德 成燕菲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期3053-3059,共7页
针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象,提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先,用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像指定区域特征点并用双向K近邻(KNN)算法进行图像配准,有效提... 针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象,提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先,用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像指定区域特征点并用双向K近邻(KNN)算法进行图像配准,有效提高算法效率;其次,利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除,解决拼接缝色差过渡不均匀问题;最后,针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象,利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型,把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比,图像质量提升了5.84%~7.83%,拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明,该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象,从而提高了图像质量;而且提高了拼接效率,降低了全景图倾斜扭曲程度。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 最优拼接缝 图像融合 自适应消除 图像矫直
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基于改进SIFT算法的图像匹配方法 被引量：16
7
作者 丁苏楠 张秋菊 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第10期45-47,50,共4页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中128维的高维度特征描述符导致耗时长,实时性差的问题,首先提出了一种非线性的基于局部线性嵌入(LLE)法的降维方法,尽可能地保留原数据空间中的非线性信息,缩短算法运行时间,提高匹配精度。其次,针对匹... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中128维的高维度特征描述符导致耗时长,实时性差的问题,首先提出了一种非线性的基于局部线性嵌入(LLE)法的降维方法,尽可能地保留原数据空间中的非线性信息,缩短算法运行时间,提高匹配精度。其次,针对匹配过程中使用欧氏距离计算量大的问题,提出使用曼哈顿距离计算参考图与待匹配图的相似度,进一步减少算法所耗时间。实验结果表明,该算法在具有较高匹配率的同时,提高了匹配速度。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(sift) 局部线性嵌入法 MATLAB 图像匹配
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一种具有实时性的SIFT特征提取算法 被引量：14
8
作者 李鹤宇 王青 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期865-871,共7页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差和在生成灰度图时信息丢失的问题,提出一种对比度增强和使用DAISY描述符的SIFT特征提取算法。首先,通过彩色图和原始灰度图计算像素的颜色调整值和曝光调整值,根据调整值与原灰度级获得对比度增... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差和在生成灰度图时信息丢失的问题,提出一种对比度增强和使用DAISY描述符的SIFT特征提取算法。首先,通过彩色图和原始灰度图计算像素的颜色调整值和曝光调整值,根据调整值与原灰度级获得对比度增强的灰度图。其次,使用改进后的灰度图提取SIFT特征点,并根据邻域灰度级计算不同高斯核和方向下的卷积方向图。最终,由特征点和采样点不同方向的偏导数值获得DAISY描述符,该描述符结构简单,便于计算。对由标准图像数据集提取的特征点使用K近邻(KNN)算法进行匹配,以评价在不同变化下算法的准确率。试验结果表明,该算法能够获得更多的特征点,并且在保证准确率的同时降低描述符生成部分和特征匹配部分的时间。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(sift) 图像匹配 对比度增强 DAISY描述符
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基于ASIFT的无缝图像拼接方法 被引量：12
9
作者 杨小辉 王敏 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第2期241-244,249,共5页
传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一... 传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。 展开更多
