1 武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430080
2 武汉科技大学 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心，湖北 武汉 430080
针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题，本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先，所提方法在SIFT算法的基础上，对构建的高斯金字塔进行了优化，通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率，并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测，筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配；其次，采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量，提高算法运行效率；最后，根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯，有效减少误匹配。实验结果表明，本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法，相比传统的SIFT算法，匹配精度提高了约10%，算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下，正确匹配率在93%以上。
SIFT算法 高斯金字塔 自适应阈值 特征描述符 图像匹配 SIFT algorithm Gaussian pyramid adaptive thresholds feature descriptor image matching
天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室，天津 300072
图像匹配能将待匹配图像变换到原有图像的坐标系中，在各种视觉任务中起着重要的作用。基于特征的图像匹配算法能够在图像中匹配到一些更具区分度的特征，与其他图像匹配方法相比，其具有高精度、高灵活性、高鲁棒性等特点。针对传统特征匹配算法匹配稀疏的问题，提出一种基于改进深度特征匹配算法的密集特征匹配方法。首先，通过VGG网络提取图像的一系列特征图，在初始特征图进行最邻近匹配计算单应性矩阵并进行视角变换；然后，基于特征图的频域匹配特点进行深层特征图融合，用于特征粗匹配；最后，基于粗匹配的结果在浅层特征图上进行特征细匹配用于校正特征匹配的结果。实验结果表明：所提算法提升了特征匹配的精度和匹配的特征数量。
机器视觉 卷积神经网络 特征融合 图像匹配 图像处理 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0815001
1 井冈山大学电子与信息工程学院，江西 吉安 343009
2 江西省农作物生长物联网技术工程实验室，江西 吉安 343009
3 吉安市农业遥感重点实验室，江西 吉安 343009
针对不同时相卫星影像匹配效果差的问题，提出基于各向异性滤波的相位一致性的卫星影像匹配方法。首先，利用各向异性滤波建立图像非线性尺度空间，再利用相位一致性模型计算每个尺度下的最大矩图。其次，在每个尺度下的最大矩图上利用分块Shi-Tomasi算法提取特征点，再通过Log-Gabor滤波器建立多尺度多方向的幅值响应，并计算图像的最大幅值响应及其最大幅值的方向索引。然后，在极坐标系下，基于OpenMP并行计算实现特征描述符加速构建，再进行影像匹配与误匹配剔除。最后，利用6组不同时相、不同视角、辐射差异明显的卫星影像进行实验，实验结果表明，所提出的匹配方法明显优于传统的尺度不变特征变换（SIFT）算法和目前较为先进的辐射变化强度特征转换（RIFT）、绝对相位一致性梯度直方图（HAPCG）等算法。
遥感 各向异性滤波 非线性辐射差异 相位一致性 非线性尺度空间 影像匹配
1 中山大学 航空航天学院, 广东 深圳 518107
2 福建师范大学 光电与信息工程学院, 福建 福州 350117
针对天基序列星图配准存在的效率和精度问题, 提出了一种天基序列星图高精度在轨实时配准方法。对基准图和待配准图进行分块, 通过预设搜索框的方式, 采用归一化相关系数匹配法, 获得整像素精度的子图匹配结果; 对该结果的小邻域进行二次曲面拟合, 获得亚像素精度的匹配对点; 使用单应变换模型求解星图的变换关系, 完成单帧星图的配准; 使用基于末帧的窗口滑动方式, 实现序列星图的连续实时配准。实验结果表明, 所提方法可以避免恒星质心提取误差和天基平台长时间运动对配准精度造成的影响, 相比标准的块匹配, 对于16位4096×4096的真实天基星图, 所提方法的子图匹配计算效率提升98.7%, 配准时间缩短了89.0%, 单帧配准的峰值信噪比平均提升了将近0.20; 所提序列星图的连续配准方式, 速度达到了0.040秒/帧, 配准结果的峰值信噪比为6.765, 能满足高精度和高实时性要求, 通过适当移植优化有望应用于后续的天基平台的弱小目标检测。
星图配准 序列星图 图像匹配 相关系数 star image registration star image sequences image matching correlation coefficient
1 浙江大学信息与电子工程学院，浙江 杭州 310027
2 北京航天飞行控制中心，北京 100190
3 航天飞行动力学技术重点实验室，北京 100190
4 浙江省信息处理与通信网络重点实验室，浙江 杭州 310027
针对目前图像匹配算法在月面宽基线、弱纹理和光照变化等条件下匹配成功率低的问题，提出基于视图合成与全局注意力的月面图像匹配方法。首先对同站点月面双目图像使用稀疏视差虚真值训练立体匹配网络，完成同站点图像的三维重建。基于场景深度，结合站点之间惯导先验位姿将待匹配图像转为新的合成视图用于匹配，解决不同站点宽基线图像对之间图像重叠度低、视角变化大等问题。进一步使用基于Transformer的图像匹配网络，提高弱纹理场景下的图像匹配性能，并在后处理阶段引入考虑平面退化的外点滤除方法。在真实月面宽基线图像数据集的结果表明，相比现有算法，提出的匹配算法大幅度提高了宽基线场景下的月面图像匹配精度与成功率，为月球车大跨度行驶中的自主视觉定位提供了重要基础。
图像处理 月面图像匹配 特征提取 视图合成 三维重建 光学学报
2023, 43(24): 2410001
1 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室, 广西 桂林 541000
