具有光照鲁棒的图像匹配方法
基于特征点匹配的图像拼接方法
提取 ， 则计 算 量 会 过 于 庞 大 。 为此 在 进 行 ＳＦ 提 ＩＴ 取 特 征前应 先将 彩 色图转 变为 灰度 图 ， 即采用 公式
ｆｒ ａ ｇｅＨ ｔｉ，ｔｅｅｏ ｅ ｍａ ｅｔ ｅ ｗｏｉ ｇ ｓ ｉｈｈ ｖ ｎ ｌ ｄｆ ｒｎ ｅ ｄｕ ｔ ｏｖ ｒｉ ｏ ｍ ｎ ｌ ｍａｒ ｘ ｈ ｒｆｒ ， ｋ ｈ ｔ ｍａ ｅ ｃ ａ ｅａ ｇｅ ｉｅｅ ｃ ｊｓ ｅｔ ｗｈ ｆ ａ ｔ — ｃｌ ｈ ｏｉｇｐａ ｅ ｉａｌ ， ｓｉ ｉｇａ ｊｓｅ ｗｏｉ ｇ ｓａ ｃｒ ｉｇＳ Ｆ ｎ ｒｊｃｉｎａｇ — ａ ｓ ｏ ｔ ｌｎ ．Ｆ ｎ ｌ ｍｏ ａｃ ｎ ｄｕ ｔｄｔ ｎ ｙ ｋ ｍａ ｅ ｃｏｄｎ Ｉ ａ ｄｐｏｅｔ ｌｏ Ｔ ｏ
抽样一致性去粗 算法求得 两幅图像 间的 Ｈ 矩 阵初值 ， 并运 用迭代精 炼算法求 出 Ｈ 矩阵的精确值 ， 用摄像 头预 先 利
拍摄好 的固定角度 的 图像 来得 到转换角度的 Ｈ 矩 阵， 而将 均具有 角度 差的 两幅图像调 整至垂直拍摄 的平 面， 从 最 后根据尺度 不变特征 变换 匹配算法及投影算法将调 整后 的 两幅 图像拼 接 。实验表 明， 本方 法简单 易行 ， 可降低 具 有 角度 差的两幅图像 拼接 后的边缘变形 ， 而改善拼接 质量 。 从 关键词 ： 尺度不变特征 变换 匹配算法； 图像拼 接 ； 影矩 阵； 投 投影 变形 中图分 类号 ： Ｐ ５ ． Ｔ ７ １１ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ７ ２ ４ ２ １ ）１ ０ ８ —０ １ ０ —３ ６ （０ ２ ０ — ０ ７ ５
析 图像 中 的多种 不 变量 ， 从 多 方 面进 行 限制 与 筛 并 选 ， 而在选 择候 选 特征 点 时充 分 根据 配准 的需 要 进
一种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术
一种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术【摘要】本文探讨了一种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术。
在介绍了研究背景、研究意义和研究目的。
在对数字投影散斑技术进行了介绍，分析了双目视觉图像匹配方法，阐述了改良技术的原理，并通过实验验证了其有效性。
对改良技术与传统方法的性能优势进行了对比分析。
在展望了技术的应用前景，总结了研究成果，并提出了进一步研究的方向。
本研究的成果为双目视觉图像匹配技术的发展提供了新的思路和方法，具有广阔的应用前景。
【关键词】关键词：数字投影散斑、双目视觉、图像匹配、改良技术、实验验证、性能优势、应用前景、研究成果、研究方向1. 引言1.1 研究背景数字投影散斑技术是一种利用数字投影和散斑成像相结合的先进成像技术，能够提高双目视觉系统的成像质量和匹配精度。
随着计算机视觉和机器视觉技术的快速发展，双目视觉图像匹配在三维重建、目标识别和定位等领域有着广泛的应用前景。
传统的双目视觉图像匹配方法在处理复杂场景和光照变化时存在诸多挑战，如匹配算法的稳定性和精度不高等问题。
对双目视觉图像匹配技术进行改良和优化具有重要意义。
本文旨在基于数字投影散斑技术，提出一种改良的双目视觉图像匹配技术，通过引入数字投影散斑技术的先进成像原理和算法，改进传统双目视觉图像匹配方法，提高匹配的准确性和效率。
通过对改良技术的研究与实验验证，探讨其在实际应用中的性能优势与潜在的技术应用前景。
1.2 研究意义数字投影散斑技术是一种基于数字散斑的成像方法，通过对物体进行数字散斑光源照射，利用物体表面产生的散斑信息来实现三维重建和深度信息获取。
在双目视觉图像匹配中，传统的匹配方法存在着计算复杂度高、匹配精度不高等问题，限制了其在实际应用中的效果和性能。
基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术具有重要的研究意义。
该技术可以有效提高双目视觉图像的匹配效率和精度，从而提升了双目视觉系统在三维重建、目标检测和测距等领域的应用性能。
影像匹配的方法与参数选择技巧
影像匹配的方法与参数选择技巧在现代科技的推动下，人们能够轻松地获取到大量的影像数据。
然而，如何高效地利用这些数据，并从中提取出有效的信息，一直是一个挑战。
