基于ransac算法的sift特征匹配研究(OpenCV+VS2010)____朱万革(最终版)
基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究
基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究张建花;白仲斐;惠广裕【摘要】由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异，为遥感图像的匹配带来了困难。
主要利用图像特征点提取方法，使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法，对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作，并进一步对SIFr算法进行优化，采用双向匹配策略。
实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准，同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。
%Since multi-source,multi-temporal,multi-resolution and multi-band remote sensing images are too different in spectral characteristics, spatial characteristics, as well as texture features. So it is full of difficulty to match these remote sensing images. We have focused our studies on the point feature extraction method to match the multi-source images in this paper. Then match the images.Based on the above theory, we have done some experiments. The results show that SIFT is one of the most effective local feature of rotation, scale, and illumination invariant. Changes of perspective, affine transformation and noise also maintain a certain degree of stability. SIFT based image matching algorithm is analyzed, and a bidirectional matching algorithm is proposed to improve the accuracy of image matching. The experimental results show that the proposed algorithm is effective.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2011(019)013【总页数】4页(P176-179)【关键词】遥感图像；SIFT；配准；双向匹配；RANSAC【作者】张建花;白仲斐;惠广裕【作者单位】中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089;中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089;中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089【正文语种】中文【中图分类】TP391光学卫星遥感成像的理论限制，难以突破云雨障碍。
图像的拼接----RANSAC算法
图像的拼接----RANSAC算法⼀、全景拼接的原理1.RANSAC算法介绍RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、⽆法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。
这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产⽣的。
同时RANSAC也假设，给定⼀组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的⽅法。
2.使⽤RANSAC算法来求解单应性矩阵在进⾏图像拼接时，我们⾸先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。
通常我们采⽤SIFT算法来实现特征点的⾃动匹配，SIFT算法的具体内容参照我的上⼀篇博客。
SIFT是具有很强稳健性的描述⼦，⽐起图像块相关的Harris⾓点，它能产⽣更少的错误的匹配，但仍然还是存在错误的对应点。
所以需要⽤RANSAC算法，对SIFT算法产⽣的128维特征描述符进⾏剔除误匹配点。
由直线的知识点可知，两点可以确定⼀条直线，所以可以随机的在数据点集中选择两点，从⽽确定⼀条直线。
然后通过设置给定的阈值，计算在直线两旁的符合阈值范围的点，统计点的个数inliers。
inliers最多的点集所在的直线，就是我们要选取的最佳直线。
RANSAC算法就是在⼀原理的基础上，进⾏的改进，从⽽根据阈值，剔除错误的匹配点。
⾸先，从已求得的匹配点对中抽取⼏对匹配点，计算变换矩阵。
