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为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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SLAM is one of the most important components in robot navigation. A SLAM algorithm based on image sequences captured by a single digital camera is proposed in this paper. By this algorithm, SIFT feature points are selected and matched between image pairs sequentially. After three images have been captured, the environment＇s 3D map and the camera＇s positions are initialized based on matched feature points and intrinsic parameters of the camera. A robust method is applied to estimate the position and orientation of the camera in the forthcoming images. Finally, a robust adaptive bundle adjustment algorithm is adopted to optimize the environment＇s 3D map and the camera＇s positions simultaneously. Results of quantitative and qualitative experiments show that our algorithm can reconstruct the environment and localize the camera accurately and efficiently. 相似文献
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实现影像间自动配准的关键在于快速提取足够数量且精度高的匹配点。提取特征点的方法主要有基于特征和基于灰度两种。经过大量的实验证明,sift算法提取特征点,从粗略的提取特征点,再通过四步对已提取的特征点进行提纯,最后利用精度较高的匹配点进行计算影像间的变换参数,实现配准的自动化。 相似文献
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提出一种人脸识别方法用于解决姿态变化对识别准确率的影响。首先检测人脸图像的SIFT特征,然后根据SIFT特征计算人脸图像间的多示例距离;基于此多示例距离,用保局投影将人脸图像映射至流形空间,最后在流形空间中采用K近邻方法进行人脸识别。该方法有三个特点：(1)采用SIFT特征减小了未知姿态对识别准确率的影响;(2)通过保局投影将特征变换到流形空间一个点,避免了复杂的SIFT特征匹配策略;(3)借助流形方法滤除高维特征中的噪声。实验结果表明与已有方法相比,在人脸姿态不确定的情况下,该方法能提供较为理想的识别准确率。 相似文献
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针对目前物联网系统中无线传感器网络在传播信息时能耗损失严重的问题,本文提出了一种应用于物联网无线传感器的改进SIFT算法。该算法基于传统SIFT算法,并在其基础上,进行了节点端自适应优化和全局性动态调整的优化方案。通过参考路由层和应用层信息确定节点的优先级,修正节点的退让长度,实现重要数据先行;通过对接人节点数目和数据流的统计,实现对参数组和信道竞争窗口长度的全局性动态调整。实验表明,本文提出的改进算法在能耗上比传统算法优秀,值得推广使用。 相似文献
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提出一种基于尺度不变特征点的数字水印算法,利用尺度不变特征点作为同步水印的参考点,通过自适应的邻域半径来从中筛选出用于同步水印的参考点,根据基于图像内容的水印模型（CBWM）,生成并嵌入水印,同时考虑到小波域的优良特性,选择从小波低频系数中寻找特征点。结果表明该算法表现出较好的鲁棒性。 相似文献
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基于Moravec算子和改进的SIFT算法的图像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
根据sIFT算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响．但其还难以满足图像处理实时性的要求,利用Moravec算子对SIFT算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量．通过仿真实验,证明改进的SIFT算法可以提高识别、匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下对图像匹配精度和速度的需求． 相似文献
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提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。 相似文献
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图像特征提取与匹配是计算机视觉、图形图像领域的一个重要问题,具有仿射不变性、光照不变性、部分遮挡不变性的特征,提取和匹配是这个问题的核心内容。尺度空间技术是具备了多尺度分析技术众多优点的新兴技术,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是线性尺度空间技术的一个成功应用。对于如何在一帧图像中运用尺度空间技术手段寻找更多的特征点、以及如何对特征点进行准确的描述与正确的匹配是该领域的难点,尤其前者在近年内进展缓慢。文章通过论述尺度空间的构造过程,证明了尺度选择与可找到特征点数目和位置的关系,通过调整尺度选择与最优点选择策略,在图像上寻找到更多的特征点,并根据判据量化判定了特征点的稳定性;通过限制匹配点的尺度关系减小了错配概率,通过改进原始匹配策略提高了匹配算法的准确率。实验表明,改进后的SIFT能够比传统的SIFT找到更多的特征点,提高了匹配的准确率,算法的鲁棒性得到了进一步提高。 相似文献
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本文提出了一种基于SIFT算法和相对定向直接解算方法的视觉定位匹配方法,可解决SIFT算法无法准确定位的问题。 SIFT算法通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤为含有位置信息的视觉图片序列生成关键特征点,然后,计算每个关键特征点周围图像区域的旋转不变纹理特征,并将其作为该关键特征点的描述,进行SIFT初匹配,利用得到的相匹配坐标进行相对定向直接解算,从而得到载体在运动中的位置坐标和运动轨迹。实验结果表明,本方法能够较为准确的得到物体在运动中的位置及其运动轨迹,误差较小,有很好的应用性。 相似文献