影像匹配作为一种关键的技术，被广泛应用于地理信息系统、计算机视觉、机器人导航等领域。
本文将介绍影像匹配的基本原理和常用方法，并探讨参数选择的技巧。
一、影像匹配的基本原理影像匹配是指将两幅或多幅影像中的对应点或相似特征进行匹配的过程。
其基本原理是通过计算图像中像素或特征之间的相似度，来确定匹配关系。
常见的影像匹配方法包括基于灰度值的匹配、基于特征点的匹配和基于深度学习的匹配等。
首先，基于灰度值的匹配是一种较为简单直接的方法。
其原理是通过比较同一位置处像素的灰度值，并计算相似度。
然而，由于光照变化、噪声等因素的存在，该方法的鲁棒性较差，精度相对较低。
其次，基于特征点的匹配是一种常用且较为有效的方法。
在该方法中，首先通过特征提取算法（如SIFT、SURF等）从影像中提取出关键点和其特征描述子，然后通过比较特征描述子的相似度来进行匹配。
这种方法不受光照和噪声的影响，具有较高的鲁棒性和准确度。
最后，基于深度学习的匹配是近年来兴起的一种方法。
通过训练神经网络模型，将影像转化为特征向量，并通过计算特征向量之间的相似度来进行匹配。
这种方法具有较高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
二、常用的影像匹配方法除了上述提到的基于灰度值、特征点和深度学习的匹配方法，还有一些其他常用的方法，例如基于几何模型的匹配和基于光流的匹配。
基于几何模型的匹配是通过建立影像之间的几何关系来进行匹配。
常见的几何模型包括仿射变换、透视变换等。
该方法能够在一定程度上解决遮挡、亮度变化等问题，但对几何约束条件较为敏感，精度受限。
基于光流的匹配是通过分析连续帧之间的像素运动来进行匹配。
这种方法基于光流法的基本假设，即相邻像素之间的灰度变化是由相机运动引起的，从而通过计算像素之间的位移来进行匹配。
海克斯康二次元校准方法
海克斯康二次元校准方法
首先，海克斯康二次元校准方法是一种基于特征点匹配的校准方法。
它通过在待校准图像和参考图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算图像之间的几何变换关系。
这些特征点可以是角点、边缘点、斑点等，通过对特征点的提取和匹配，可以得到图像之间的平移、旋转、缩放等变换参数。
其次，海克斯康二次元校准方法具有较高的精度和鲁棒性。
它可以应对图像中的噪声、光照变化、遮挡等问题，并且可以处理不同尺度、不同角度的图像。
这使得海克斯康二次元校准方法在实际应用中具有广泛的适用性。
此外，海克斯康二次元校准方法还可以用于相机标定。
相机标定是指确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标）和外部参数（如相机的位置和姿态）的过程。
通过对多幅图像进行二次元校准，可以得到相机的内外参数，从而实现对图像的几何校正和测量。
在实际应用中，海克斯康二次元校准方法可以用于图像配准、图像拼接、目标跟踪等任务。
例如，在医学影像领域，可以利用海克斯康二次元校准方法将不同扫描位置的图像进行配准，从而实现
病灶的定位和分析。
在工业自动化领域，可以利用海克斯康二次元校准方法对机器人进行定位和导航，实现精确的操作和控制。
总结一下，海克斯康二次元校准方法是一种基于特征点匹配的校准方法，具有高精度和鲁棒性，适用于图像配准、相机标定、图像拼接等任务。
它在计算机视觉和机器人导航等领域有着广泛的应用前景。
希望以上的回答能够满足你的需求。
测绘技术中的影像匹配与变形监测方法
测绘技术中的影像匹配与变形监测方法近年来，随着科技的发展，测绘技术得到了显著的突破和提升。
其中，影像匹配与变形监测方法在测绘领域中扮演着重要的角色。
本文将从影像匹配和变形监测两个方面展开，探讨其方法与应用。
一、影像匹配影像匹配是测绘技术中常用的一项手段。
通过对多个影像进行比对，可以得到地表物体的准确位置和形状信息。
影像匹配技术广泛应用于地图制作、资源调查和环境监测等领域。
1. 特征点匹配特征点匹配是影像匹配中常用的一种方法。
它通过提取图像中的关键点，并计算其特征描述子，然后通过比对不同图像之间的特征描述子，找到相互对应的特征点，从而实现影像的匹配。
这种方法具有良好的鲁棒性，可以处理图像中的光照、尺度和视角变化等问题。
2. 区域匹配除了特征点匹配，区域匹配也是影像匹配中常用的方法。
它通过比较两张影像中的相似区域，找到它们之间的对应关系。
区域匹配技术可以更好地处理遮挡、噪声和变形等问题，因此在一些复杂情况下，区域匹配比特征点匹配更具优势。
二、变形监测变形监测是测绘技术中对地表物体或建筑物形变情况进行实时监测的手段。
