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| 1 | 基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法显示文摘针对传统图像匹配算法存在特征信息少和误匹配率高的问题,提出基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法。通过Hessian矩阵获取图像局部最值,并使用不同尺寸特征描述器,同时处理尺度空间多层图像的向量特征,最后采用FLANN搜索算法进行特征匹配。试验表明,该算法比传统的图像匹配算法在效果和效率方面都表现得更好。 | 冯亦东 孙跃 | 2015 | 图学学报2015，36，4： | 49 |
| 2 | 基于改进SURF算法的交通视频车辆检索方法研究显示文摘针对传统车辆检索方法中存在准确性和区分度较低的问题,提出了一个基于改进SURF(speeded up robust features)算法的视频车辆检索方法。在车辆视频关键帧提取的基础上,根据改进SURF算法完成车辆图像的特征提取及匹配,其中包含改进FAST(features from accelerated segment test)特征点检测、SURF特征向量提取以及最近邻查询方法来进行特征点的匹配;通过计算比较待检索车辆图像与数据库车辆图像的相似度,算法完成图像筛选并反馈检索结果。实验结果表明:针对交通监控视频中待检索车辆,该方法能够较为准确地进行检索并反馈结果。 | 张子龙 薛静 乔鸿海 智永锋 | 2014 | 西北工业大学学报2014，32，2： | 27 |
| 3 | 基于FAST和SURF的图像配准算法显示文摘尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)方法在进行角点检测和特征点匹配时的时间较长。为此,提出一种改进的图像配准算法。建立参考图像与待配准图像的高斯图像金字塔,在金字塔各层图像进行检测,得到具有不同尺度的加速分割测试特征(FAST)点,采用SURF算法为各特征点分配方向,并计算各特征点的描述向量,使用快速近似最近邻搜索算法获取图像间的初始匹配点对,用随机抽样一致性算法剔除误匹配点对,同时得到2幅图像之间的几何变换矩阵。实验结果表明,与SURF算法和SIFT算法相比,该算法的特征检测速度和匹配速度较快,匹配正确率较高。 | 安维胜 余让明 伍玉铃 | 2015 | 计算机工程2015，41，10： | 22 |
| 4 | SURF和RANSAC的特征图像匹配显示文摘针对图像匹配过程中存在匹配运行时间长、匹配正确率低的问题,采用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法优化加速鲁棒特征(speed up robust features,SURF)的方法,提出一种适应性强的优化匹配算法。首先使用SURF算子进行特征检测和特征描述,再使用邻近算法对特征点进行预匹配,最后使用随机采样一致性(RANSAC)算法优化匹配结果。在相同的实验环境中通过对尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法和提出的优化算法进行比较,优化算法较SIFT算法和SURF算法分别减少匹配点对数38对和18对,剔除了误匹配点,提高了匹配正确率并减少了算法的运行时间。 | 王卫兵 白小玲 徐倩 | 2018 | 哈尔滨理工大学学报2018，23，1： | 23 |
| 5 | 基于RANSAC的SIFT匹配阈值自适应估计显示文摘针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法。该算法对SIFT匹配算法中的距离比阈值进行自适应优化,确定最佳的阈值,再利用双向匹配的方法剔除误匹配点。实验结果表明,针对不同的实验图像,所提算法都能自适应地求解出一个最优的比例阈值,使得匹配点数最多,同时具有较高的匹配正确率,经过双向匹配的策略优化后效果更好。 | 刘川熙 赵汝进 刘恩海 洪裕珍 | 2017 | 计算机科学2017，44，S1： | 15 |
