基于BBF优化算法的无人机遥感图像配准研究 被引量：1

1

作者 金红华 《计算机测量与控制》 2024年第7期232-237,245,共7页

针对无人机遥感图像中的亮度、尺度、图像重叠等问题,利用BBF优化算法设计无人机遥感图像配准方法;根据无人机遥感成像原理,获取无人机遥感图像作为配准对象,通过图像融合、校正等步骤,完成初始遥感图像的预处理;提取无人机遥感图像的S... 针对无人机遥感图像中的亮度、尺度、图像重叠等问题,利用BBF优化算法设计无人机遥感图像配准方法;根据无人机遥感成像原理,获取无人机遥感图像作为配准对象,通过图像融合、校正等步骤,完成初始遥感图像的预处理;提取无人机遥感图像的SIFT特征点和轮廓特征,利用BBF优化算法搜索当前图像与参考图像之间的特征匹配对,完成图像的特征匹配;最终通过粗匹配、精匹配和消除错误匹配点3个步骤,得出无人机遥感图像的配准结果;通过效果测试实验得出结论:优化设计方法的特征匹配点准确率为5.15%,漏配率为3.75%,显著优于传统配准算法。 展开更多

关键词 bbf优化算法 无人机遥感图像 图像配准

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结合全局信息的SIFT特征匹配算法 被引量：70

2

作者 纪华 吴元昊 +1 位作者 孙宏海 王延杰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期439-444,共6页

提出了结合全局信息的SIFT(Scale Invariable Feature Transformation)特征匹配算法,解决了图像中存在多个相似区域时造成的误匹配问题。在尺度空间检测出特征点,生成包含两基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量;采用BBF(Bes... 提出了结合全局信息的SIFT(Scale Invariable Feature Transformation)特征匹配算法,解决了图像中存在多个相似区域时造成的误匹配问题。在尺度空间检测出特征点,生成包含两基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量;采用BBF(Best Bin First)算法进行搜索,并采用欧氏距离作为度量函数进行特征向量的匹配。实验结果表明,由于在基于局部信息的SIFT向量中加入基于全局形状信息的全局向量,使得当特征点的尺度较小时,可以借助更大邻域范围内的信息对其进行描述,从而降低了由于局部信息相似而造成的误匹配的概率。所用图像误匹配的概率由19%下降到了11%,极大地改善了匹配效果。 展开更多

关键词 特征匹配 SIFT算法 全局信息 bbf算法

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基于尺度不变特征变换的车牌特征提取及BBF匹配方法（英文） 被引量：6

3

作者 杨娟 《机床与液压》 北大核心 2019年第6期127-132,149,共7页

针对传统车牌特征提取及匹配不足,提出了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)的车牌特征提取及(Best Bin First,BBF)匹配方法。通过构建车牌字符标准模板,采用SIFT算法提取标准模板和待检测车牌中每个字符的S... 针对传统车牌特征提取及匹配不足,提出了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)的车牌特征提取及(Best Bin First,BBF)匹配方法。通过构建车牌字符标准模板,采用SIFT算法提取标准模板和待检测车牌中每个字符的SIFT特征向量,主要包括车牌高斯差分(Difference of Gauss,DoG)空间极值点检测,去除边缘相应点和低对比点,确定特征向量的方向和生成车牌特征向量。利用BBF(Best Bin First)算法完成标准模板特征向量与待检测车牌特征向量匹配,并获取识别结果。最后给出实验分析,证明该算法的识别率。 展开更多

关键词 车牌识别 SIFT算法 bbf算法 特征提取 特征匹配

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基于改进SURF算法的图像拼接技术研究 被引量：5

4

作者 杨志芳 颜磊 《武汉工程大学学报》 CAS 2021年第2期223-226,231,共5页

针对传统的加速稳健特征(SURF)算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征(FAST)算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进... 针对传统的加速稳健特征(SURF)算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征(FAST)算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法(BBF)寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。 展开更多

关键词 图像拼接 SURF算法 FAST算法 bbf算法 RANSAC算法

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基于一种SIFT优化算法的图像检索 被引量：6

5

作者 吴建波 赵建民 +1 位作者 朱信忠 徐慧英 《微型电脑应用》 2011年第5期4-7,68,共5页

提出了一种基于优化后的SIFT图像检索算法,该算法采用高斯核尺寸自适应的方法来构建金字塔影像,降低其计算复杂度,然后按照传统步骤进行提取特征。它将一幅图像转换成特征向量的集合,通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来度量图像间... 提出了一种基于优化后的SIFT图像检索算法,该算法采用高斯核尺寸自适应的方法来构建金字塔影像,降低其计算复杂度,然后按照传统步骤进行提取特征。它将一幅图像转换成特征向量的集合,通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来度量图像间的相似性,并且采用BBF搜索算法来提高检索速度。实验结果表明,该改良后的算法具有尺度、平移、旋转不变性,一定的仿射、光照不变性,以及对特定形状特征目标的检索,无论在时间还是效率上都具有相当的优越性。 展开更多