它可以通过连续采集的影像数据，分析和比对不同时间点的图像，实现对地表物体的形变情况进行监测和分析。
变形监测广泛应用于土地沉降、建筑物变形和地震预警等领域。
1. 基于影像的变形监测基于影像的变形监测主要依赖于影像匹配技术。
通过对变形前后的影像进行匹配和对比，可以获得地表物体的形变信息。
这种方法具有高精度、高效率的特点，适用于大范围的变形监测。
2. 基于遥感的变形监测随着遥感技术的不断发展，基于遥感的变形监测成为了一种新的手段。
它通过接收卫星或航空器传回的遥感数据，通过比对不同时间点的遥感影像，实现对地表物体形变情况的监测。
基于遥感的变形监测具有全球范围和高时空分辨率的特点，可以实时监测地球表面的变形情况。
三、影像匹配与变形监测方法的应用影像匹配与变形监测方法在许多领域得到了广泛的应用。
1. 地质灾害监测地质灾害是世界各地普遍存在的一种自然灾害。
基于特征点的图像匹配技术研究与应用
基于特征点的图像匹配技术研究与应用图像匹配是计算机视觉领域的重要研究方向，它广泛应用于图像检索、目标跟踪、三维重建等领域。
基于特征点的图像匹配技术是其中一种常用的方法，其通过提取图像中的特征点，再根据特征点的描述子来进行匹配，从而实现图像间的对应关系。
特征点是图像中显著的、具有鲁棒性的点，其通常具有旋转、尺度、光照等变化不变性。
常见的特征点提取算法有Harris、SIFT、SURF等。
这些算法通过计算图像中各个像素点的角度、梯度等信息，找出具有显著性的特征点。
特征点的描述子是对特征点周围区域的图像信息进行编码的向量，以便于进行匹配。
描述子一般具有维度较高、局部性质强、鲁棒性好等特点。
常见的特征点描述子算法有SIFT、SURF、ORB等。
这些算法通过在特征点周围区域内计算梯度、方向直方图、二进制值等信息，生成特征点的描述子。
在特征点提取方面，Harris算法是一种常见的兴趣点检测算法，它通过计算图像中各个像素点的角度、梯度信息，找出具有显著性的兴趣点。
SIFT算法是一种常用的尺度不变特征点提取算法，它通过在不同尺度空间上检测极值点，并通过高斯差分金字塔来提取稳定的兴趣点。
SURF算法是一种加速SIFT算法的方法，通过使用快速积分图像来计算特征点的梯度和方向直方图。
在特征点匹配方面，由于两幅图像之间可能存在旋转、尺度、光照等变换，因此需要寻找具有一致性的特征点。
最常用的方法是基于描述子的相似度度量，如计算两个特征点的欧氏距离或汉明距离。
另外，还可以使用RANSAC算法进行鲁棒的特征点匹配，通过随机选择一组特征点对，计算模型的拟合程度，筛选出符合模型的特征点对。
基于特征点的图像匹配技术在很多领域都有广泛的应用。
在图像检索方面，可以根据用户输入的特征点来相似的图像。
在目标跟踪方面，可以通过匹配图像中的特征点来实现目标的追踪。
在三维重建方面，可以通过匹配多幅图像中的特征点来恢复场景的三维结构。
总之，基于特征点的图像匹配技术是一种重要的图像处理方法，通过提取图像中的特征点，并通过特征点的描述子来进行匹配，可以实现图像之间的对应关系，广泛应用于图像检索、目标跟踪、三维重建等领域。
人脸识别的几种方法
人脸识别的几种方法
人脸识别的方法主要有以下几种：
1. 基于几何特征的方法：这种方法通过提取人脸的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和大小，以及它们之间的几何关系（如距离、角度等），来进行人脸识别。
这种方法简单易行，但识别率较低，且对光照、表情等因素较为敏感。
2. 基于模板的方法：这种方法将人脸图像与预先存储的模板进行比对，找到最相似的模板作为识别结果。
常见的模板匹配方法有基于特征的方法、基于子空间的方法、基于神经网络的方法等。
这种方法识别率较高，但计算复杂度较高，且对模板的选择和存储要求较高。
3. 基于模型的方法：这种方法通过建立人脸模型，将人脸图像与模型进行比对，找到最相似的模型作为识别结果。
常见的模型方法有隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、神经网络等。
这种方法能够处理复杂的表情和光照变化，但需要大量的人脸数据来训练模型，且计算复杂度较高。
4. 基于深度学习的方法：这种方法通过训练深度神经网络来学习人脸特征，并进行人脸识别。
常见的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）、循环神
经网络（RNN）等。
这种方法能够自动提取有效特征，对光照、表情等因
