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针对倾斜摄影中包含多个视角的影像而使匹配速度较慢的问题,提出了一种Speeded up robust features(SURF)、Fast Retina Keypoint(FREAK)和改进的Random Sample Consensus(RANSAC)算法相结合的影像匹配算法。首先利用SURF算法提取出稳健的特征点,然后利用FREAK描述符对特征点进行描述,在影像匹配阶段首先进行预匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除错误匹配点对。经实验比较分析后得出:该算法在效率和匹配精度上都有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对遥感影像的安全保护,提出了一种基于SURF特征区域的鲁棒水印算法。首先在影像中检测SURF特征点,选取鲁棒性强的点构造互不重叠的特征区域并进行归一化处理,进而对归一化的区域实施整数小波变换,根据生成的模板选取相应位置的系数,最后通过量化的方式将水印信息重复嵌入到每个特征区域内。水印的检测可直接在攻击后的影像中进行,无需校正恢复,实现了盲提取。采用边缘像素替换的策略来保证影像的数据精度,不影响遥感影像的使用。实验表明,该算法具有良好的不可见性,且对常规攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感影像的安全。 相似文献
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针对目前移动增强现实三维注册实时性不强和鲁棒性差的问题,提出一种基于改进加速鲁棒性特征(speed up robust features,SURF)算法和角点跟踪算法(Kanade-Lucas-Tomasi,KLT)的移动增强现实户外三维注册方法。该方法通过结合快速视网膜关键点(fast retina keypoint,FREAK)算法改进了SURF算法(简称SUFREAK),提高算法描述子构建效率,并保持了算法的鲁棒性。利用视频帧间的相关性,采用KLT光流跟踪算法对户外场景的自然特征点进行跟踪预测,以提高三维注册的实时性。实验结果表明,在户外复杂环境条件下,改进SURF算法具有较高的实时性和鲁棒性,且基于改进SURF和KLT算法的移动增强现实三维注册具有良好的实时性和图像识别效率。 相似文献
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目前,针对影像特征匹配的算法有很多,但是对于不同地物特征的影像,无法准确地选取可适用的匹配算法。针对此问题,本文选取了四种稳健的算法SIFT、SURF、ORB、AKAZE,在四种不同地物特征的相似影像上进行特征点检测,之后结合不同的描述子进行影像特征匹配,并对所检测的特征点的重复率及其描述子进行适应性实验,以此来判断不同算法对不同地物特征的影像适应范围。实验数据表明:针对特征点适应性实验,AKAZE算法在各类影像上所提取的特征点相对比较稳定;针对特征点匹配实验,在影像不涉及旋转变化时,AKAZE与SIFT描述子结合进行特征点匹配,影像的匹配率显著提高;若要实现影像的旋转不变性,此时可选用SURF-SIFT、AKAZE。 相似文献
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利用Harris-Laplace和SIFT描述子进行低空遥感影像匹配 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于Harris-Laplace和SIFT描述子的改进的特征匹配方法。在特征点检测阶段,采用Har-ris-Laplace算法检测出影像上的关键点,该关键点对光照变化、图像噪声和尺度变化具有不变性;然后,确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述子对特征点进行描述;在特征点匹配阶段则利用BBF算法和RANSAC算法对特征点进行粗匹配和精匹配。实验结果表明,相对于基于SIFT的匹配方法,此算法在匹配速度相同的情况下,提高了匹配精度。 相似文献
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提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。 相似文献
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针对宽基线影像视角变化导致现有直线特征匹配方法难以获得可靠匹配结果的问题,本文在局部结构约束下提出了一种对影像视角变化具有较强稳健性的直线特征匹配方法。首先,对影像进行直线特征提取并按照一定的规则进行特征编组;其次,基于直线特征几何结构关系构建视角不变特征区域,计算其特征描述符并进行相似性度量,获取直线特征初始匹配结果;然后,利用初始匹配结果中的直线特征区域顶点坐标关系构建约束条件剔除错误匹配;最后,设计直线特征扩展匹配算法,提高直线特征匹配率。试验结果表明,与传统直线特征匹配算法相比,本文方法在有显著视角变化的宽基线影像之间能够获得更多的同名直线特征和更高的匹配正确率。 相似文献
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针对局部特征匹配面临的实时性和鲁棒性难以兼顾的问题,提出了一种基于Harris算子的快速图像匹配算法。通过分析Harris算子的基本原理,提出了用特征检测的中间数据描述局部特征,并建立了一种基于Harris自相关矩阵之迹的低维特征描述子,在保持算法鲁棒性的同时有效减少了算法的计算量,最后用特征描述子之间的绝对值距离作为相似性度量匹配特征点以降低计算复杂度。实验结果表明,本算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化和较小视角变化保持不变,而且匹配速度较快。 相似文献
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