关键词 基于内容的图像检索 SIFT特征 KEMEL-PCA变换 bbf算法

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基于改进SIFT算法的图像复制粘贴篡改检测 被引量：14

6

作者 李昆仑 孙硕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期179-183,共5页

复制粘贴是一种常见的图像篡改方式,也是最隐蔽的图像篡改手段之一。SIFT是一种常用的匹配算法,同时也是一种较为有效的复制粘贴图像篡改检测方法。目前基于SIFT的图像篡改检测方法中,存在着匹配精度差及时间复杂度高等问题。为了克服... 复制粘贴是一种常见的图像篡改方式,也是最隐蔽的图像篡改手段之一。SIFT是一种常用的匹配算法,同时也是一种较为有效的复制粘贴图像篡改检测方法。目前基于SIFT的图像篡改检测方法中,存在着匹配精度差及时间复杂度高等问题。为了克服这些问题,对SIFT算法进行了改进:针对阈值增大造成精确性差的问题,采用拟合优化的方法确定阈值,对SIFT算法中提取特征点的方法进行了改进;针对SIFT算法特征匹配阶段时间复杂度高的问题,采用基于K-D树的BBF搜索算法进行最近邻查询以实现特征点的快速匹配,对SIFT算法中的特征匹配进行了改进。实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 复制-粘贴篡改 拟合 SIFT算法 bbf搜索算法

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一种改进的SIFT图像立体匹配算法 被引量：8

7

作者 李丹 孙海涛 王海莉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期490-496,共7页

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中... 针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间. 展开更多

关键词 尺度不变特征变换 立体视觉 特征点匹配 相似性度量 bbf搜索算法

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一种自适应搜索范围的SIFT特征点快速匹配算法

8

作者 唐坤 韩斌 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期723-728,共6页

针对SIFT特征向量匹配时间成本高的问题,提出了一种自适应搜索范围的快速匹配算法-Auto ARV&DP。该算法首先根据特征向量集合计算一个合适的参考向量,然后自适应确定一个搜索范围,最后在一个通过距离过滤后的较小搜索空间中进行特... 针对SIFT特征向量匹配时间成本高的问题,提出了一种自适应搜索范围的快速匹配算法-Auto ARV&DP。该算法首先根据特征向量集合计算一个合适的参考向量,然后自适应确定一个搜索范围,最后在一个通过距离过滤后的较小搜索空间中进行特征向量匹配。实验结果表明,与经典的BBF算法相比较,Auto ARV&DP在获得满意匹配效果的同时,能够有效地降低SIFT特征点匹配的时间成本。 展开更多

关键词 SIFT Auto ARV&DP 特征点匹配 搜索范围 bbf算法

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基于改进KD树的k近邻算法在欺诈检测中的应用

9

作者 吴金娥 段倩倩 《智能计算机与应用》 2021年第3期138-142,共5页

面对互联网交易中店家靠刷销量欺骗消费者的问题,提出使用k最近邻(k-Nearest Neighbor,k NN)算法进行欺诈检测。针对传统k NN算法在搜索k近邻时耗时过多的问题,提出基于KD树结构的k NN算法。为解决经典KD树算法由于每次回溯都要回溯到... 面对互联网交易中店家靠刷销量欺骗消费者的问题,提出使用k最近邻(k-Nearest Neighbor,k NN)算法进行欺诈检测。针对传统k NN算法在搜索k近邻时耗时过多的问题,提出基于KD树结构的k NN算法。为解决经典KD树算法由于每次回溯都要回溯到根节点而导致查询效率低的问题,提出使用最佳桶优先(Best-Bin-First,BBF)算法进行k个近邻的查询。算法首先对待测数据集进行PCA降维,再构建KD树结构,最后使用BBF算法进行k近邻的查询。实验证明,提出的算法可及时有效地检测出欺骗行为。 展开更多

