基于改进SIFT的图像拼接算法
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。
这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。
其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。
本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。
文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。
将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。
同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。
本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。
实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。
还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。
文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。
SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。
SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。
基于SIFT特征检测的图像拼接
基于SIFT特征检测的图像拼接
谌颃
【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》
【年(卷),期】2017(033)002
【摘要】针对图像拼接方法中存在的特征提取精度低,以及拼接后存在的拼接裂缝和“GHOST”现象等问题,基于SIFT特征检测的图像拼接.通过采用图像特征点提取和匹配有较强的稳定性和精确度的SIFT特征检测算法,且通过采用较低复杂度的动态规划算法找到最佳缝合线,最后对拼接后的图像通过泊松融合进行平滑处理来完成图像的拼接,并采用自行拍摄的图像进行仿真实验.仿真实验结果表明,基于SIFT 特征检测的图像拼接方法具有较高的稳定性和特征提取精度,同时具有较低的特征点提取误差,并对图像拼接中存在的拼接裂缝和“GHOST”现象有很好的抑制作用.【总页数】5页(P75-79)
【作者】谌颃
【作者单位】广东技术师范学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究 [J], 党建武;宗岩;王阳萍
2.基于SIFT特征检测和三次插值样条的快速曲面重构算法 [J], 阳建中;陈慧蓉;胡俐蕊
3.基于PCA-SIFT特征检测的眼底图像拼接 [J], 魏丽芳;潘林;黄琳琳;余轮
4.基于改进ORB特征检测的多视角图像拼接 [J], 李文;李小艳
5.基于SIFT,PCA-SIFT和SURF特征检测方法的研究 [J], 李宏荣;李晓明
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SIFT特征的无人机航拍图像拼接
基于SIFT特征的无人机航拍图像拼接乔文治【摘要】无人机在飞行过程中由于机体的倾斜和抖动,造成航拍图像出现大的仿射变形.因此,传统的图像拼接算法很难得到好的效果.基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的图像拼接算法,首先通过提取图像的尺度不变特征点,解决了待拼接图像间大的平移、旋转、尺度变化的干扰.然后,通过欧式距离判断得到初匹配特征点集,并利用RANSAC方法进一步精确了匹配点集,得到了准确的变换矩阵;最后,采用加权平均法的图像融合技术,得到了稳定的、鲁棒的图像拼接结果.【期刊名称】《教练机》【年(卷),期】2011(000)004【总页数】6页(P9-14)【关键词】图像拼接;航拍图像;SIFT;特征匹配【作者】乔文治【作者单位】洪都航空工业集团,江西,南昌,330024【正文语种】中文无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)具有机动性强，反应灵活，价格低等特点，无论在军事还是民用上都有广泛的运用前景。
获取高分辨率、能描述场景的二维或三维图像是它的主要任务之一，但无人机遥感平台在获取图像时，因受到其飞行高度和CCD相机焦距的限制，单张航拍图像很难包含所有的目标区域，因此，图像拼接已成为无人机航拍图像处理的关键问题之一。
图像拼接（Image Mosaics）通常都是将数张有重叠部分（包括不同时间、不同视角、不同传感器）的图像拼成一副大型的无缝高分辨率图像的技术。
图像拼接的方法可分为两大类：基于空间域和基于频域。
基于频域的算法主要利用傅里叶变换将图像转换到频域进行拼接计算。
例如，Fourier-Mellin算法，相位相关法等。
这类算法速度快，但准确性较差；基于空间域的图像拼接算法是目前研究的热点。