2 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西 桂林 541000
3 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心, 广西 桂林 541000
4 南宁桂电电子科技研究院有限公司, 南宁 530000
针对无人机图像匹配时间较长的问题, 提出了一种基于SIFT改进的无人机图像匹配算法。引入了FAST算法检测角点, 它能快速通过比较中心像素点和一定领域内像元的灰度值以判断是否为角点, 从而提高算法的速度。同时, 为了弥补FAST算法在高斯差分金字塔上搜索的不足, 使用了基于Ostu和GA的图像分割算法对图像进行分割, 对分割图像构建高斯金字塔, 在高斯金字塔上进行特征点搜索。实验结果表明, 与传统的SIFT算法相比, 改进算法提高了无人机图像匹配的速率和正确率。
无人机 图像匹配 图像分割 高斯金字塔 特征点搜索 UAV image matching image segmentation Gaussian pyramid feature points search
1 华北理工大学 电气工程学院,河北 唐山 063210
2 唐山市数字媒体工程技术研究中心,河北 唐山 063000
3 华北理工大学 人工智能学院,河北 唐山 063210
针对图像匹配中AKAZE（Accelerated-KAZE）算法匹配精度较低以及计算复杂等问题，提出了一种基于高斯滤波和AKAZE-LATCH（AKAZE-Learned Arrangements of Three Patch Codes）算法相融合的图像匹配算法。首先，对输入图像进行高斯滤波预处理，去除高斯噪声等连续性噪声，并且保留图像的边缘信息。然后通过LATCH算法为AKAZE算法构建高效的二进制描述子，再通过KNN（K Nearest Neighbors）算法得到对应的匹配对。最后结合USAC(Universal RANSAC)去除误匹配对方法进行再次筛选，得到最终的匹配结果。经实验对比，所设计的算法相较于AKAZE算法匹配精度更高，且具有良好的鲁棒性和可靠性，可用于多数复杂场景下的图像匹配。
图像匹配 高斯滤波 LATCH算法 KNN算法 image matching Gaussian filtering LATCH algorithm KNN algorithm USAC USAC
1 东南大学自动化学院，江苏 南京 210096
2 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，江苏 南京 210096
针对现有图像匹配算法追求匹配精度，而一定程度上忽略匹配速度下降的问题，设计了通道注意力和特征切片描述网络（CAFSD），并将其与快速特征点检测算法（ORB）结合，进而提出一种精度和速度均衡的图像快速匹配算法。首先利用通道注意力对ORB获取的图像块进行初步全局特征学习，接着将初步特征描述子切片，再对每个特征切片进行特征学习和二进制化，最后重新拼接得到二进制特征描述子，减少了传统二进制编码的冗余问题。此外，设计了复合损失函数进一步减少描述子二进制化造成的信息损失。实验结果表明，所提算法的匹配性能和处理速度优于大部分其他二进制匹配算法。
图像处理 图像匹配 注意力 特征描述 光学学报
2023, 43(22): 2210001
1 地理信息工程国家重点实验室，陕西西安70054
2 西安测绘研究所，陕西西安710054
3 山东科技大学 测绘与空间信息学院，山东青岛266590
4 山东省“3S”工程技术研究中心，山东青岛266590
为了实现高分七号卫星亚米级影像的高精度精细三维重建，针对高分七号卫星前后视线阵相机的成像特点，围绕影像的定向、影像畸变消除、密集匹配方法优化等方面，提出一套完整的精细三维重建方法和流程。利用影像间连接点几何约束关系对有理函数模型进行了二次定向消除系统误差；其次采用一种基于物方投影面的水平纠正方法对原始影像进行纠正，消除了立体像对之间大的倾斜误差；在密集匹配阶段，将全球公开数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据作为视差约束，同时引入顾及影像灰度和特征信息的AD-Census作为匹配测度，有效削弱重复纹理引起的匹配错误问题，提升了数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）的质量。利用覆盖我国宁夏和新疆某地的两组高分七号的立体影像进行了试验，结果表明本文所提出方法可将相对误差精度由平差前的0.847 pixel和0.725 pixel分别提升到平差后的0.652 pixel和0.593 pixel，相对误差精度最大可提高23.02%，基于物方投影面的水平纠正方法能够显著消除大倾角差异带来的几何畸变，对高分七号卫星影像取得了较好质量的DSM产品，尤其是对于小尺度密集建筑物区域的重复纹理取得了较好的效果。
三维重建 有理函数模型 影像纠正 影像匹配 半全局匹配 3D reconstruction Rational Function Model （RFM） image correction image matching semi-global matching 光学 精密工程
2023, 31(14): 2147
1 郑州铁路职业技术学院人工智能学院, 河南 郑州 451460
2 河南省智慧与智能技术应用工程技术研究中心, 河南 郑州 451460
3 江苏大学计算机学院, 江苏 镇江 212000
为解决较多图像匹配算法主要通过测量关键点之间的距离来实现特征匹配, 忽略了图像的结构信息, 使其存在较多的误匹配的问题, 本文设计了方差约束耦合几何不变特性的图像匹配算法。借助于 Forstner算子计算像素点的兴趣值, 以检测图像的特征; 计算图像的梯度信息, 获取图像的方向值, 并切割图像特征的圆形邻域, 从而获取扇形子域; 以图像的方向值为基础, 通过计算扇形子域中的灰度不变矩, 输出对应的特征向量; 引入区域方差函数, 获取图像的结构信息, 将其加入至图像特征的匹配过程, 以约束欧式距离的测量结果, 实现图像特征匹配; 最后利用匹配点间的几何不变特性, 对匹配特征去伪求真, 优化匹配结果。测试数据表明: 相对于已有的匹配技术, 在对无变换图像、缩放图像以及旋转图像匹配时, 所提算法拥有更高的匹配准确度, 分别达到了 96.56%、95.38%和 93.52%。
图像匹配 Forstner算子 灰度不变矩 结构信息 方差约束 几何不变特性 image matching Forstner operator gray invariant moment structure information variance constraint geometric invariance 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(2): 216