然后对所有匹配点，计算映射误差。
接着根据误差阈值，确定inliers。
最后针对最⼤inliers集合，重新计算单应矩阵H。
3.基本思想描述：①考虑⼀个最⼩抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最⼩样本数)和⼀个样本集P，集合P的样本数#(P)>n，从P中随机抽取包含n 个样本的P的⼦集S初始化模型M；②余集SC=P\S中与模型M的误差⼩于某⼀设定阈值t的样本集以及S构成S*。
S*认为是内点集，它们构成S的⼀致集(Consensus Set)；③若#(S*)≥N，认为得到正确的模型参数，并利⽤集S*(内点inliers)采⽤最⼩⼆乘等⽅法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的S，重复以上过程。
基于SIFT算法的图像配准算法研究的开题报告
基于SIFT算法的图像配准算法研究的开题报告一、选题背景和意义图像配准是从不同视角、不同时间或不同传感器捕获的两幅或多幅图像之间搜索相互对应的像素点的过程。
图像配准已经成为计算机视觉、机器人、医学、遥感等领域中的一个重要问题，涉及到无人机监测、医学影像、安防监控等领域。
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种基于局部特征的图像配准算法，具有旋转不变性、尺度不变性、光照不变性等优点，在图像匹配、目标检测和识别等方面有着广泛应用。
因此，本文旨在研究基于SIFT算法的图像配准算法，以提高其在实际应用中的性能。
二、研究内容和方法2.1 研究内容本文将研究基于SIFT算法的图像配准方法，主要包括以下内容：1）SIFT算法理论基础及其算法流程；2）SIFT特征点检测、匹配、筛选及配准的方法；3）针对SIFT算法存在的问题进行优化改进，并在实验中进行验证；4）对不同场景下的图像进行配准实验，并对比分析不同算法的性能。
2.2 研究方法本文将采用以下研究方法：1）阅读相关文献，深入理解SIFT算法及其在图像配准中的应用；2）实现SIFT算法，并在大量数据集上进行实验验证；3）对SIFT算法进行优化改进，并在实验中进行比较；4）在不同场景下选用典型的图像进行实验，并进行结果比较和分析。
三、预期结果及创新点本文预期的结果为：1）研究并深入理解SIFT算法及其在图像配准中的应用；2）通过实验验证，得出不同情况下SIFT算法在图像配准中的表现并进行比较；3）提出改进之后的SIFT算法并在实验中进行验证；4）分析比较各种算法的优缺点及应用场景。
本文的创新点如下：1）针对SIFT算法在图像配准中存在的问题进行优化改进；2）研究不同场景下的图像配准效果，并进行比较分析；3）根据实验结果和理论分析，结合实际应用场景提出优化的SIFT算法，提高图像配准的准确率和效率。
四、进度安排本文的研究进度安排如下：1）第一周：阅读相关文献，制定研究计划和实验方案；2）第二周至第四周：实现SIFT算法，进行基本的图像特征点检测、匹配和配准；3）第五周至第七周：针对SIFT算法的优化改进，并对比分析实验结果；4）第八周至第十周：对不同场景下的图像进行实验，进行结果比较和分析；5）第十一周至第十二周：撰写论文初稿，并进行修改和完善；6）第十三周：进行论文的最终修改和定稿。
基于SIFT特征的图像检索技术研究
然而，现有的基于SIFT特征的图像检索方法还存在一些挑战和问题，如特征 选择的不准确性和跨域性问题等。未来的研究可以针对这些问题展开深入探讨， 进一步提高图像检索的准确性和效率。此外，随着深度学习技术的快速发展，研 究者可以尝试将深度学习与基于SIFT特征的图像检索技术相结合，探索更有效的 图像特征表达和匹配方法。
1、图像特征提取
图像特征提取是图像检索的核心，它通过一定的算法从图像中提取出能够代 表图像内容的关键信息，如颜色、纹理、形状等。这些特征可以有效地描述图像 的内容和特征，为后续的图像比较和分析提供基础。常用的特征提取方法包括 SIFT、SURF、ORB等。
2、相似度比较
在提取出图像的特征之后，我们需要对这些特征进行比较，以确定两幅图像 的相似度。常用的相似度比较方法包括欧氏距离、余弦相似度、交叉相关等。这 些方法通过计算特征向量之间的距离或者相关系数，来评估两幅图像的相似程度。
3、检索算法
基于特征的图像检索技术中常用的检索算法包括基于内容的检索、基于神经 网络的检索和基于深度学习的检索等。其中，基于内容的检索通过比较查询图像 和库中图像的特征，找出最相似的图像；基于神经网络的检索通过训练神经网络 来学习图像特征和标签之间的关系，从而对新的图像进行分类和检索；基于深度 学习的检索通过构建深度神经网络模型，对图像进行深度特征提取和分类，从而 实现高精度的图像检索。
SIFT特征最早由David Lowe在1999年提出，具有尺度不变性、旋转不变性、 亮度不变性等优点。自提出以来，SIFT特征在计算机视觉领域得到了广泛应用， 包括目标识别、图像配准、图像检索等。在图像检索领域，SIFT特征可以有效地 表达图像的内容和特征，提高检索准确率。然而，现有的基于SIFT特征的图像检 索方法还存在一些问题，如特征选择不准确、匹配效率低等。
基于SIFT特征的遥感影像自动配准
基于SIFT特征的遥感影像自动配准
茹朝阳
【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】提出了一种基于特征点的全自动高分辨率遥感影像配准方法,该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,并通过RANSAC方法和双向匹配策略提高特征点的匹配精确度.最后利用同名特征点构建影像间的转换模型,实现高精度影像纠正与配准.实验结果表明,该算法具有较强的匹配能力和鲁棒性.
