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结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法孙登第;罗斌;卜令斌【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)015【摘要】To solve the drawbacks that typical mutual information-based registration has a large amount of calculation neglects the spatial information of images, a new medical image registration method is proposed by combining SURF descriptor and generalized nearest-neighbor graph （GNN）. The algorithm extracts the feature points and SURF descriptor from images firstly, and then uses the generalized nearest-neighbor graph to estimate the Renyi entropy and mutual information. The algorithm combines with the robustness of SURF and the high efficiency of using GNN to estimate the Renyi entropy. The experimental results show that for the real-world remote sensing images, the proposed algorithm can achieve better robustness, higher speed and better accuracy than the traditional methods.%针对传统互信息配准方法计算量较大且未利用图像空间信息的缺点，提出了一种结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法。
基于改进SURF的快速图像配准算法胡旻涛;彭勇;徐赟【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)011【摘要】针对传统加速鲁棒特征(SURF)匹配算法存在实时性不高,误匹配等问题,提出了基于改进SURF特征提取快速的图像配准算法.利用快速黑塞(Hessian)矩阵提取图像特征点,根据图像熵信息对特征点进行筛选,采用改进的快速近邻搜索算法进行特征匹配,到用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配对.实验表明:改进后的算法有效改善了匹配效率,提高了匹配准确度.%Aiming at problem of poor real-time and false matching of images matching algorithm based on speed up robust features (SURF),present an images matching algorithm based on improved SURF. Features point of image is extracted by using the Fast-Hessian matrix. Features point is sifting by image entropy information. RANSAC algorithm is used to exclude mistake matching pair. The experiments show that this algorithm improves matching efficiency,and improve matching accuracy.【总页数】3页(P151-153)【作者】胡旻涛;彭勇;徐赟【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法 [J], 李天佐;刘丽萍;孙学宏;余增增2.基于改进SURF算法的移动目标实时图像配准方法研究 [J], 巨刚;袁亮;刘小月;岳昊恩3.基于SURF的图像配准改进算法 [J], 潘建平;郝建明;赵继萍4.基于改进的SURF图像配准算法研究 [J], 金斌英5.基于SURF的图像配准改进算法 [J], 袁丽英; 刘佳; 王飞越因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SURF的彩色图像的配准算法摘要：SURF算法(加速鲁棒特征法)克服了SIFT（尺度不变特征变换）算法繁复的计算，但两者的设计主要是针对灰度图像,为了克服这一缺点，色彩信息也应该被配准，这篇文章提供了一种基于SURF描述符的针对彩色图像的配准算法，首先用SURF算法计算关键点和描述符，然后色彩信息被叠加在关键点的描述符来重建描述符，最后基于欧式距离的双路匹配算法被用来匹配图像，大量的实验实验表明，该算法不仅继承了其优越的性能SURF算法，同时也增加了彩色图像自适应匹配能力。