| 6 | 改进ORB算法在图像匹配中的应用显示文摘在计算机视觉领域,图像匹配是一个核心问题。为了提高图像特征点匹配算法的准确度,增强算法的抗干扰能力,针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法的不足,提出一种改进的图像特征点匹配算法。该算法通过设置自适应阈值来进行特征点检测,并在算法粗匹配结果的基础上剔除不符合图像几何特性的部分外点。最后,利用仿射不变性约束筛选出精确匹配点。实验表明,该方法可有效提高算法匹配质量且执行时间短,对于不同模糊度和曝光度的图像匹配均具有很好的鲁棒性。 | 范新南 顾亚飞 倪建军 | 2019 | 计算机与现代化2019，，2： | 14 |
| 7 | 光伏阵列故障检测中的无人机红外图像拼接显示文摘红外遥感图像可用来检测光伏组件的异常发热,为获得大视野的地面信息需要图像拼接技术,该文提出一种基于快速鲁棒特征检测(speeded-up robust features,SURF)算子的红外光伏图像自动拼接算法。基于K-d树(Kdimension tree)算法的匹配结果,结合匹配对的坐标信息提出一种优化算法,减少了随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法的迭代次数,并采用最佳缝合线算法进行图像融合;然后优化平移变换模型、修正旋转序列的角度,基于待拼接图像和模板之间的重叠区域自动修正拼接参数。实现从图像序列到全景图的全自动拼接流程。试验表明,该方法使RANSAC算法的迭代次数平均减少93.26%,处理时间平均减少86.21%。在没有无人机位置和飞行方向的少参数条件下,基本消除了光伏组件的几何相似性导致的误匹配和累计误差。 | 毛峡 李亚豪 | 2020 | 太阳能学报2020，41，3： | 14 |
| 8 | 基于特征尺度分布与对极几何约束的高清影像快速密集匹配方法显示文摘本文重点阐述了基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之三:高清影像快速智能匹配处理。图像特征匹配是影响数字摄影测量坐标空间计算效率的基础数据处理过程。为了解决高分辨率数据匹配校验计算成本更高及相似特征干扰等影像产品生成效率负面影响问题,本文通过研究影像尺度不变特征的数学本质,结合多视图相机几何模型,推导并验证了图像特征点的降采样尺度分布规律。根据图像空间几何关系在降采样尺度上的匹配映射关系,缩减图像匹配过程中的计算量并筛选有效待匹配点集,将特征点数量105量级的快速全局特征距离初匹配时长限制在亚秒级。在此基础上结合特征尺度分布信息改进的对极几何约束,改进特征匹配算法,辅助缩小匹配搜索范围,通过特征索引与分区并行处理,实现高清影像同名特征的高精度快速密集匹配,提升特征点基数、匹配特征点对数量与正确率。本文使用intel i7-4720HQ与NVIDIA GTX970M进行试验,基于尺度分布特性的特征匹配方法,以亚秒级的计算时间,获取符合多约束条件的103量级的匹配点对,为数字影像的快速高精度处理提供了一种新思路,在充分满足数字摄影测量的精度的基础上可提高其产品生成效率。 | 赵红蕊 陆胜寒 | 2018 | 测绘学报2018，47，6： | 13 |
| 9 | 改进的遥感图像SURF特征匹配算法显示文摘在遥感图像处理中,通常需要将多张遥感图像进行拼接从而得到一幅大视野、高分辨率图像,而拼接的首要问题是图像间的特征检测与匹配.本文针对遥感图像拼接过程的匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对SURF特征匹配算法进行了优化.算法首先利用边缘检测算子结合形态学、边界包围盒等方法从大量的特征点数目中保留边缘特征点,有效控制特征点数目;然后引入灰度域和空间域上的自相关性对匹配点对进行有效区分,提高匹配的准确性.实验结果表明,该方法减少了遥感图像特征点数量,提高了匹配速度,且能保留大量正确匹配点对,更利于后续的遥感图像拼接与融合. | 秦绪佳 洪夏阳 王慧玲 郑红波 陈胜男 | 2016 | 小型微型计算机系统2016，37，2： | 12 |
