检索结果-内蒙古大学图书馆

兵器装备工程学报 2021年第12期42卷 248-253页

作者：李培华中航华东光电有限公司安徽芜湖241002 安徽省现代显示技术重点实验室安徽芜湖241002 国家特种显示工程技术研究中心安徽芜湖241002 特种显示国家工程实验室安徽芜湖241002

为了解决红外图像与可见光图像之间存在配准准确率不高的问题,提出了新型配准方法。首先对红外图像与可见光图像进行预处理,使用优化kaze算法生成图像特征描述符序列,使用KNN算法与FLANN算法相结合的优化匹配方法进行匹配。仿真实验数... 详细信息

为了解决红外图像与可见光图像之间存在配准准确率不高的问题,提出了新型配准方法。首先对红外图像与可见光图像进行预处理,使用优化kaze算法生成图像特征描述符序列,使用KNN算法与FLANN算法相结合的优化匹配方法进行匹配。仿真实验数据表明:新型图像配准方法图像配准准确率达到91.62%,但计算复杂度稍高,为配准准确率要求高但不追求实时性的应用场景提供了新型的解决方法,为后续计算异源图像重合区域和融合处理提供了计算依据。

关键词： kaze算法 KNN算法 FLANN算法异源图像图像配准

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kaze算法在图像检索中的应用

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西安邮电大学学报 2017年第3期22卷 109-114页

作者：卢建军李杰卫晨刘志鹏西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学经济与管理学院陕西西安710121

给出一种kaze算法与视觉词典库模型相结合的图像检索算法。利用kaze算法提取特征点,构造特征描述子,进行预匹配;采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点和错误点;通过K均值聚类算法对特征描述子进行聚类,建立视觉词典库模型。将图像特征描... 详细信息

给出一种kaze算法与视觉词典库模型相结合的图像检索算法。利用kaze算法提取特征点,构造特征描述子,进行预匹配;采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点和错误点;通过K均值聚类算法对特征描述子进行聚类,建立视觉词典库模型。将图像特征描述子映射到视觉词典库模型,得到检索结果。实验结果表明,该算法可以检索相同或相似图像,图像检索的平均查准率为55%。

关键词： kaze算法随机抽样一致性算法 K均值聚类算法词袋模型

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基于kaze算法的图像特征提取与匹配研究

基于KAZE算法的图像特征提取与匹配研究

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作者：李敏西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像特征提取与匹配作为图像处理中非常重要的一部分,在机器人导航、图像检索、三维重构等众多领域中都发挥着重要的作用,已成为众多专家学者的研究方向。由于图像匹配的过程中会受到许多不利因素的影响,为了获取更好的匹配效果,研究更... 详细信息

图像特征提取与匹配作为图像处理中非常重要的一部分,在机器人导航、图像检索、三维重构等众多领域中都发挥着重要的作用,已成为众多专家学者的研究方向。由于图像匹配的过程中会受到许多不利因素的影响,为了获取更好的匹配效果,研究更加鲁棒性的特征和更加高效的匹配方法是非常必要的。在特征提取技术的发展历程中,SIFT算法的提出具有重要的意义。SIFT算法利用一组高斯函数与图像卷积来建立尺度空间,很好地解决了特征点检测位置受图像尺度变化而发生改变的问题。基于图像局部信息为每一个特征点赋予主方向,描述符以主方向为基准进行信息表示从而实现了对图像的旋转不变性。后来的许多算法都是在SIFT算法基础上提出的,例如PCA-SIFT、ASIFT。kaze算法是一种比SIFT算法及其相关算法性能更优的图像特征提取算法。kaze采用非线性扩散滤波来构建尺度空间,有效避免了线性高斯滤波引起的图像边缘模糊以及细节丢失问题。本文在kaze算法基础上提出了Li-kaze算法。Li-kaze不需要为描述符建立基准方向来实现旋转不变性。而是利用圆去重新划分邻域,保证图像旋转时每个子区域所包含信息仍然相同,同时,将包含更多图像细节的二阶梯度信息加入描述符以提高特征的独特性。Li-kaze采用街区与棋盘距离的组合来衡量特征向量之间的相似度。仿真结果显示:在运算时间方面,Li-kaze算法比原算法降低了27.3%;在正确匹配率方面,Li-kaze算法与原算法接近。本文提出了一种适用于Akaze特征的新描述子,即L-LDB描述子。L-LDB借鉴M-LDB描述子的构成思想,其为LDB描述子添加主方向与梯度信息。不同之处在于L-LDB采用图像质心法确定主方向,同时在描述信息中加入了包含有更多图像细节的二阶梯度信息,使其区分能力得到提高。采用L-LDB对Akaze算法检测的关键点进行表示,生成Akaze-LLDB特征。在L-LDB、M-LDB、I-LDB三种描述子的对比实验中,统一采用Akaze算法进行特征检测,分别采用上述三种描述子进行特征表示。实验结果证明,L-LDB描述子在正确匹配率与匹配时间方面都优于Akaze算法中提出的M-LDB描述子以及吴含前提出的I-LDB描述子。最后,本文结合Akaze-LLDB特征与GMS算法,形成了一种完整的特征提取与匹配方法。该方法利用Akaze-LLDB算法进行特征检测,生成二进制形式的特征向量。标准图像与待匹配图像的特征提取完成之后,首先采用暴力搜索的方式进行初始匹配,其中相似性度量采用汉明距离。完成初始匹配后,进行GMS匹配。GMS算法引入了运动平滑约束,通过将该约束转变成统计度量的方式来剔除误匹配。实验结果证明:Akaze-LLDB+BF+GMS匹配方法相比传统的Akaze-LLDB+Ratio+RANSAC匹配方法,匹配时间降低了45.2%,并且具有更好的匹配效果。除此之外,利用Akaze-LLDB+BF+GMS的匹配方法有效避免了目标跟踪过程中存在目标丢失的问题,进一步验证了该匹配方法的实用性。