2015 Elsevier有限公司保留所有权利1简介图像配准技术是计算机视觉应用的一个重要方面，图像配准的目标是要找到可靠的图像之间的对应关系对同一场景（在不同的图象拍摄时间，不同视角或不同传感器）[1]，图像配准的应用主要包括远程图像拼接，遥感图像配准，红外图像配准，医学图像配准，以及三维重建等等[2-4]。
目前主要有三种图像配准：基于图像特征的配准，基于灰度相关和变换域的配准，基于特征的图像配准的研究最早和具有最广泛的适应性[5]，在此，研究人员经过了长期不懈的研究，对于特征图像配准算法提出了如Moravec, Harris,SUSAN, and SIFT等算法，sift算法在局部不变描述符上具备最好的判别性，但他的描述符是16*8=128维度的向量，用来对灰度图像进行设计，为了克服这个缺陷，本文将设计更多维度的向量描述符，PCA_SIFT[10]算法将向量维度从128减少到36，但是却不具备判别性，GLOH[11]算法在相同情况下具备更好的区分度，但计算却更复杂一些，SURF[12]是2006年Bay et al.在SIFT基础上建立的算法，相比于SIFT算法，SURF算法在速度上有明显的提高，因为其有低维度描述符向量空间（只有64），尽管这已经算不错的结果，但仍然没有包括色彩信息。
色彩信息在这世上扮演了重要的角色，它是区分事物的重要部分，如果物体的色彩信息被忽略，那么可能物体就会被错误的辨认，基于就可以进行色彩的CSIFT[13](尺度不变特征变换)去利用色彩信息。
文章编号：1007-1423（2020）14-0049-05DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.14.011基于SURF算子与FLANN搜索的图像匹配方法研究徐明，刁燕（四川大学机械工程学院，成都610065）摘要：对于在传统的图像匹配过程中，存在误匹配率高和匹配效果不佳的问题，提出基于加速鲁棒特征（SURF）算法与快速近似最近邻查找（FLANN）搜索的图像匹配方法。
首先采用Hessian矩阵来获知图像的局部最值，然后在图像上构建尺度空间，通过不同的尺度空间定位出特征点，并确立特征点的主方向，再生成特征点描述子，最后结合FLANN搜索算法对图像进行匹配。
实验表明，该算法相对传统的图像匹配方法提高准确度和匹配效果。
关键词：SURF；特征提取；FLANN；图像匹配基金项目：四川大学泸州市人民政府战略合作项目（No.2018CDLZ-22）0引言图像匹配是指在两幅或者多幅图像中通过一定的算法找到相似影像的方法[1]。
在数字图像处理的研究过程中，图像的特征提取以及图像匹配一直是一个关键问题，在图像配准、目标检测、模式识别、计算机视觉等领域发挥着至关重要的作用[2]。
1998年，Harris和Stephens在工作的启发下提出Harris角点检测算法[3]，是对Moravec算法的扩充和完善。
通过分别计算像素点在x和y方向上的梯度，利用高斯核函数对图像进行高斯滤波，然后根据角点响应函数计算原图像上对应的每个像素点的响应值，最后通过给定的阈值选取局部极值点来确定图像的特征点。
Harris算法是直接通过灰度图像然后进行角点提取，该算法适用于L型的角点检测，稳定性好，但是容易出现角点信息丢失和角点的位置偏移以及聚簇现象，运行速度也比较慢。
2004年，Lowe发表了尺度不变特征（Scale Invari⁃ant Feature Transform，SIFT）算法[4]，通过构建高斯尺度空间，寻找极值点，剔除不稳定特征点，确定关键点方向和生成特征点描述子来提取图像的特征点。
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法周志伟袁锋伟张亢吴智摘要：针对核环境下自主式导航机器人对目标识别与跟踪过程中提高特征点匹配的准确率和稳定性问题，提出一种基于加速鲁棒特征（speeduprobustfeatures，SURF）算法进行特征提取和特征描述，利用快速最近邻逼近搜索函数库（fastlibraryforapproximatenearestneighbors，FLANN）算法进行特征点预匹配，并使用随机采样一致性（randomsampleconsensus，RANSAC）算法优化匹配结果，从而实现图像实时匹配与识别。