1996年，R.Szeliski[1]将八参数投影变换模型用于图像配准，然后利用LM算法（Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法）搜索参数空间获得变换参数。
基于改进SIFT算法的图像匹配方法
２ Ｓ Ｔ算 法介 绍 Ⅱ＇
ＳＦ 方法是 由 Ｄ ｖ ｏ ｅ于 １９ Ｉ Ｔ ａｉ Ｌ ｗ ｄ ９ ９年提 出的局部 特征描 述子 ， 并于 ２０ ０ ４年进行 了更 深入 的发展 和完 善。在 Ｍｉ ｌ ｋａ ｏ． ｊｙ ｃ ｋ对包括 ｓｔ 子在 内的 十种 局部 描述 子所 做 的不变 性 ｚ ｉ算 ｆ 对 比实验 中 ，Ｉ （ ＳＦ 及其 扩展算 法 ） Ｔ 己被证实在 同类 描述子 中 具有最强 的健壮性 Ｊ 。从总体上归纳 ，Ｉ 算子具有 以下 特 ＳＦ Ｔ
－． — —
收稿 日期 ： １ — ５ ２ 修回 １ ：０ ０ ０ — ５ ２ ００—１ ０ ３ ２１— ７ １ 期
。
２ ５ ．— ８ ． ． —
点：
的图像 由上一组 图像降采样得到。
１ Ｓ 特征是 图像 的局部 特征 ， ） ＷＦ 对平 移 、 旋转 、 尺度缩
放、 亮度变化 、 挡 和噪声 等 具有 良好 的不 变 性 ， 遮 对视 角 变
ＫＥ Ｗ ＯＲ ： ｇｅｍ ｔ ｉｇ Ｑ ａｉＥ ｃｉ ａ ；ｉｉ ｒｙｍｅ ｕ ｍ ｎ Ｙ ＤＳ Ｉ ａ ｈｎ ； ｕｓ ｕｌ ｅｎ Ｓｍ ｌ ｉ ａ ｒ ｅｔ ｍａ ｃ — ｄ ａｔ ｓ ｅ
１ 引言
图像匹配 的过程实 际是 指寻求两幅 图像 间 的映射 过程 ， 也就是说 ， 要将 两幅不同视点的 同一景 物或物体 的图像 中对 应于空间 同一位置 的点 联 系起 来 。对 应点 就是 同一 三维空
ＳＦ ＩＴ算法原理 及实 现细节 进 行 了深 入 的研究 ， 过 实验 把 通
图像 匹配技 术在 图像 处 理领 域 具 有广 泛 的实 际应 用 。 目前用 于图像 匹配的方法主要有两大 类 ： 是基 于灰 度相关 一 的匹配方 法 ， 它直接利用 图像 的灰 度进行 匹配 ， 法简 单 ， 算 匹 配准确率高 ， 但计算量 大 ； 另一种是基 于 图像 特征 的方 法 ， 需 要先 对图像提取特征 ， 其计算 量相 对较小 ， 对灰 度变化 、 形变 及遮 挡有较 好 的适应 性 ， 是 匹配 精 度不 高 。由于 受 到 噪 但 声、 目标运动 以及设 备等 多种 因素 的影 响 ， 得所 匹 配的两 使 幅图存在 灰度时针 和几何 变形 ， 以研究 抗 噪声 、 所 抗变 形 以 及 匹配正 确率 高 、 速度快 的匹配方 法成为 目前的一个 重要课
一种基于SIFT的拼接算法的开题报告
一种基于SIFT的拼接算法的开题报告1. 研究背景图像拼接是图像处理领域中的一个重要研究方向，其主要目的是将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。
在实际应用中，图像拼接技术可以广泛应用于航拍、地图制作、虚拟场景渲染等领域。
传统的图像拼接技术主要是基于特征匹配的方法。
在特征匹配中，SIFT算法被广泛应用。
然而，由于图像的旋转、缩放和视角等因素影响，导致特征点匹配出现误差，从而影响图像拼接的效果。
因此，改进SIFT算法并引入其他相关技术来提升拼接效果是一个有意义的研究方向。
2. 研究内容和目标本次研究的主要内容为基于SIFT算法的图像拼接。
具体来说，我们计划通过修改SIFT算法的核心部分来提高其鲁棒性，从而改善图像拼接结果。
同时，我们还会结合其他相关技术，如RANSAC算法和最小二乘法等来提高特征点匹配的精度和效率。
最终，我们的目标是实现高质量的图像拼接。
3. 研究方法和步骤（1）基于SIFT算法我们计划在SIFT算法的基础上进行改进。
SIFT算法核心步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、描述子生成等。
我们打算通过优化关键点定位和描述子生成等环节，从而提高算法的鲁棒性。
首先，我们将尝试使用高斯混合模型（GMM）来检测尺度空间的极值点，并进行关键点定位和方向分配。
其次，为了增加描述子的区分度，在描述子的生成过程中，我们将引入方向梯度直方图（HOG）特征。
同时，我们还会探索其他可能的优化方案，如SURF算法等。
（2）匹配算法在特征点匹配环节，我们将引入RANSAC算法和最小二乘法等工具来提高匹配的精度和效率。
具体来说，我们将使用RANSAC算法来去除错误匹配点，然后使用最小二乘法来求解变换矩阵。
为了增强算法的鲁棒性，我们还将采用多次RANSAC迭代的方案，并结合随机采样一致性评估（RSCE）来进一步筛选匹配点。
（3）全景图像拼接最后，我们将使用拼接算法将多个局部图像拼接成一张全景图像。
在拼接算法中，我们将采用渐进变换的方案，并引入图像融合技术来实现无缝拼接。
基于SIFT算法的图像拼接技术
基于SIFT算法的图像拼接技术
熊苗苗;王鹏;郜辉;吕志刚
【期刊名称】《数字技术与应用》
【年(卷),期】2016(000)011
【摘要】针对传统图像拼接算法中存在误匹配高和效率低的问题,本文提出了一种改进的基于SIFT特征匹配的图像拼接算法.首先运用改进的SIFT算法对待拼接的图像进行特征点快速提取与匹配,获取稳定的匹配点后,采用加权平均融合算法,将两幅图像重叠的部分进行像素级的图像融合,消除拼缝实现完美拼接.通过实验表明,本文中的算法保证了一定的精度,能够得到高分辨率,完整的拼接图像.