素具有较强的鲁棒性，但需要大量的计算资源和训练数据。
总之，人脸识别的不同方法各有优缺点，应根据具体应用场景和需求选择合适的方法。
轮廓匹配原理
轮廓匹配原理轮廓匹配是一种图像处理方法，用于比较和匹配图像中的轮廓。
它可以用于物体识别、目标跟踪、图像匹配等领域。
本文将介绍轮廓匹配的原理、应用及优缺点。
一、轮廓匹配的原理轮廓匹配的原理是通过计算图像中物体的轮廓特征，然后将其与预先存储的模板进行比较，从而判断物体是否匹配。
其基本步骤如下：1. 图像预处理：首先对输入图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波等操作，以便获取物体的轮廓。
2. 轮廓提取：利用边缘检测算法（如Canny算子）提取图像中的轮廓。
3. 轮廓匹配：将提取得到的轮廓与模板进行比较。
常用的匹配方法有基于形状的匹配（如Hu矩）、基于统计的匹配（如归一化相关系数）、基于几何特征的匹配（如面积、周长）等。
4. 匹配度评估：根据匹配结果计算匹配度，可以使用欧氏距离、相关系数等指标。
二、轮廓匹配的应用1. 物体识别：通过比较待识别物体的轮廓与数据库中的模板进行匹配，实现物体识别和分类。
2. 目标跟踪：在视频监控、自动驾驶等领域中，通过与模板匹配，实现对目标物体的跟踪和定位。
3. 图像匹配：在图像检索、图像拼接等应用中，通过比较图像的轮廓特征，寻找相似或相同的图像。
4. 缺陷检测：在制造业中，通过比较产品轮廓与标准模板，实现对产品缺陷的检测和分类。
三、轮廓匹配的优缺点轮廓匹配具有以下优点：1. 鲁棒性强：轮廓匹配对图像的光照、尺度变化和一定程度的噪声具有较好的鲁棒性。
2. 计算简单：轮廓匹配只需要计算轮廓特征，不需要对整个图像进行处理，因此计算复杂度较低。
3. 灵活性高：轮廓匹配可以根据具体应用需求选择不同的匹配方法和参数，具有较高的灵活性。
然而，轮廓匹配也存在一些缺点：1. 对噪声敏感：轮廓匹配对图像中的噪声比较敏感，噪声会引入误匹配的情况。
2. 对形变敏感：轮廓匹配对图像的形变比较敏感，当物体发生形变时，匹配结果可能不准确。
3. 对遮挡敏感：轮廓匹配对图像中的遮挡比较敏感，当物体被遮挡时，匹配结果可能不可靠。
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J o u r n a l o f C o m p u t e r A p p l i c a t i o n s计算机应用，2019, 39( 1): 262 -266I S S N1001-9081C ODE N J Y I I D U2019-01-10http: //w w w. joca. c n文章编号：1001-9081(2019)01-0262-05D O I：10.11772/j. issn. 1001-9081.2018061210具有光照鲁棒的图像匹配方法王焱\吕猛孟祥福3,李宇浩2(1.辽宁工程技术大学机械工程学院，辽宁阜新123000; 2.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105;3.辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛125105)(*通信作者电子邮箱lvalmn@ qq. com)摘要:针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题,提出一种具有光照鲁 棒性的图像匹配算法。
首先使用实时对比保留去色（R T C P)算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照 变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局 部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。
在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（S I F T)算法、加速鲁棒特征（S U R F)算法、“风”（K A Z E)算法和O R B算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。
