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基于质量扰动鹈鹕优化算法的图像匹配方法研究

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郑州大学学报（理学版） 2024年第4期56卷 81-87页

作者：杨光露胡宏帅王小明冯绍志王凤仙孙俊峰郑州轻工业大学电气信息工程学院河南郑州450002 河南中烟工业有限责任公司河南郑州450016 广西中烟工业有限责任公司广西南宁530000

针对传统群优化算法在图像匹配中存在调节参数多、不易操作等问题,提出了一种基于质量扰动的鹈鹕优化算法(disturbance quality pelican optimization algorithm,DPOA)的图像匹配方法。传统的鹈鹕优化算法(pelican optimization algorit... 详细信息

针对传统群优化算法在图像匹配中存在调节参数多、不易操作等问题,提出了一种基于质量扰动的鹈鹕优化算法(disturbance quality pelican optimization algorithm,DPOA)的图像匹配方法。传统的鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)在求解多峰函数问题时,其全局收敛性需要进一步改进。首先,引入了一种新的质量扰动方法,通过检测分布点附近的点来收敛到更好的解,提高了在解决多峰函数问题时易陷入局部最优的问题,同时提高了算法的收敛精度。其次,通过数据集CEC2019对算法的有效性进行评价。最后,通过提取图像的方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)将DPOA算法在图像匹配中应用,并通过实验仿真,证明了DPOA算法在图像匹配中的可行性与有效性。

关键词：图像匹配鹈鹕优化算法质量扰动方向梯度直方图群优化

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基于深度学习特征的二维图像匹配算法综述

计算机工程 2024年

作者：黄开基杨华华中科技大学机械科学与工程学院

图像匹配的目标是从两个或多个图像中找到相似结构之间对应关系的算法，是计算机视觉领域中的基础且重要的问题，在机器人、遥感、自动驾驶等领域具有广泛应用。近年来随着深度学习的发展，基于深度学习的二维匹配算法在特征提取、特征... 详细信息

图像匹配的目标是从两个或多个图像中找到相似结构之间对应关系的算法，是计算机视觉领域中的基础且重要的问题，在机器人、遥感、自动驾驶等领域具有广泛应用。近年来随着深度学习的发展，基于深度学习的二维匹配算法在特征提取、特征描述以及特征匹配三方面不断进行改进，其性能在匹配精度、鲁棒性等方面远超传统算法，取得了丰硕的成果。尽管目前已存在大量关于二维图像匹配算法的综述，但是仍缺少对最新图像匹配算法发展的归纳。因此，对计算机视觉领域的二维图像匹配任务近八年基于深度学习特征的二维匹配方法进行总结，从基于局部特征的检测和描述的双阶段匹配方法、基于联合特征检测和描述的匹配方法和无特征检测的匹配方法三方面详细介绍了二维图像匹配算法的发展过程、分类方法、性能评价指标，并对各类方法的优点及局限性进行归纳。然后，对二维图像匹配算法的应用场景进行介绍，阐述了二维图像匹配的进展对其应用领域的影响。最后，对二维图像匹配算法的发展趋势进行总结和展望。

关键词：图像匹配局部特征深度学习特征检测特征描述联合特征检测和描述无特征检测匹配

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基于深度学习的图像匹配：方法、应用与挑战

计算机学报 2024年

作者：孔庆群吴福朝樊彬中国科学院自动化研究所中国科学院大学北京科技大学智能科学与技术学院

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系，是许多计算机视觉任务的关键环节。近年来，随着深度学习技术的发展，图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法，基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越... 详细信息

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系，是许多计算机视觉任务的关键环节。近年来，随着深度学习技术的发展，图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法，基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越的性能，推动着多个相关应用的发展。围绕图像匹配涉及的若干关键问题，如：特征点检测、特征点描述、稠密点匹配、误匹配去除，本文对深度学习图像匹配方法进行了系统性总结。首先分析了领域内基于深度学习的典型方法和关键技术，随后介绍了与图像匹配密切相关的几个典型应用并给出其现状分析，最后，根据对图像匹配领域技术发展的分析总结，结合作者在该领域的长期研究积累，本文给出了目前图像匹配所面临的主要挑战以及未来发展趋势。

关键词：图像匹配特征点匹配稠密匹配三维重建视觉定位同时定位与建图深度学习

基于多尺度特征融合与重要性排序损失的遥感图像匹配网络

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激光与光电子学进展 2024年

作者：陈鹏包倍源陈旭河北工业大学人工智能与数据科学学院

遥感图像匹配是对地观测的基本问题之一，由于遥感图像中地表信息复杂、尺度多样，往往会对遥感图像匹配造成困难。为此，本文提出了基于多尺度特征融合与重要性排序损失的遥感图像匹配网络。该网络由关键点检测网络和特征描述子提取网... 详细信息