关键词：图像特征提取与匹配 kaze算法 Akaze算法二进制描述子 GMS算法

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基于改进的kaze算法的特征提取与匹配

基于改进的KAZE算法的特征提取与匹配

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作者：白小玲哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

图像的特征提取与匹配是图像处理领域中的重要组成部分,高的匹配成功率和更短的算法运行时间是优秀算法的不变追求。图像匹配的过程分为特征提取、特征描述和特征匹配,针对前两个步骤的算法进行有代表性的研究,分别对两个步骤中的算法... 详细信息

图像的特征提取与匹配是图像处理领域中的重要组成部分,高的匹配成功率和更短的算法运行时间是优秀算法的不变追求。图像匹配的过程分为特征提取、特征描述和特征匹配,针对前两个步骤的算法进行有代表性的研究,分别对两个步骤中的算法做对比。使用随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对加速鲁棒特征(Speeded-up Robust Features,SURF)的匹配过程做优化,通过双向匹配来减少误匹配。给出几组经过缩放比例和旋转角度的图像,通过实验仿真结果和数据表格,可以看出优化后的算法比原有算法的匹配率高,匹配的速度也更快。使用局部特征点的检测算法,在多尺度的分解过程中,线性高斯金字塔在平滑过程中能减弱噪声的影响,从而得到需要的特征点。但高斯模糊的过程会使图像的边缘信息变得模糊,不易识别,也就是说高斯分解时对图像的局部精度是有损害的。kaze算法能解决这种问题,该算法采用非线性的尺度分解,在图像的模糊处理过程中,采用非线性滤波构建的非线性尺度空间,细节和边缘信息等并不会受到影响。该算法对于二维图像进行特征的提取检测和匹配是在多尺度空间中进行的,对比于SIFT、SURF算法降低了计算复杂度,提高了鲁棒性。最后,针对kaze算法的特征提取和匹配部分做改进,改变原有算法的特征点搜索方式,并将原有的欧式距离匹配方式改进为使用余弦角的方式匹配,通过实验仿真,可以得出结论,改进的算法具有更好的匹配成功率,算法运行时间更短。

关键词：图像匹配加速鲁棒特征随机采样一致性 kaze算法

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kaze算法在巡线机器人障碍物检测中的应用

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湖南城市学院学报（自然科学版） 2017年第3期26卷 61-64页

作者：张蒙河海大学文天学院电气信息工程系安徽马鞍山243000

巡线机器人障碍物检测技术是计算机视觉与自主巡检系统的研究热点之一,对保证输电系统安全可靠运行具有重要意义.传统的检测算法鲁棒性低,不能适应复杂环境下障碍物的检测要求.针对以上问题,提出一种基于kaze算法的巡线机器人障碍物检... 详细信息

巡线机器人障碍物检测技术是计算机视觉与自主巡检系统的研究热点之一,对保证输电系统安全可靠运行具有重要意义.传统的检测算法鲁棒性低,不能适应复杂环境下障碍物的检测要求.针对以上问题,提出一种基于kaze算法的巡线机器人障碍物检测方法,该算法在非线性尺度空间中进行特征点提取,利用最近邻匹配准则和RANSC算法对由M-SURF算法生成的特征向量进行检测.实验结果表明,基于kaze算法的巡线机器人障碍物检测效果较好,具有良好的的鲁棒性.

关键词： kaze算法巡线机器人障碍物检测鲁棒性

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SIFT、ORB及kaze算法的分析和比较

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江西科学 2017年第6期35卷 952-955页

作者：刘增峰杨俊东华理工大学测绘工程学院南昌330013

特征点提取和匹配是影像处理与分析的基础,目前主要是利用各种算法对影像进行特征点提取与描述。介绍了SIFT、ORB及kaze算法的原理及步骤,并利用这3种算法对影像进行特征点提取及匹配实验,从运行时间和匹配率上定量地分析这3种算法的优... 详细信息

特征点提取和匹配是影像处理与分析的基础,目前主要是利用各种算法对影像进行特征点提取与描述。介绍了SIFT、ORB及kaze算法的原理及步骤,并利用这3种算法对影像进行特征点提取及匹配实验,从运行时间和匹配率上定量地分析这3种算法的优异性。实验结果表明:在影像特征点提取实验,ORB算法提取特征点的速度最快,所用的时间最少,SIFT、kaze算法其次;在影像特征点匹配实验,kaze算法的匹配率最高,达39.00%,SIFT、ORB其次。