关键词 异常检测 k最近邻 KD树 bbf算法 PCA技术

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改进的基于特征匹配的全景图拼接算法

10

作者 王鸿 《电脑知识与技术》 2012年第11X期8026-8029,共4页

该文提出了一种改进的基于特征匹配的全景图拼接算法,采用ASIFT算法提取具有尺度不变性和仿射不变性的特征点,通过BBF最近邻搜索算法找到所有可能的初始特征匹配对,在两幅图像的精确配准过程中采用LMeds算法过滤外点并计算出图像间准确... 该文提出了一种改进的基于特征匹配的全景图拼接算法,采用ASIFT算法提取具有尺度不变性和仿射不变性的特征点,通过BBF最近邻搜索算法找到所有可能的初始特征匹配对,在两幅图像的精确配准过程中采用LMeds算法过滤外点并计算出图像间准确的变换矩阵,实现输入图像的精确配准。实验表明,改进后的算法有效提高了手动拍摄的大角度视角变化的多幅照片拼接的效率和准确性。 展开更多

关键词 特征匹配 ASIFT bbf搜索算法 LMeds算法 全景图拼接

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基于SIFT的快速复制粘贴篡改检测算法 被引量：1

11

作者 刘欢欢 金冶纯 张军凯 《沧州师范学院学报》 2022年第1期49-53,102,共6页

针对传统图像复制粘贴篡改算法计算量大、耗时长的缺陷,提出一种基于SIFT图像特征点的快速篡改检测算法.首先利用SIFT算法针对图像的特征点进行检测,对于图像特征点的主方向以及描述子,采用Haar小波变换来确定;针对特征点维度较高需进... 针对传统图像复制粘贴篡改算法计算量大、耗时长的缺陷,提出一种基于SIFT图像特征点的快速篡改检测算法.首先利用SIFT算法针对图像的特征点进行检测,对于图像特征点的主方向以及描述子,采用Haar小波变换来确定;针对特征点维度较高需进行降维处理,采用PCA算法,最后使用优化的最近邻BBF搜索算法进行特征点的快速匹配,最终成功地检测出图像的复制粘贴篡改. 展开更多

关键词 数字图像 复制-粘贴篡改检测 SIFT算法 PCA bbf搜索算法

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SIFT特征匹配的显微全景图拼接 被引量：6

12

作者 霍春宝 童帅 +1 位作者 赵立辉 崔汉峰 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期93-96,共4页

针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SIFT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的... 针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SIFT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的BBF(Best-Bin-First)算法对特征集进行初始的双向匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点对进行进一步提纯并估算出单应性矩阵,最后根据细胞图像序列之间的单应性矩阵关系将其投影到统一标准的平面坐标系下,用具有塔型结构的多分辨率融合算法对图像进行无缝融合完成全景图拼接.实验结果证明:该算法提取到的特征点分布均匀且数量适中,误配情况明显减少,能够有效地实现显微全景图的无缝拼接. 展开更多

关键词 尺度不变特征转换(SIFT) 双向匹配 多分辨率样条 显微全景图 特征点提取 改进的bbf算法

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联合SIFT特征点和CS-LBP特征描述子的复制粘贴篡改检测 被引量：6

13

作者 刘丹 胡永健 刘琲贝 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期325-330,共6页

针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP... 针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP)描述子相结合的篡改检测方法。首先提取SIFT关键点,再对每个关键点生成CS-LBP特征描述子,并利用K-D(k-dimensional)树和BBF(Best-Bin-First)搜索算法寻找符合特征匹配关系的匹配点对,判断是否存在图像区域的篡改。实验表明,与同类算法相比,所提出算法在不损失检测精度的同时有效地减少了运算量。 展开更多

关键词 复制-粘贴篡改 尺度不变特征变换 中心对称局部二进制模式 特征匹配 bbf搜索算法

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遥感影像检索中高维特征的快速匹配

14

作者 陈慧中 陈永光 +1 位作者 景宁 陈荦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2144-2151,共8页

提高特征点匹配效率是将高维局部特征运用于遥感影像检索的关键,该文提出一种新的压缩优先过滤(CPF)索引算法。该算法通过量化特征向量构建近似向量空间上的高维索引结构,利用优先队列过滤得到近似近邻候选集,精确计算候选实际特征向量... 提高特征点匹配效率是将高维局部特征运用于遥感影像检索的关键,该文提出一种新的压缩优先过滤(CPF)索引算法。该算法通过量化特征向量构建近似向量空间上的高维索引结构,利用优先队列过滤得到近似近邻候选集,精确计算候选实际特征向量得到最终近邻。在CPF算法基础上提出了基于快速鲁棒性特征(SURF)的遥感影像快速检索算法。实验及分析表明,与经典的最佳桶优先(BBF)算法相比较,CPF降低了磁盘读写(I/O)和浮点运算次数,特征点数目较大时,查询效率和总体查询精度均有显著提高,基于SURF特征的遥感影像快速检索算法能快速返回正确目标与相似目标影像。 展开更多

关键词 遥感影像检索 特征向量匹配 高维k近邻(kNN)查询 最佳桶优先(bbf)算法

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