关键词 尺度不变特征转换 仿射-尺度不变特征转换算法 图像拼接 随机抽样一致算法 变换矩阵 图像配准 加权平滑算法
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基于改进Hausdorff距离的图像配准方法 被引量：12
10
作者 李伟峰 周金强 方圣辉 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2014年第2期93-98,共6页
针对多尺度遥感图像灰度差异大的特点,利用特征集形状进行配准,提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算法。首先采用基于尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不... 针对多尺度遥感图像灰度差异大的特点,利用特征集形状进行配准,提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算法。首先采用基于尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征;然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)寻求图像间的几何变换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多尺度遥感图像的配准。实验结果表明,改进的Hausdorff距离算法与传统的Hausdorff相比,具有较高的配准精度和较快的配准速度,且稳定性和抗噪性更高,更适合用于图像配准。 展开更多
关键词 HAUSDORFF距离 图像配准 遗传算法( GA) 尺度不变特征转换( sift)
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多尺度特征提取的双目视觉匹配 被引量：11
11
作者 孔军 汤心溢 蒋敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期1-5,共5页
提出一种基于多尺度特征提取的双目视觉匹配算法,旨在提高传统算法的实时性和鲁棒性。该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及双目视图的双向配准的办法,以改善特征点匹配效率和精度。实验证明,多尺度特... 提出一种基于多尺度特征提取的双目视觉匹配算法,旨在提高传统算法的实时性和鲁棒性。该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及双目视图的双向配准的办法,以改善特征点匹配效率和精度。实验证明,多尺度特征提取算法能够有效而快速地完成双目视图的特征点匹配。 展开更多
关键词 双目视觉 尺度不变特征转换(sift) 多尺度 尺度因子 特征描述子
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一种基于LTP特征的图像匹配方法 被引量：10
12
作者 赵灵芝 李伟生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第10期3983-3985,共3页
为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP(局部三值模式)特征的图像匹配方法。LTP是LBP(局部二值模式)的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光... 为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP(局部三值模式)特征的图像匹配方法。LTP是LBP(局部二值模式)的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光照变化都具有良好的鲁棒性,解决了在光照可变条件下流行的SIFT方法进行匹配的困难。通过对不同变换的图像进行匹配实验表明,该方法得到的匹配结果比LBP效果更好,鲁棒性更高,而在光照可变和噪声很大的情况下比流行的SIFT方法更实用。 展开更多
关键词 图像匹配 局部三值模式 局部二值模式 尺度不变特征变换
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基于改进光流场和尺度不变特征变换的非刚性医学图像配准 被引量：12
13
作者 王婕妤 王加俊 张静亚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1222-1228,共7页
该文对传统的变分光流模型进行了改进,结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取提出一种新颖的非刚性医学图像配准算法。该算法模型使用亮度守恒与梯度守恒假设相结合的数据项,很好地解决了对医学图像中局部病灶异常、亮度不均匀等区域的... 该文对传统的变分光流模型进行了改进,结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取提出一种新颖的非刚性医学图像配准算法。该算法模型使用亮度守恒与梯度守恒假设相结合的数据项,很好地解决了对医学图像中局部病灶异常、亮度不均匀等区域的处理问题;通过采用自适应的各向异性正则项,解决了传统光流模型中的过平滑所导致的图像严重模糊和重要细节丢失的问题;通过结合SIFT特征点提取,并采用多分辨率分层细化、内部不动点迭代以及由粗到细的变形技术求解策略,很好地解决了传统光流场模型无法对大形变医学图像以及细节进行配准的问题。实验证明:该文的模型和算法可以很好地实现对医学图像的非刚性配准。 展开更多
关键词 非刚性医学图像配准 光流场 尺度不变特征变换 自适应正则项
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基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接 被引量：10