关键词： SIFT算法 ORB算法 kaze算法特征点提取和匹配分析与比较

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改进kaze算法的移动目标检测

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传感器与微系统 2019年第8期38卷 126-128页

作者：罗宇黄玉清石繁荣西南科技大学信息工程学院

针对kaze算法特征提取速度慢以及移动目标检测效果差等问题,提出一种改进kaze算法的移动目标检测算法。在原有kaze算法基础上,对求解线性非尺度空间的迭代步长进行了重新修正;在特征匹配阶段,对特征点在相邻帧间位移进行求解后,用于背... 详细信息

针对kaze算法特征提取速度慢以及移动目标检测效果差等问题,提出一种改进kaze算法的移动目标检测算法。在原有kaze算法基础上,对求解线性非尺度空间的迭代步长进行了重新修正;在特征匹配阶段,对特征点在相邻帧间位移进行求解后,用于背景估计。实验结果表明:改进后的算法加速了非线性尺度空间的求解,特征点提取速度提升了9. 3%,特征匹配率提升了1. 6%;用于无人机移动目标检测中,也取得了良好效果。

关键词： kaze算法特征提取特征匹配目标检测

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基于改进kaze的无人机航拍图像拼接算法

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自动化学报 2019年第2期45卷 305-314页

作者：韩敏闫阔秦国帅大连理工大学电子信息与电气工程学部大连116023 大连理工大学建设工程学部大连116023

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响,kaze算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题,该文提出了一种基于改进kaze的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的kaze算法提取图像的特征点,采... 详细信息

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响,kaze算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题,该文提出了一种基于改进kaze的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的kaze算法提取图像的特征点,采用二进制特征描述子FREAK (Fast rctina kcypoint)进行特征点描述,然后使用Crid-KNN算法进行特征点粗匹配,利用随机一致性算法对匹配的特征点进一步提纯并计算几何变换模型,最后采用加权平均算法对图像进行融合.实验结果表明,该文所提算法使图像在光照变化、旋转变化及尺度变化下具有较好的性能,且处理速度较kaze算法与K近邻特征匹配算法有较大提升,是一种稳定、精确度高、拼接效果良好的无人机航拍图像拼接方法.

关键词：航拍图像拼接 kaze算法 FREAK算法 Grid-KNN算法

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改进的视角鲁棒kaze特征匹配算法

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光学精密工程 2016年第3期24卷 616-625页

作者：耿则勋徐志军卢兰鑫沈忱曾德佳解放军信息工程大学许昌学院陆军航空兵学院飞行模拟训练系 61287部队

针对kaze特征匹配算法对视角变化敏感,在大视角场景下不能实现正确匹配的问题,提出了一种视角鲁棒的Pkaze（Perspective-kaze）算法。该算法在原kaze描述符的基础上,计算特征点邻域内的二阶梯度均值,形成新的扩展的80维描述符;然后利用... 详细信息

针对kaze特征匹配算法对视角变化敏感,在大视角场景下不能实现正确匹配的问题,提出了一种视角鲁棒的Pkaze（Perspective-kaze）算法。该算法在原kaze描述符的基础上,计算特征点邻域内的二阶梯度均值,形成新的扩展的80维描述符;然后利用透视变换模型对待匹配影像进行多视角模拟,在模拟影像上提取改进的kaze描述符,再进行特征匹配。最后,选取5对含有最多正确匹配数量的影像上的匹配对作为初始结果,利用随机抽样一致算法对初始结果提纯。对多组图像进行了匹配实验,结果表明：与kaze、尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）算法相比,所提算法对视角变化具有更强的鲁棒性;与透视尺度不变特征（PSIFT）和仿射尺度不变特征（ASIFT）算法相比,本算法匹配正确率更高,分别为PSIFT的2-10倍,ASIFT的2-7倍。提出的算法对视角变化具有很好的鲁棒性,不仅对模拟影像的视角变化很稳健,而且适用于真实三维复杂场景拍摄的大视角影像,具有一定的实用价值。

关键词：影像匹配特征匹配 kaze算法二阶梯度透视变换非线性尺度空间

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基于信息熵约束和kaze特征提取的遥感图像配准算法研究

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光学精密工程 2020年第8期28卷 1810-1819页

作者：保文星桑斯尔沈象飞北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021

针对kaze算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和kaze特征提取的预处理算法。首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信... 详细信息

针对kaze算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和kaze特征提取的预处理算法。首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信息熵形成的直方图,选取适当阈值来保留具有高信息熵的图像局部区域用于kaze算法特征提取。最后,采用RANSAC算法去除误匹配以优化匹配结果。在SPOT、高分二号等卫星数据上的实验结果表明,本文算法相比于kaze算法的特征点匹配精度分别提升了0.2%和0.3%,算法运行时间分别降低了70%和53%。

关键词：遥感图像配准信息熵滑动窗口 kaze算法随机抽样一致

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