实验结果 表明：随着图像亮度差异的增加,S I F T算法、S U R F算法、“风”（K A Z E)算法和O R B算法匹配正确率下降迅速，所提算 法下降缓慢并且正确率均高于80%;所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s,匹配速度不及 另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。
对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造 成的影响。
关键词：图像匹配;光照鲁棒性；图像灰度化;对比拉伸函数;局部强度顺序模式中图分类号：T P391.413文献标志码:AImage matching method with illumination robustnessW ANGYan1,LYU Meng2%MENG Xiangfu3,LI Yuhao2(1. School of Mechanical Engineering, Liaoning Technical University, Fuxin Liaoning123000, China;2. Faculty of Electrical and Control Engineering, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning125105, China;3. School of Electronic and Information Engineering, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning125105, China)Abstract：F o c u s i n g o n t h e p r o b l e m that c u r r e n t i m a g e m a t c h i n g a l g o r i t h m b a s e d o n local feature h a s l o w correct rate ofi l l u m i n a t i o n c h a n g e sensitive m a t c h i n g,a n i m a g e m a t c h i n g a l g o r i t h m w i t h i l l u m i n a t i o n r o b u s t n e s s w a s p r o p o s e d.Firstly, aR e a l-T i m e C o n t r a s t P r e s e r v i n g decolor i z a t i o n (R T C P)a l g o r i t h m w a s u s e d for g r a y s c a l e i m a g e,a n d t h e n a contrast stretchingf u n c t i o n w a s u s e d to s i m u l a t e t h e i n f l u e n c e o f different i l l u m i n a t i o n t r a n s f o r m a t i o n o n i m ag e to extract feat u r e po i n t s o f antii l l u m i n a t i o n tran s f o r m a t i o n.Finally, a feat u r e p o i n t d e s c r i p t o r w a s e s t a b l i s h e d b y u s i n g local intensity o r d e r pattern.A c c o r d i n g to t h e E u c l i d e a n d i s t a n c e o f local feature p o i n t d e s c r i p t o r o f i m a g e to b e m a t c h e d,t h e E u c l i d e a n d i s t a n c e w a sd e t e r m i n e d to b e a p air m a t c h i n g point. I n o p e n dataset, t h e p r o p o s e d a l g o r i t h m w a s c o m p a r e d