| 10 | 散斑噪声对基于特征点匹配的图像配准的影响显示文摘针对综合孔径数字全息,研究了散斑噪声对基于特征点匹配的图像配准精度的影响。建立了数字离轴全息实验装置,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法和快速稳健特征(SURF)算法提取待配准图像和参考图像的特征点,采用欧氏距离最邻近法进行特征点匹配;在此基础上采用抽样一致性最大似然估计算法估计图像变换模型参数。实验结果表明,SIFT算法的抗噪性更好;对于SIFT算法,当散斑信噪比大于1.4时,配准相对误差小于0.02;对于SURF算法,当散斑信噪比大于1.7时,配准相对误差小于0.05。 | 陈波 孙天齐 刘爱新 | 2017 | 激光与光电子学进展2017，54，12： | 11 |
| 11 | 利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究显示文摘针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。 | 王欢 汪同庆 李阳 | 2016 | 计算机工程与应用2016，52，12： | 11 |
| 12 | 基于仿射不变闭合区域和SURF的图像匹配算法显示文摘针对现有基于自然特征的增强现实系统中图像匹配准确度低、计算量大和鲁棒性差的问题,提出了一种基于仿射不变闭合区域和SURF(speeded-up robust features)的图像匹配方法。对输入的图像首先利用灰度直方图均衡进行图像增强得到二值化的图像,提取图像中的闭合区域作为图像的仿射不变区域,然后运用SURF检测算法提取闭合区域的图像特征描述,最后使用SURF双向匹配算法实现图像的匹配。实验结果表明,图像匹配的准确度有很大程度的提升,同时计算耗时更少;提出的方法能够满足增强现实系统的要求。 | 杜杰 刘亚秋 孙垚 | 2014 | 计算机应用研究2014，31，1： | 11 |
| 13 | 基于随机抽样一致性的误匹配剔除方法研究显示文摘针对图像特征在匹配过程中产生误匹配、漏匹配的问题,对SURF算法与误匹配剔除算法进行了相关的研究.提出最小距离与随机抽样一致性(RANSAC)两种方法相融合的误匹配消除算法.算法首先通过设置适当阈值的最小距离法对特征之间的匹配进行粗略的淘汰,然后利用优化了的RANSAC对其进行精确的剔除.最后,从数据集中的随机选取两帧图像对算法进行了实验验证,表明提出的算法提高了误匹配剔除的效率的同时,保持了正确匹配的数量. | 李文彬 刘璇 张建畅 张建华 | 2019 | 计算机仿真2019，36，10： | 9 |
| 14 | 基于扩散距离的SURF特征图像匹配算法显示文摘针对高维特征向量存在的使用传统欧氏距离计算最近邻匹配正确率低的问题,文章提出了一种基于SURF和扩散距离的图像匹配算法。首先用Fast Hessian检测子进行特征点检测,生成SURF特征描述向量,然后利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配。实验证明该算法提高了SURF算法匹配的正确率,并在图像形变、光照变化方面具有较高的鲁棒性。 | 贡超 蒋建国 齐美彬 | 2015 | 合肥工业大学学报(自然科学版)2015，38，4： | 8 |
| 15 | 数字化功能信息纸张的产品建模与图像识别研究显示文摘利用Unigraphics NX软件进行数字化纸张的产品建模,主要针对在纤维成纸过程中基于点阵图形的数字化纸张信息的模拟,从理论角度形成数字化的纸张图像。进而根据模拟纸张信息的特性,采用基于图像像素值的模板匹配、寻找特征点匹配的ORB算法以及改进后的ORB算法对纸张信息进行识别效果的对比。实验结果表明,在保持识别准确度的前提下,改进后的ORB算法耗时较短,具有较强的实时性,为纸张的功能数字化信息的识别提供了理论基础。 | 张开生 韦逸野 | 2018 | 中国造纸学报2018，33，1： | 8 |
