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题名基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法
被引量：10
- 1
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作者
杨健
李若楠
黄晨阳
王刚
丁闯
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机构
西北工业大学理学院
西北工业大学计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期149-153,共5页
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基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(201210699137)
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文摘
针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。
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关键词
尺度不变的特征变换
显著边缘特征
小波边缘检测
度量函数
随机一致性检验
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Keywords
Scale Invariant Feature Transform （SIFF）
significant edge feature
wavelet edge detection
metric function
RANdom SAmple Consensus （RANSAC）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于ASIFT的低重叠度图像拼接研究
被引量：5
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作者
何永洁
陈孝威
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机构
贵州大学计算机科学与信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第2期561-565,共5页
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基金
贵州省省长基金项目(黔省专合字(2007)14号)
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文摘
为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法。ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度。根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接。实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果。
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关键词
低重叠度图像
SIFT(尺度不变的特征变换方法)
ASIFT(仿射尺度不变的特征变换方法)
图像匹配
变换矩阵
图像拼接
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Keywords
low overlapping degree image SIFT ASIFT
image matching
transformation matrix image stitch
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现
被引量：5
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作者
姬晓飞
秦宁丽
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机构
沈阳航空航天大学自动化学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期3302-3307,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61103123)
辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ2014018)
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文摘
针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包(Bo F-SIFT)特征提出了一种分层的Bo F-SIFT特征表示目标的全局特征和局部特征,详细地描述了目标的分布特性;最后,采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的Ada Boost算法,经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别,识别率达到了93.52%。实验结果表明,所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著,特征选取恰当,识别方法快速有效。
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关键词
光学遥感图像
多类目标
自适应阈值
基于尺度不变特征变换的特征包特征
ADABOOST算法
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Keywords
optical remote sensing image
multi-target
adaptive threshold
Bag of Feature-Scale Invariant Feature Transform （BoF-SIFT） feature
AdaBoost algorithm
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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