14
作者 刘通 胡亮 +1 位作者 王永军 初剑峰 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期99-108,共10页
针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题,提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法,通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接.通过两次实验将该算法与传统算法进行对比.首先,以欧氏距离作为评价指标,分别通过两... 针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题,提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法,通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接.通过两次实验将该算法与传统算法进行对比.首先,以欧氏距离作为评价指标,分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计,对它们的图像配准能力进行评估.其次,在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果.实验结果表明,卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力,因此对于外观产生较大变化的遥感图像,可采用该算法代替传统算法实现图像拼接,得到更精确的全景图像. 展开更多
关键词 卫星遥感 卷积神经网络 图像拼接 尺度不变特征转换
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一种抗几何旋转攻击零水印算法 被引量：11
15
作者 刘万军 孙思宇 +2 位作者 曲海成 冯琳 何牧泽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2803-2808,共6页
为了解决零水印算法存在抗几何攻击能力弱的问题,提出了一种抗几何旋转攻击的零水印算法。首先根据尺度不变特征变换(SIFT)旋转校正后图像像素失真情况,在中心地带确定像素近似无损的安全区域;其次将该区域进行二级冗余离散小波变换提... 为了解决零水印算法存在抗几何攻击能力弱的问题,提出了一种抗几何旋转攻击的零水印算法。首先根据尺度不变特征变换(SIFT)旋转校正后图像像素失真情况,在中心地带确定像素近似无损的安全区域;其次将该区域进行二级冗余离散小波变换提取低频区域,对该低频区域进行分块并提取每个块的最大奇异值,同时利用每块最大奇异值构建过渡矩阵;然后通过比较过渡矩阵的每个元素值与其均值关系构造特征矩阵;最后将加密后的水印图像与特征矩阵共同构建零水印。实验结果表明,与仅利用SIFT校正算法相比,抗旋转攻击鲁棒性平均提高了13. 26%,与GH旋转矩和伪Zernike正交矩算法相比,抗旋转攻击鲁棒性分别提高了1. 1%和0. 94%;对常规攻击、缩放攻击和循环平移以及小范围的剪切攻击均具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 内接正方形区域 冗余离散小波 ARNOLD 特征矩阵 奇异值分解 抗几何攻击
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基于多尺度特征提取的运动目标定位研究 被引量：10
16
作者 孔军 汤心溢 蒋敏 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期21-26,共6页
从尺度不变特征变换算法的实时性与鲁棒性分析入手,针对其在特征点匹配精度和匹配效率两方面不足,提出一种基于运动目标的多尺度特征提取算法.该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及时间轴帧图像双向配... 从尺度不变特征变换算法的实时性与鲁棒性分析入手,针对其在特征点匹配精度和匹配效率两方面不足,提出一种基于运动目标的多尺度特征提取算法.该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及时间轴帧图像双向配准的办法,成功地修正了运动目标图像配准的实时性与鲁棒性的不足.实验证明,多尺度特征提取算法能够有效而快速地完成时间轴帧图像的特征点匹配. 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 多尺度 尺度因子 帧图像
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单摄像头旋转监控下的快速图像拼接 被引量：10
17
作者 杜往泽 宋执环 +1 位作者 闫文博 吴乐刚 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期245-254,共10页
目的现今视频监控受到越来越广泛的应用,而在超广角区域监控领域仍然存在实时性、价格费用的限制。为此提出一种采用单摄像头,通过支持向量机与相位相关法相结合的在线实时快速图像拼接。方法针对单摄像头定点旋转获得的图像序列,其拼... 目的现今视频监控受到越来越广泛的应用,而在超广角区域监控领域仍然存在实时性、价格费用的限制。为此提出一种采用单摄像头,通过支持向量机与相位相关法相结合的在线实时快速图像拼接。方法针对单摄像头定点旋转获得的图像序列,其拼接矩阵具有位姿相关的特点,采用相位相关法计算图像位姿信息,采用尺度不变特征变换(SIFT)算子计算对应位姿下的图像拼接矩阵,并使用支持向量机建立离线模型,在线过程中,根据当前帧的位姿信息计算拼接矩阵,再使用相位相关法实现精确匹配,以获取实时拼接图像。结果采用DM6446嵌入式平台检验算法的可靠性,该算法可稳定地在0.1 s的图像采样时间内完成图像拼接,相较于传统的基于特征匹配方法,大幅提高了运算速度与运算稳定性,且运算结果清晰度符合监控要求。结论本文图像拼接算法,根据位姿信息实时计算拼接矩阵,以获得可靠快速的全景图像。实验结果表明,该算法在动态复杂环境下依然具有较好的稳定性与图像清晰度。 展开更多