【总页数】5页(P61-65)
【作者】茹朝阳
【作者单位】太原市勘察测绘研究院,山西,太原,030002
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究 [J], 李玉峰;王竹筠
2.集成MSER和SIFT特征的遥感影像自动配准算法 [J], 王晓华;邓喀中;杨化超
3.基于SIFT特征的遥感影像自动配准 [J], 李晓明;郑链;胡占义
4.基于SIFT特征的多源遥感影像自动配准 [J], 李吉军;周尚波;陈虹;张伟伟
5.基于SIFT特征遥感影像自动配准与拼接 [J], 程焱;周焰;林洪涛;潘恒辉
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
图像匹配算法在OPENCV中的研究与实现
一、VS2010中建立一个OPENCV的工程使用的opencv版本号是2.4.4以上两图分别是匹配原图和匹配一张无关图的匹配结果。
可以看出匹配结果准确。
匹配准确率需要后面实验测试得到结论。
匹配结论中包括：两张图各自的特征点数，匹配的点数，最大和最小距离（该距离是欧式距离），优秀的匹配点。
上图是MFC设计的简要界面。
点击开始匹配后，弹出上面的匹配结果。
二、学习的知识点1、sift算法（surf算法基本与sift算法相同）sift算法是一种基于尺度空间的算法。
该算法利用的特征是图像的局部特征，使其对旋转、尺度缩放、亮度变化具有保持不变性，并在对视角变化、放射变换、噪声也具有很好的保持一定程度的稳定性。
其独特性好，信息量丰富，适用于在大量数据库中进行快速、准确的匹配。
sift算法步骤：S1：提取关键点。
对图像进行处理，提取出图像的关键点，产生关键点集合。
S2：建立两幅图像之间的对于关系。
通过两张图像的特征点进行两两比较，找出相匹配的若干对特征点。
然后用线连接起来。
S3：消除错误匹配点。
用参数估计的方法，对匹配点反复测试、不断迭代运算，消除错误的匹配点。
S4：统计匹配点和匹配点的相关信息。
流程图如下2、SURF算法和SIFT算法的区别主要在于速度和精度上。
SURF描述子大部分是基于强度的差值，计算更快捷，而SIFT描述子通常在搜索正确的特征时更加精确。
两者在OPENCV具体实现中没有很大的差异。
都使用了cv::FeatureDetector接口，使用cv::drawKeypoint函数。
3、在面对尺度变化问题时，需要分析图像在拍摄时与目标物体的距离。
而SIFT算法具有尺度不变的特性，每个检测的特征点都伴随着对应的尺寸因子。
能克服这个问题。
SURF算法是SIFT算法的高效变种。
同样具有尺幅不变的特征。
两者在3D视点变化上的性特，都有一定的体现，具体性能指标需要实验测试。
所谓的尺度空间，在OPENCV中被形象地描述为一个图像金字塔，向下采样一般用高斯金字塔。
基于SIFT的三视图像特征匹配算法
2008年7月July 2008—177—计 算 机 工 程Computer Engineering 第34 第13期Vol 卷.34 No.13·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2008)13—0177—03文献标识码：A中图分类号：TP18基于SIFT 的三视图像特征匹配算法张连怡，王爱平，万国伟，李思昆（国防科技大学计算机学院，长沙 410073）摘 要：提出一种基于SIFT 的三视图像特征匹配算法。
采用SIFT 算法对三视图像进行特征匹配，引入计算机视觉中的三线性关系和基于三焦张量的像素转移误差计算方法，对SIFT 算法的匹配结果进行筛选，剔除匹配过程中产生的误配点。
真实图像数据实验表明，该算法有效剔除了SIFT 算法产生的97％以上的误配点，提高了三视图像匹配的准确度。
关键词：SIFT 算法；三线性关系；三焦张量SIFT-based Feature Matching Algorithm of Three-view ImagesZHANG Lian-yi, WANG Ai-ping, WAN Guo-wei, LI Si-kun（Computer School, National University of Defence Technology, Changsha 410073）【Abstract 】This paper proposes a novel method of SIFT-based feature matching of three-view image. SIFT based feature matching algorithm is used in three-view images matching process. Then the trilinear constraint and trifocal-tensor-based pixel transfer error computation method is introduced to remove the outliers produced by the SIFT algorithm. Experiments are carried out on the real three-view images, and the result shows that the algorithm highly improves the veracity of three-view images matching, with 97 percent of the outliers eliminated. 【Key words 】SIFT algorithm; trilinear constraint; trifocal tensor1 概述图像特征匹配是计算机视觉和模式识别等领域研究的基本问题以及物体识别、跟踪等应用的重要基础。
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法
韦虎;张丽艳;刘胜兰;石春琴
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2010(022)004
【摘要】为有效地解决多视角深度图配准问题.提出一种新的配准算法.首先给出一种深度图数据图像化方法,根据深度图包含的像素信息和网格顶点处的曲率值创建特征图像;然后通过对特征图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,从而得到原始深度图上的特征点与匹配关系;最后采用投票和预配准方法去除误匹配,实现递增式多视角深度图配准.模拟噪声实验和多个实际测量深度图的配准实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性.
