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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 机械工程

主题

2 篇 尺寸不变特征变换...
1 篇 高斯滤波算法
1 篇 特征提取
1 篇 图像配准
1 篇 序列图像
1 篇 图像处理
1 篇 拼接算法

机构

1 篇 中国科学院大学
1 篇 南京理工大学

作者

1 篇 王勇
1 篇 李炎

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=尺寸不变特征变换算法"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于SIFT的图像配准改进算法研究

基于SIFT的图像配准改进算法研究

引用

作者：李炎南京理工大学

学位级别：硕士

本文在熟悉Harris角点检测和SIFT算法的基础上，对基于SIFT的图像快速配准算法展开了深入研究。在SIFT特征点提取上，提出采用8邻域相似像素数目分析法对图像像素进行预分析，实现特征点的预处理，减少候选点个数，降低了后续算法的运... 详细信息

本文在熟悉Harris角点检测和SIFT算法的基础上，对基于SIFT的图像快速配准算法展开了深入研究。在SIFT特征点提取上，提出采用8邻域相似像素数目分析法对图像像素进行预分析，实现特征点的预处理，减少候选点个数，降低了后续算法的运行时间。文中给出了算法的实现方法，对实际图片处理结果表明该方法比直接采用SIFT方法减小了运算量，加快了SIFT特征点提取速度。\n SIFT算法通过采用“回”字形窗口，将特征点周围邻域划分为4个区域，建立32维的特征点描述符，可以大大减少计算量。针对“回”字形窗口算法中存在误匹配点的缺陷，文中提出对“回”形窗口邻域划分法中的邻域灰度信息增添高斯加权函数，再将其划入特征点的描述子中。这样的描述子能更准确地表达该特征点的特征信息。对实际图像的处理结果表明，改进的“回”字形窗口法可以消除误匹配点，提高了匹配点的精确性，同时低维的描述子在后续匹配中也节省了大量程序运行时间。\n 在特征点粗匹配中，本文提出采用的双向匹配检测的余弦相似度法，去除可能存在的“多对一”误匹配点，减少了误匹配点数量，为后续的RANSAC去除误匹配点节约了大量的时间。\n 在特征点精匹配中，针对RANSAC方法耗时较多的不足，本文提出了临时模型预检测的方法来提高算法的运行速度。从样本中选取4对匹配点，其中3对匹配点确定仿射变换矩阵参数，找到临时模型，如果第4对匹配点满足该模型，则依次检测剩余的匹配点，如果支撑点集的数量大于给定阈值，则候选模型可以直接判断为所寻找的目标模型，不需要继续迭代。该方法降低了RANSAC的计算量，提高了运算速度。对实际图像的处理结果表明，与RANSAC方法相比，随着匹配点数的增加，改进算法缩短的时间也逐渐增加，特别当误匹配点较多时，改进算法极大的减少了计算量。

关键词：图像处理特征提取图像配准尺寸不变特征变换算法

来源：评论

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基于改进的高斯滤波和SIFT算法的序列图像拼接算法研究

基于改进的高斯滤波和SIFT算法的序列图像拼接算法研究

引用

作者：王勇中国科学院大学

学位级别：硕士

随着科技的发展和革新，农业现代化节奏不断加速，智慧农业的兴起，机器硬件设施和信息技术在农业生产中发挥的作用更加显著。作为发展智慧农业的关键技术之一的计算机视觉技术越来越成熟，已经被应用于农业生产的很多方面，比如:利用... 详细信息

随着科技的发展和革新，农业现代化节奏不断加速，智慧农业的兴起，机器硬件设施和信息技术在农业生产中发挥的作用更加显著。作为发展智慧农业的关键技术之一的计算机视觉技术越来越成熟，已经被应用于农业生产的很多方面，比如:利用数字信号处理技术进行图像噪声过滤、利用图像识别技术进行农作物识别、利用无人机航拍技术进行农作物生长状态监控、利用图像拼接技术生成全景图像等。现代信息技术应用于农业生产中，具有安全、高效、智能等优点，受到越来越多的学者专家和农民的重视。\n 本文以太湖水稻示范田的序列图像为研究对象，针对监控大田农作物生长状况和农作物估产等实际应用问题，结合实际的课题项目背景，采用计算机视觉技术开展列序列图像拼接算法的研究，研究了一种新的图像拼接方法。\n 本文方法主要分为高斯平滑处理、特征点提取、图像特征配准、图像拼接融合等四部分。对样本图像采用改进后的高斯滤波算法进行高斯平滑处理，得到特征点被优化和增强后的实验样本图像;采用SIFT特征提取算法对样本图像进行特征提取，生成特征点集合和与其一一对应的特征点向量集合;根据特征点描述符集合，采用基于余弦相似性的快速比值匹配法对特征点进行匹配，得到待拼接的样本图像间的映射变换矩阵;最后使用浅入浅出的加权平均融合法对配准好的样本图像进行图像融合，生成无明显拼接缝隙的融合图像。\n 本文取得的研究成果有:\n 1.在研究序列图像的特征和农田的地貌和地形特征的基础上，提出了一种基于改进的高斯滤波算法和SIFT算法结合的专门针对序列图像的高效图像拼接方法。\n 2.针对传统的高斯滤波算法均匀对待样本图像中的所有的像素点，会削弱样本图像中有效的特征点问题，本文依据像素的信息量提出了一种改进的高斯滤波算法。算法不仅实现了增强图像中有效特征点的目的，而且还可以减少滤波算法的运算量。\n 3.本文提出了一种基于余弦相似性的快速比值匹配法，降低了图像配准的复杂度，实现了特征点快速匹配，可满足实时性要求。\n 实验结果表明，本文方法可以较理想的完成农田序列图像的拼接任务，平均配准有效率达到了13.54％，比传统的图像拼接方法提高了198.24％。本文可为序列图像拼接算法等方面的继续研究提供参考。

关键词：序列图像拼接算法尺寸不变特征变换算法高斯滤波算法

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