关键词 视频监控 嵌入式系统 图像全景拼接 相位相关法 支持向量回归(SVR)建模 尺度不变特征变换(sift)
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改进的SIFT结合余弦相似度的人脸匹配算法 被引量：10
18
作者 魏玮 张芯月 朱叶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期207-212,共6页
针对人脸图像匹配在光照、姿态、表情等复杂背景下匹配耗时较长且正确率较低的问题,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)结合余弦相似度(Cosine Similarity,CS)的人脸匹配算法,通过构建圆形分区的... 针对人脸图像匹配在光照、姿态、表情等复杂背景下匹配耗时较长且正确率较低的问题,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)结合余弦相似度(Cosine Similarity,CS)的人脸匹配算法,通过构建圆形分区的特征描述符,降低特征向量维数,利用正反双向匹配以及匹配点对集中各匹配点对之间近似满足余弦相似的原则,采用余弦相似度来进行误匹配点对的剔除。在FEI人脸数据库上与目前流行的人脸匹配算法进行对比实验,实验结果证明了该算法在保证人脸匹配正确率和匹配点对数量的前提下,匹配速度平均提高2~2.5倍。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 特征描述子 余弦相似度 人脸图像匹配
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基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配 被引量：9
19
作者 郝帅 吴瑛琦 +3 位作者 马旭 何田 文虎 王峰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期602-614,共13页
针对红外图像和可见光图像因成像机理不同导致传统匹配算法匹配精度不高、鲁棒性差的问题,提出一种基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配算法。为了减小可见光图像与红外图像之间特征差异对匹配结果造成的影响,通过迁移学习共享权... 针对红外图像和可见光图像因成像机理不同导致传统匹配算法匹配精度不高、鲁棒性差的问题,提出一种基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配算法。为了减小可见光图像与红外图像之间特征差异对匹配结果造成的影响,通过迁移学习共享权重的方式在可见光图像和红外图像基础上利用CycleGAN生成伪红外图像,利用SIFT特征提取算法分别提取伪红外图像和红外图像的特征点并进行匹配。为了降低错误匹配率,利用RANSAC剔除误匹配点对。最后,将伪红外图像上的特征点映射至可见光图像,从而实现可见光图像与红外图像的匹配。为了验证所提出算法的有效性,从OTCBVS和TNOImageFusionDataset数据集中任选4组异源图像,并分别在无噪声、有噪声以及存在角度畸变3种情况下与SIFT、Canny-SIFT、SURF以及CMM-Net 4种经典算法进行比较。实验结果表明,在不考虑角度畸变和噪声干扰的条件下,所提出算法的匹配正确率可达95%以上;当存在角度畸变和噪声干扰情况时,本文算法的匹配正确率依然在95%以上,具有匹配精度高、鲁棒性强的优点。 展开更多
关键词 图像匹配 异源图像 Cycle生成对抗网络 尺度不变特征 随机抽样一致算法
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卷积神经网络特征在遥感图像配准中的应用 被引量：9
20
作者 叶发茂 罗威 +3 位作者 苏燕飞 赵旭青 肖慧 闵卫东 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2019年第2期32-37,共6页
遥感图像配准是许多遥感应用的重要步骤之一。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的图像高层特征在图像分类和检索问题上表现优异,能够克服低层配准特征的表达能力有限、容易受到干扰等问题。因此对利用CNN特征进行遥... 遥感图像配准是许多遥感应用的重要步骤之一。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的图像高层特征在图像分类和检索问题上表现优异,能够克服低层配准特征的表达能力有限、容易受到干扰等问题。因此对利用CNN特征进行遥感图像配准开展研究。首先,针对遥感图像配准问题,对CNN中的全连接层特征和不同聚合大小的卷积层特征进行了研究;然后,对利用CNN特征进行图像配准的方法进行了分析;最后,将CNN特征与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征在图像的旋转角度、缩放倍数和亮度依次变换时的配准性能进行了对比分析。实验结果表明,在匹配精度和正确对应点的数量方面,CNN特征比SIFT方法具有更好的匹配性能;对变换后的图像而言,微调后的CNN特征比SIFT特征具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 遥感图像配准 聚合卷积特征 尺度不变特征变换(sift)
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