【总页数】2页(P129-130)
【作者】熊苗苗;王鹏;郜辉;吕志刚
【作者单位】西安工业大学电子信息工程学院陕西西安 710021;西安工业大学电子信息工程学院陕西西安 710021;西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710021;西安工业大学电子信息工程学院陕西西安 710021
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于SIFT算法的水下图像拼接技术研究 [J], 李社蕾;崔聪颖
2.基于分块H-SIFT算法的图像拼接技术研究 [J], 李旋宇;陈荣保
3.基于分块H-SIFT算法的图像拼接技术研究 [J], 李旋宇;陈荣保;;
4.基于SIFT算法的全景图像拼接技术及电力监控应用 [J],
5.基于SIFT算法的图像拼接技术研究 [J], 何惠洋; 韩军
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进SIFT的图像匹配研究
基于改进SIFT的图像匹配研究摘要：针对基于传统SIFT的图像匹配法存在的计算量大、耗时长、误匹配的问题，提出了一种快速、准确的图像匹配法。
该方法是建立在SIFT算法中特征点的提取不使用SIFT算法确定的关键点而是使用Harris算法中确定的角点，最后利用RANSAN算法去除误配点来实现两幅图像的匹配。
实验结果表明采用基于改进SIFT的图像匹配法比基于传统SIFT的图像匹配法平均节约1.8s，并且准确率更高。
标签：图像匹配;SIFT算法;Harris算法;RANSAN算法引言机器视觉技术在现代工业中被广泛的使用，尤其是在工业产品检测领域。
对待检产品的检测的过程其实质是将待检产品图像与合格产品图像进行匹配的过程。
目前图像匹配的常用方法有两类：基于灰度的图像匹配和基于特征的图像匹配[1]。
基于灰度的图像匹配法是直接利用图像的灰度信息进行匹配，算法简单，但存在匹配速度比较低，对灰度信息变化非常敏感易出现误匹配等不足。
基于特征的图像匹配法需要先对图像提取特征，其克服了基于灰度的图像匹配法中存在的不足故被广泛应用。
基于特征的图像匹配法中SIFT算法因具备尺度、旋转、平移的不变性等优点，故其被普遍应用，但是它在匹配速度和准确度方面有所不足，不能满足工业检测的要求。
文章提出一种基于改进SIFT算法在匹配速度和准确度方面有很大的突破。
1 SIFT算法SIFT算法对尺度缩放、旋转甚至视角变化等方面都保持不变性，是众多基于特征的图像匹配算法中最稳定的算法。
该算法的主要流程如图1所示。
图1 SIFT算法流程图特征点检测：构建尺度空间，判断检测极值点，去除不稳定点（即低对比度点和边缘响应点），最后剩下的极值点则为特征点。
特征点描述：通过计算特征点梯度的幅值和方向来表征这个特征点，为所有特征点确定其尺度、位置、方向三个信息，最后采用128维向量为每个特征点建立对应的描述符。
特征点匹配：将模板图像和待匹配图像中所提取的特征点用某种相似性度量函数（如欧氏距离比）进行匹配[2]。
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ， Ｕｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｒ ＡＮＳ ＡＣ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｅ —
曾 瑶 喻 擎苍 袁 俊
（ 浙江理工大学信息学院， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ８ ）
摘 要
给 出 一 种 基 于 特 征 点 的 图像 拼 接 方 法 ， 该 方 法采 用 对 于 尺 度 具 有 鲁 棒 性 的 Ｓ Ｉ Ｆ ． ｒ 算 法进 行 特 征 点 的 提 取 与 匹 配 ， 计 算 出特 征 匹 配 点后 ， 使用 Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ算法剔除误配 ， 并计 算 出两 幅 图像 之 间 的 坐 标 变换 关 系矩 阵 Ｈ。 最终 使 用 加 权 平 滑 算 法 完 成 了 图像 的无 缝 拼 接 。 实验 证 明 ， 该 算 法有 效 提 高 了图像 拼 接 的 效 率和 准 确 性 。
● ｜ ． ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 在这一步 里面 ， 主要是建立 高 斯 金 字 塔 和 ＤＯＧ（ Ｄｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ
过重采样 后合成一 幅包含各个 图像序列 信息 的宽视角 场景 的 、 完整的 、 高清 的新 图像 技 术 ， 最 重 要 的 两 个 部 分 是 图 像 匹 配 和 图
图像 拼 接 是 计 算 机 视 觉 领 域 的 一 个 重 要 分 支 。 图像 拼 接 技 术是将一 组相互 间重叠部分 的图像序列 进行 空间匹配 对准 ， 经