| 16 | 基于SURF和改进RANSAC算法的图像自适应匹配显示文摘移动机器人在环境中精确定位依赖于快速准确的图像匹配,传统的SURF匹配算法存在大量的错误匹配,不能满足实际要求。从匹配时间和匹配正确率2个方面对其改进,在特征匹配过程中,通过双向FLANN搜索算法和预匹配筛选出大量的误匹配点,然后与S-RANSAC算法结合,优化匹配结果,得到正确的匹配结果。 | 刘海洋 李春明 王萌萌 轩宗泽 杨鹏飞 | 2017 | 机械与电子2017，35，3： | 7 |
| 17 | 基于颜色和SURF特征的图像匹配算法显示文摘针对SURF算法在提取图像特征时,只采用图像灰度信息,不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体这一问题,文中提出了一种基于颜色直方图和SURF相结合的CH-SURF匹配算法。该算法选用目标颜色直方图进行特征匹配,对目标进行粗略定位;并在标定的小区域内采用SURF算法进行区域特征匹配;最后采用VS2008平台进行了仿真实验,结果表明CH-SURF算法与SURF算法相比减少了特征点匹配的时间,并在一定程度上保证了特征匹配的准确性。 | 王招娣 王贤立 杨数强 | 2017 | 电子科技2017，30，12： | 7 |
| 18 | 一种改进的SURF快速匹配算法显示文摘经典的SURF(speeded up robust features)算法在匹配的过程中,对一幅图像上每一个选定的特征点都要与另一幅图像上所有的特征点一一进行匹配,耗时较高,并且由于误匹配导致匹配的准确率下降.基于此,结合特征点的分类思想对SURF算法进行改进.根据特征点邻域内像素之间的差值形成一个4维的特征向量,与SURF的特征描述子相结合形成68维的特征向量,以达到提高匹配速度和准确率的目的.在哥伦比亚大学Coil-100图像库中对改进SURF算法进行试验.结果表明,相对于经典SURF算法,改进SURF算法在速度上有很大的提高. | 崔振兴 曾威 杨明强 韩峰 | 2014 | 江苏师范大学学报(自然科学版)2014，32，3： | 6 |
| 19 | 基于SURF和Camshift的运动目标跟踪显示文摘为解决传统的Camshift算法在颜色干扰、遮挡等复杂场景下跟踪失效的问题,对SURF算法和Camshift算法进行深入研究,尝试将两种算法融合,把SURF算法融合到Camshift算法中。利用SURF算法对目标模板和视频序列进行特征匹配,将匹配成功的运动目标的跟踪窗口作为Camshift算法的初始搜索窗口,每次跟踪完成后,用当前帧跟踪到的运动目标更新目标模板。实验结果表明,加入了SURF特征的Camshift算法能够对颜色干扰和遮挡场景下的运动目标进行稳定跟踪,融合后的算法跟踪效果较好。 | 郭金朋 战荫伟 李雪武 | 2017 | 计算机工程与设计2017，38，8： | 6 |
| 20 | 东巴古迹虚拟场景增强现实仿真研究显示文摘针对传统的基于增强现实系统中自然特征识别技术数据量大、计算耗时长的问题,提出一种改进SURF算法的虚实场景注册融合方法并运用在东巴古迹展现中。利用FAST检测图像的角点,用SURF算法进行增强现实系统中图像自然特征的提取,建立图像的特征描述。通过对东巴古迹的跟踪注册过程中图像特征描述符的匹配,使用RANSAC算法和最小二乘匹配提高匹配率,实现虚拟信息的注册;同时将虚拟信息在真实场景中叠加,用于完成对东巴文字、图像等古迹的展现过程。在对东巴古迹的增强现实实验中表明:利用该算法进行虚实注册,既能满足匹配准确性要求,又具有计算量小、计算速度快的优点,有较好的鲁棒性和实时性。 | 谢孔凯 申闫春 | 2015 | 计算机仿真2015，32，6： | 5 |
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