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尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。 相似文献
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基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。 相似文献
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针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求. 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作为配准参数,对图像进行配准,并对配准后的图像进行重采样,重采样后的图像利用最大后验(MAP)超分算法进行超分重建,得到高分图像。实验结果表明,该文改进SIFT配准算法可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量,且算法复杂度低。改进MAP重建算法与经典超分方法相比,图像质量更高,细节更好。 相似文献
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针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时，存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题，以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验，提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准，然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法，配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性，配准精度高。 相似文献
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基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对遥感图像自动配准的问题,提出了一种基于改进定向二进制简单描述符(oriented brief,ORB)算法的遥感图像自动配准方法.该方法主要由3个步骤组成:首先是特征匹配,利用改进的ORB算法提取特征点,并建立描述符进行匹配,获取初始控制点;然后采用随机采样一致性方法,结合变换参数估计,剔除可能的错误匹配;最后利用最小二乘法估计的变换参数,对图像进行几何纠正.分别利用2组卫星光学遥感图像和1组SAR图像进行基于改进ORB算法的自动配准方法试验,并与基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature tramsform,SIFT)算法和加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法的自动配准方法进行了比较.试验结果表明,该方法能获得与SIFT算法和SURF算法相当或者更高的配准精度,并在配准效率上有较大提高. 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
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针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。 相似文献
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基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配 总被引：2，自引：2，他引：0
提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。 相似文献
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几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法 总被引：2，自引：2，他引：0
提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。 相似文献
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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。 相似文献
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针对倾斜影像畸变大的现象,提出一种适用于倾斜立体影像匹配的方法。首先采用基于SIFT算法的匹配点对消除影像间的射影失真;然后提取Shi-Tomasi特征并采用多窗口的归一化互相关系数(NCC)计算相似性测度,获得稳定的匹配点对;最后使用两组倾斜影像将该算法同SIFT算法和ASIFT算法进行综合对比分析。实验结果表明,所提算法在正确匹配点对数量、匹配点对分布及匹配精度上均优于其他两种算法。 相似文献
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针对目前传统图像匹配算法在复杂环境下存在误匹配点对过多、稳健性较差等问题，本文提出一种基于改进FAST的特征点提取，结合对立颜色特征的图像匹配算法。首先，利用改进FAST算法提取的角点作为特征点，结合改进的Opponent SIFT算法对特征点进行描述；然后，使用基于字符定位算法对提取的特征点对进行粗匹配，降低整体匹配过程中特征点对误匹配的风险。最后，为了规避因RANSAC算法易陷入局部最优解而导致正确点对被误剔除的问题，运用向量场一致性替代RANSAC进行提纯，降低误匹配率。通过对比试验表明，改进算法匹配准确率均大于91%，且对差异变化具有较好的稳健性、适应性。 相似文献
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SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强.本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配.在对拼接误差原因分析的基础上,提出了采用最优路径的拼接方法来降低误差. 相似文献