改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究

由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。     

利用改进的DCCD和SIFT描述符的影像匹配方法

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。     

改进的SIFT双向匹配算法在异源影像匹配中的应用

针对不同传感器、不同时相、不同分辨率的异源遥感影像匹配困难的问题,引入尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法;针对传统SIFT匹配算法的不足,利用SIFT特征向量匹配对的唯一性约束改进传统SIFT算法的匹配策略,采用双向匹配以达到在匹配过程中准确寻找匹配点对的目的,提高影像匹配的正确率,实验证明,该方法适用于异源影像匹配。     

一种基于改进的SIFT特征点算法的无人机影像快速匹配研究

由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。     

SIFT特征算子在低空遥感影像全自动匹配中的应用

低空遥感影像由于其飞行平台的不稳定性,影像间旋偏角和比例尺差异较大,因此常用的基于区域灰度的匹配方法很难获得令人满意的匹配结果,甚至无法进行匹配。本文针对低空遥感影像的特点,介绍了基于SIFT算子的特征匹配原理及其在低空遥感影像全自动匹配中的应用。试验结果表明,利用核线约束进行SIFT特征匹配,其速度和精度能够满足低空遥感影像的应用需求。     

基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法

本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。     

SIFT特征匹配旋转补偿的影像匹配方法

本文针对较大旋转角度影像的匹配问题,提出一种基于SIFT特征匹配旋转补偿的影像匹配方法.即采用SIFT特征匹配方法估计影像问的旋转角度,对匹配窗口影像进行旋转补偿,最后采用带核线几何约束条件的相关系数法寻找同名点.在每层金字塔,采用带模型连接条件的相对定向来删除错误匹配点.通过对一组实际航摄影像进行试验,验证了所提出方...     

基于降采样处理的低空遥感影像SIFT特征匹配分析

针对影像数据降采样预处理对SIFT特征匹配数量和精度的影响进行试验分析,并对在相同采样频率下不同插值方法导致特征匹配数量与精度的差异进行详述,提出在满足影像分辨率要求的前提下,使用三次卷积内插方法进行80％～90％的降采样预处理,可以获得最大的特征匹配数量且满足匹配精度,而所需要的时间开销则减少20％～30％,具有重要...     

基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

利用Harris-Laplace和SIFT描述子进行低空遥感影像匹配

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。     

一种改进的SIFT描述子及其性能分析

为了解决传统SIFT描述子在图像存在多个相似区域时易造成误匹配的问题,提出了一种改进的SIFT描述子及其生成方法。该方法通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤生成关键特征点,然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变纹理特征作为该关键点的描述,并将其融合到局部特性SIFT描述向量中,形成旋转不变纹理化SIFT描述子,并采用了两种不同的匹配策略应用于图像匹配,实验结果表明,本方法更加全面地描述了图像信息,有效提高了SIFT算法匹配准率,改善了匹配效果,实现了对SIFT算法的改良。     

基于数字视差模型和改进SIFT特征的数字近景立体影像匹配

针对数字近景立体摄影测量中立体影像的高效自动匹配的需要,提出一种基于数字视差模型（digital parallax model,DPM）和改进SIFT(scale invariable feature transformation)特征的立体影像匹配算法。该算法首先根据近景立体摄影系统中相机基距和相互关系固定的特点,利用已知的标定数据,构建立体影像的数字视差模型,并计算立体影像中的同名核线参数,再在DPM和核线的约束下,确定右影像上同名像点的搜索范围,以提高匹配速度和准确性;其次,利用SIFT特征和灰度特征,设计结合局部结构信息和全局灰度信息的匹配相似性测度计算模型,以增强匹配的稳健性。利用该算法对实际立体影像进行实验,结果表明本文方法可大大消减错误匹配,提高匹配的可靠性和精度。     

基于GPU的SIFT特征点快速匹配

影像匹配是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题,基于特征的SIFT匹配算法由于其较强的匹配能力和良好的健壮性成为研究的热点.但SIFT算子的多量性及提取特征点维度较高的特点,直接影响了匹配速度.因此,本文利用GPU强大的并行处理能力,就SIFT特征点匹配在GPU上的设计与实现进行了详细的介绍,并通过对比实验说明利用GPU对SIFT特征点进行匹配所带来的优势.     

多传感器影像配准中基于虚拟匹配窗口的SIFT算法

提出了一种基于虚拟匹配窗口的SIFT算法,通过构建虚拟匹配窗口,增大SIFT特征点之间的尺度相似性,提高了匹配的几率;并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合完成自动配准。文中选取角度和尺度偏差较大的SPOT-5(P)与TM影像进行实验,结果表明,配准精度小于一个像素。