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为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
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马无锡 《浙江工贸职业技术学院学报》2017,(2):35-40
针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中阈值影响着图像匹配的成功率,提出了一种阈值自适应的匹配算法.该方法首先对SIFT算法中的阈值系统地研究,发现检测局部特征点的阈值α和图像匹配时最近距离与次近距离的比值的阈值 β对图像是否能够成功匹配起着决定性的作用,然后利用控制α的大小来检测特征点,生成特征描述符.再利用广义紧互对原型的基础上,自动调整 β的大小来控制匹配的对数,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像间的映射关系得到拼接后的图像.实验结果表明,该算法通过自动调整阈值和利用RANSAC剔除误匹配点,加快了图像的匹配速率,开发了全景图像拼接软件. 相似文献
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为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。 相似文献
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杜军 《十堰职业技术学院学报》2012,25(1):106-109
基于特征的图像配准方法作为一种重要的图像配准方法,是近年来图像配准技术的研究热点。本文对BRISK算法进行了详细的描述。详细介绍了FAST角点特征提取算法、尺度空间构造以及尺度空间关键点检测方法、关键点描述方法和特征点匹配算法,给出了算法实现基本流程图。 相似文献
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文章针对红外图像目标检测问题,提出一种基于分形的快速最大熵的红外图像特征检测算法.该算法利用DBC方法计算分维数,根据人造物和自然背景分形维差异,确定目标区域;最后,通过二维最大熵原则确定最佳阈值,实现对单目标或者多目标图像分割.该算法能够较好实现红外图像特征检测,有效抑制背景和噪声. 相似文献
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针对媒体中广告元素检测需求的多样化,通常需要检测视频或图像中是否存在相应的标版类广告,提出了一种结合Harris角点和SURF描述子的广告图标检测算法。算法利用了Harris角点物理意义明确、稳定性、鲁棒性好、提取用时较快等优点,用于提取图像的特征点;并利用SURF描述子具有的良好的特征描述作用,以及对旋转、亮度等变换的适应性,对特征点生成多个不同尺度的SURF描述子,以用于特征描述和图像间的比较,从而解决图像匹配中的尺度变化适应性问题。使用实际用例对方法进行验证,结果表明方法较之于SURF算法具有更好的快速性,且效果良好,检测结果准确。 相似文献
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为了克服传统灰度图像配准方法计算量大、适应能力差等问题,研究了一种基于SIFT角点的图像配准方法。比较了常用的两种特征点提取算子——Harris角点算子和SIFT特征点提取算子,通过性能对比选择SIFT角点作为特征点。SIFT算子提取的特征点可能集中在某一个小区域,采用最大统计滤波对图像进行非最大抑制的方法来进行角点分布的控制。实验证明该方法可以获得的角点分布比较均匀;针对特征点的匹配,首先采用LTS Hausdorff距离进行特征点的初匹配,然后采用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法去除伪匹配的特征点对。实验证明,该方法可以实现图像的精确配准。 相似文献