【总页数】8页(P654-661)
【作者】韦虎;张丽艳;刘胜兰;石春琴
【作者单位】南京航空航天大学机电学院,南京,210016;南京航空航天大学机电学院,南京,210016;南京航空航天大学机电学院,南京,210016;南京航空航天大学机电学院,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.两种图像配准算法(SIFT与ASIFT算法)比较 [J], 保永强;马东洋;伍中楠;莫德林;李润生
2.基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究 [J], 李玉峰;王竹筠
3.基于SIFT特征匹配的精准图像配准算法 [J], 陈燕文;徐东平
4.基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准 [J], 周文理;金施群
5.基于Harris-Affine和SIFT特征匹配的图像自动配准 [J], 李玲玲;李翠华;曾晓明;李保
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 学士学位论文 THESIS OF BACHELOR
基于ransac算法的sift特征匹配研究（OpenCV+VS2010） 视频图像跟踪系统
1 上海交通大学 毕业设计（论文）学术诚信声明
本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
作者签名： 日期： 年 月 日 视频图像跟踪系统
1 上海交通大学 毕业设计（论文）版权使用授权书
本毕业设计（论文）作者同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本毕业设计（论文）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业设计（论文）。 保密□，在 年解密后适用本授权书。 本论文属于 不保密□。 （请在以上方框内打“√”）
作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 视频图像跟踪系统
1 视频图像跟踪系统 摘要 图像（Image）--是客观世界的景物通过光学系统作用后产生的影像。图像直观地反映了场景中物体的颜色、亮度等特征，从而使我们能清晰分辨他们的形状、大小和空间位置。近30年来人们试图研究基于计算机的视觉系统，并且试图利用其系统来代替工业农业上的有害劳动。这样的视觉系统渐渐地进入我们的生活，让我们的生活变得很丰富，并且我们现在享受着图像处理这学问的成果。在世界上的先进的国家都设立了图像处理研究所，研究解决国防部门所要的问题。 本文将介绍基于OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的视频图像匹配、拼接、融合和目标跟踪的算法以及方法。说到图像拼接，本文中所用的图像拼接算法是高效的SIFT特征算法。首先，用两个通用的USB摄像头来实时地进行采集图像，并对这两幅图像提取SIFT特征点。然后，进行粗匹配。最后用RANSAC算法对所提取出来的SIFT特征点匹配对进行提纯以及估计模型参数。最后把两幅图像拼接成一幅完整的图像，并且用加权平均算法进行无缝拼接。再进行摄像头标定，求出两个通用摄像头的内外参数，最后进行测距以及跟踪。最终取得了令人满意的结果。
关键词：SIFT，匹配,拼接，配准，RANSAC 视频图像跟踪系统
1 VIDEO TRACKING SYSTEM ABSTRACT For many years, people have been studying how to make the robot or the computer able to identify targets and obtain information about the surrounding environment. We people can easily see and identify every kind of objects, but for computers or robots, this is a very difficult task and it is a process that involves a lot of scientific knowledge. The main part of object recognition is digital image processing. After the invention of the computer, people began to direct their research on how to make the computer more powerful and useful. For this purpose, many scientists have dedicated their life for the development of computer. The rapid development of computer causes a very fast development of digital image processing. Why we people study science? Of course the answer will be to make our life easier, and to be able to live in our dream life, so that we can enjoy the life in comfort and happiness. Nowadays, Image processing technology is everywhere around us, but sometimes because we are used to this technology so we don’t pay attention. For example, the phone's handwriting input method, company entrance fingerprint identification system, license plate recognition system, robotics system program for exploring the lunar, medical imaging technology, facial recognition systems, and satellite imaging system and so on. In the last three decades, image processing technology has made a rapid development, which is inseparable from the development of computers, and more inseparable from the development of materials science. We can notice that science now have penetrated into every professional image processing and the image comes to many areas. These days image processing technology is directly related to our standard life, this technology involves image recognition, image analysis and image stitching, etc. Image processing is now facing enormous challenges, due to the development of materials processing industry, CNC machine tools and control theory, image processing technology requirements are very high, Therefore, many scientists have spent their life studying image processing technology, trying to develop more flexible, more reliable, more accurate image processing technology and image processing algorithms. Video tracking system includes the image stitching technology, when we mention image stitching technology, we have to talk about image matching and image registration, because these two modules are the core parts of the image stitching. In this study, I used Scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm, this algorithm features repeatability, unique, localized, quantitative, accuracy and efficiency. First from the two cameras (people left and right eye) in synchronous reads the image sequence, and I applied these image sequences RANSAC algorithm based on SIFT feature matching and obtained a good image stitching. Then this image with an image template matching of image recognition and tracking (based on SIFT), while supporting the binocular measurements to obtain distance information. Typically, about two a moment to read the two camera images with a lot SIFT feature point, so the need to purify the data using the RANSAC algorithm, like that