w i t h S c a l e In v a r i a n t F e a t u r eT r a n s f o r m (S I F T)a l g o r i t h m,S p e e d e d U p R o b u s t F e a t u r e(S U R F)a l g o r i t h m,t h e^w i n d55( K A Z E)a l g o r i t h m a n d O R B (O r i e n t e d F A S T a n d R o t a t e d,B R I E F)a l g o r i t h m in m a t c h i n g s p e e d a n d a c c u r a c y.T h e e x p e r i m e n t a l results s h o w that w i t h th ei n c r e a s e o f i m a g e b r i g h t n e s s difference, S I F T a l g o r i t h m,S U R F a l g o r i t h m,t h e“w i n d”a l g o r i t h m a n d O R B a l g o r i t h m r e d u c em a t c h i n g a c c u r a c y rapidly, a n d t h e p r o p o s e d a l g o r i t h m d e c r e a s e s m a t c h i n g a c c u r a c y s l o w l y a n d t h e a c c u r a c y is h i g h e r t h a n 80% .T h e p r o p o s e d a l g o r i t h m is s l o w e r to de t e c t feat u r e po i n t s a n d h a s a h i g h e r d e s c r i p t o r d i m e n s i o n,w i t h a n a v e r a g e t i m e of23. 47 s. T h e m a t c h i n g s p e e d is n o t a s fast as t h e o t h e r f o u r a l g o r i t h m s,b u t t h e m a t c h i n g quality is m u c h better t h a n t h e m.T h e p r o p o s e d a l g o r i t h m c a n o v e r c o m e t h e i n f l u e n c e o f i l l u m i n a t i o n c h a n g e o n i m a g e m a t c h i n g.Key words：i m a g e m a t c h i n g;i l l u m i n a t i o n r o b u s t n e s s;color-to-gray c o n v e r s i o n;contrast s t retching function; local intensity o r d e r patt e r n〇使同一物体反射的光线发生变化，造成成像亮度不同;不同相51 3机的光感特性不同也会造成同一物体成像后存在亮度变化;基于局部特征点的图像匹配被广泛地应用在图像识别、并且亮度较低的图像，在进行脱色时会造成大量信息的丢失，图像拼接、目标跟踪等领域。
在实际采集图像中，光照变化致 这会给局部特征提取、描述符建立和匹配带来困难。
收稿日期:2018-06-12;修回日期:2018-07-25;录用日期:2018-08-23。
基金项目：国家自然科学基金面上项目（61772249);辽宁省自然科学基金资助项目（20170540418)。
作者简介:王焱（1970—），女，辽宁阜新人，教授，博士，主要研究方向：图像处理、嵌人式系统；吕猛1994一），男，安徽利辛人，硕士研究 生，主要研究方向：图像处理、嵌人式系统；孟祥福（1981—），男，辽宁葫芦岛人，副教授，博士，主要研究方向:Web数据库查询、空间数据分析；李宇浩（1997—），男，宁夏银川人，主要研究方向:嵌人式系统。