遥感图像匹配是对地观测的基本问题之一，由于遥感图像中地表信息复杂、尺度多样，往往会对遥感图像匹配造成困难。为此，本文提出了基于多尺度特征融合与重要性排序损失的遥感图像匹配网络。该网络由关键点检测网络和特征描述子提取网络两部分构成。在关键点检测网络中，设计了基于特征金字塔的多层卷积结构，将多尺度特征融合在不同的网络层级上实现，并在同一层级中利用多个卷积核逐渐扩大感受野，从而更充分的捕获遥感图像中的多尺度信息。同时，利用通道-空间注意力机制对关键点检测网络的响应图进行聚合，以检测出具有显著得分的关键点。使用分数损失和图像块损失对关键点检测网络进行优化，使用描述子损失对特征描述子提取网络进行优化，并专门设计了分数重要性排序损失函数、描述子重要性排序损失函数，以及基于邻居掩码的描述子损失函数，以保证用于遥感图像匹配的关键点、描述子、图像块具有较高的可重复性、可区分性，从而提高遥感图像匹配的准确性。本文还收集了大量遥感图像，通过单应性变换构建了遥感图像匹配数据集，并利用该数据集对文中提出的网络模型的性能进行了实验验证，发现相比传统的图像匹配方法或是其它端到端的深度学习图像匹配方法，本文所提出的网络模型在遥感图像匹配中均具有明显的优势。

关键词：遥感图像图像匹配端到端网络多尺度特征融合重要性排序损失

基于MatchNet和多点匹配约束的可见光-SAR图像匹配

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航空学报 2024年第10期45卷 225-242页

作者：叶熠彬滕锡超于起峰李璋国防科技大学空天科学学院长沙410073

基于可见光和SAR成像的异源图像匹配是实现复杂场景下飞行器视觉导航的关键。由于成像机理的差异,可见光-SAR图像匹配需要面对成像几何特性差异、非线性辐射失真以及噪声干扰等挑战。近年来,基于深度学习的图像匹配方法表现出比传统方... 详细信息

基于可见光和SAR成像的异源图像匹配是实现复杂场景下飞行器视觉导航的关键。由于成像机理的差异,可见光-SAR图像匹配需要面对成像几何特性差异、非线性辐射失真以及噪声干扰等挑战。近年来,基于深度学习的图像匹配方法表现出比传统方法更优的场景适应性,但现有深度学习方法仍未完全解决上述几个挑战,还无法完全满足视觉导航中的高精度匹配需求。基于经典的MatchNet匹配框架,针对其单个模板匹配精度不足的问题,提出一种多点匹配约束的匹配方法(MMC-MatchNet)。方法主要分为2步:第1步生成子模板并利用MatchNet进行匹配,第2步基于多点几何约束剔除误匹配子模板并优化匹配结果。该方法在保持MatchNet输入尺寸不变的同时提升了网络对多尺寸可见光-SAR图像的匹配精度。此外,还提出了一种多级数据集构建方法来训练MatchNet。与随机采样构建负样本的方式相比,所提方法更关注于匹配任务中的困难样本,是一种适用于图像匹配的数据增强手段。对MMC-MatchNet在2种可见光-SAR图像匹配数据上进行了测试,取得了比NCC、NMI、HOPC以及单模板MatchNet方法更好的匹配结果,在与HOPC匹配精度相似的前提下,MMC-MatchNet可大幅提高匹配正确率(CMR)。同时,多点匹配约束和多级数据构建方法还适用于其他基于Patch的图像匹配模型。

关键词：图像匹配模板匹配可见光图像 SAR图像 MatchNet

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融合特征的红外与可见光异源图像匹配

激光杂志 2024年第5期45卷 127-132页

作者：王智军王鹏赤峰学院数学与计算机科学学院内蒙古赤峰024000

当前红外和可见光图像配准未考虑灰度、空间的位置情况,匹配结果的平均归一化修正检索秩(A_(r))较高。因此,提出融合特征的红外与可见光异源图像匹配算法。分析待匹配图像的中矩形区域灰度差值特征,绘制Haar特征密度分布图,并基于此实... 详细信息

当前红外和可见光图像配准未考虑灰度、空间的位置情况,匹配结果的平均归一化修正检索秩(A_(r))较高。因此,提出融合特征的红外与可见光异源图像匹配算法。分析待匹配图像的中矩形区域灰度差值特征,绘制Haar特征密度分布图,并基于此实现图像滤波。通过离散变换(K-L)提取滤波后图像灰度特征、像素密度特征和纹理特征,完成多图像特征的压缩与融合。基于融合特征,计算待匹配红外图像与可见光图像的格贴近度,得到异源图像匹配结果。实验结果表明:所提方法应用后,异源图像匹配结果的A_(r)平均值仅为0.35,更好地满足了图像匹配要求。

关键词：红外图像可见光图像纹理特征特征融合格贴近度图像匹配

基于视觉传达技术的激光成像雷达图像匹配系统

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激光杂志 2024年第5期45卷 146-152页

作者：张思斯宁晓蕾沈阳理工大学沈阳110000

为增强激光成像雷达图像,提升激光成像雷达图像匹配效果,设计基于视觉传达技术的激光成像雷达图像匹配系统。获取激光成像雷达图像,经视觉传达技术中优化后的Retinex增强算法完成图像增强处理后,使用SIFT和旋转不变LBP方法获取关键点和... 详细信息

为增强激光成像雷达图像,提升激光成像雷达图像匹配效果,设计基于视觉传达技术的激光成像雷达图像匹配系统。获取激光成像雷达图像,经视觉传达技术中优化后的Retinex增强算法完成图像增强处理后,使用SIFT和旋转不变LBP方法获取关键点和关键点四周区域旋转不变LBP特征,根据关键点相似度判定等实现激光成像雷达图像匹配。实验结果证明:所提系统的峰值信噪比最高为47 dB,结构相似度最高达到0.92;图像特征点匹配精度最高为97%,匹配速度最快为3.6 s,该系统增强了激光成像雷达图像质量,能够高精度实现激光成像雷达图像匹配,为实际工作提供可靠依据与参考。

关键词：视觉传达激光成像雷达图像匹配图像增强关键点检测 LBP特征描述

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基于几何矩特征与纹理度量的图像匹配算法

计算机应用与软件 2024年第3期41卷 213-219页

作者：金欣钟洪赣南师范大学科技学院江西赣州341000 赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

为提高多种几何内容变化下的特征点匹配准确度,引入双边滤波器,设计了几何矩特征耦合纹理度量的图像匹配算法。引入双边滤波器,对图像进行预处理,以去除图像中噪声,接着利用Hessian算子,准确检测图像特征。利用图像灰度信息,计算图像特... 详细信息

为提高多种几何内容变化下的特征点匹配准确度,引入双边滤波器,设计了几何矩特征耦合纹理度量的图像匹配算法。引入双边滤波器,对图像进行预处理,以去除图像中噪声,接着利用Hessian算子,准确检测图像特征。利用图像灰度信息,计算图像特征圆域内的几何矩,以形成鲁棒性较强的特征向量。通过平均梯度模型,对特征点邻域的纹理特征进行度量,并将其联合欧氏测量结果,对图像特征实施匹配。借助互相关模型,对匹配特征的相关程度进行测量,以检测特征点的匹配正确性,优化特征匹配结果。实验数据表明:较当前特征匹配方法而言,在多种几何内容变化下,所提技术具有更高的匹配准确度与鲁棒性。

关键词：图像匹配 Hessian算子双边滤波几何矩特征纹理度量平均梯度模型

基于稀疏和稠密图像匹配与对极约束的树高提取改进算法

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全球定位系统 2024年第3期49卷 87-93页

作者：蔡翔远陈晓桐李荣昊魏江南李帅赵红颖北京大学地球与空间科学学院北京100871

树高是监测森林状况的重要参数,摄影测量法具有低成本、灵活的特性,是树高采集的重要方法之一.作为一种被动遥感方式,传统的摄影测量方法往往需要数量较多,重叠率较高的图像数据,这与传统图像特征的稀疏性有关.为了提高图像数量受限条... 详细信息

树高是监测森林状况的重要参数,摄影测量法具有低成本、灵活的特性,是树高采集的重要方法之一.作为一种被动遥感方式,传统的摄影测量方法往往需要数量较多,重叠率较高的图像数据,这与传统图像特征的稀疏性有关.为了提高图像数量受限条件下的树高提取精度,提出将稀疏特征匹配和稠密像素匹配相结合,并使用对极约束过滤外点的方法,得到稠密且精度较高的匹配结果,并通过三维重建算法得到森林场景点云.该方法在少量图像的情况下就可以较为完整地重建森林场景并提取树高,将提取的树高与机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的结果进行对比,相关系数为0.91,最大误差为1.64 m.该算法只需要少量的重叠图像,这表明了该算法在处理高分辨率卫星图像方面具有一定潜力.

关键词：无人机图像匹配对极约束树高提取单木分割

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