实验结果表明，在不同实验条件下，包括角度变换、缩放变换、局部遮挡、局部光照等，本文算法均能匹配出目标区域内模板图像，具有较好的精确性和稳定性。
关键词：加速鲁棒特征：快速最近邻逼近搜索函数库：随机采样一致性0引言机器人识别安全警示标志是图像匹配技术的典型应用，图像匹配的前提是特征提取，特征点的优劣直接影响图像匹配效果。
目前，相关研究人员提出许多特征点检测、描述算法。
但在应用于机器人视觉时，相机的成像往往会被角度、障碍物遮挡、光照等因素影响，从而导致匹配效率不高的问题。
LoweDG提出SIFT算法和HerbenBay等人在2022年提出SURF算法，因为SURF特征提取结合了二维Haar小波响应、积分图像和Hessian 矩阵来加速算法的实现，使得SURF特征提取的运算时间大幅下降。
索春宝等人对主流的特征提取算法进行各项性能测试。
对比结果显示，特征检测性能表现较好的是SURF算法。
王金龙等人对SIFT算法特征提取和FLANN匹配进行研究，雖然在角度变换、图像缩放、光照变化等不同实验条件下有较好的准确度，但是算法运行时间较长，不能很好的应用于对实时性要求较高的机器人视觉场合中。
针对上述问题，本文采用鲁棒性较好的SURF算法对图像进行特征点提取，使用匹配精度和运算速度较好的FLANN算法进行预匹配。
基于SURF的图像配准与拼接技术研究共3篇基于SURF的图像配准与拼接技术研究1近年来，图像配准与拼接技术已经成为了数字图像处理的重要研究方向之一。
在许多应用领域中，例如遥感影像、医学影像、三维建模等，图像配准与拼接技术已经得到了广泛的应用。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像配准与拼接技术也在不断的完善和提高。
其中一种最具有代表性的图像配准与拼接技术就是基于SURF的图像配准与拼接技术。
SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种高效的图像特征提取算法，它可以在保证特征点数量和质量的同时，提高提取速度。
利用SURF算法提取的特征点几乎不受图像缩放、旋转、平移等变换的影响，具有较好的鲁棒性和准确性。
基于SURF算法的图像配准与拼接技术，可以较好地解决图像缩放、旋转、平移等问题，为数字图像处理提供了更好的技术保障。
在基于SURF的图像配准与拼接技术中，首先需要选取参考图像和待配准图像。
然后，利用SURF算法对两幅图像提取特征点，并进行特征点匹配。
通过对特征点的匹配，可以找到两幅图像之间的几何变换关系。
接下来，可以利用图像配准技术对待配准图像进行校正对准，从而使其与参考图像达到一致。
最后，可以利用图像拼接技术将校正后的待配准图像与参考图像进行拼接，得到最终的拼接结果。
其中，特征点匹配是图像配准与拼接的关键步骤之一。
SURF算法的特征点匹配策略使用的是一种特殊的描述子匹配算法——KD树。
KD树是一种数据结构，在高维空间中构建KD树，可以实现高效的最近邻搜索。
通过KD树可以快速地找到两幅图像中距离最近的特征点，并将其匹配起来。
通过特征点的匹配，可以计算出两幅图像之间的变换关系，并对待配准图像进行校正对准。
除了特征点匹配外，还有一些其他的关键步骤也需要注意。
例如，在图像配准中，需要对待配准图像进行坐标转换，从而使得其与参考图像的坐标系一致。
在图像拼接中，需要实现拼接过程中的图像去重、光照一致性等问题。
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法
SURF（Speeded Up Robust Features）是一种图像特征提取算法，FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一种快速最近邻搜索算法。
将这两种算法结合起来，可以实现高效准确的图像匹配。
图像匹配是指在一组图像中，找到与给定图像最相似的图像。
图像匹配在图像检索、
目标跟踪、增强现实等领域具有广泛的应用。
SURF算法对图像进行特征提取。
SURF算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征向量来描述图像。
SURF算法的特点是快速且具有稳定的鲁棒性，适用于各种图像变化情况。
接下来，FLANN算法将SURF提取的特征向量作为输入，构建一个近似最近邻搜索索引。
FLANN算法通过将特征向量映射到一个高维空间，并使用一种适合于高维空间的快速搜索
算法来找到与给定特征向量最相似的特征向量。
FLANN算法的特点是高效且具有较高的准
确性，适用于大规模的高维数据搜索。
通过计算匹配图像与给定图像之间的相似度，选取相似度最高的图像作为匹配结果。
相似度可以使用欧式距离、余弦相似度等度量方法进行计算。
选取相似度最高的图像作为
匹配结果，可以通过设置一个阈值进行筛选，只选择相似度超过阈值的图像。
图像匹配方法的优势在于可以处理图像的尺度、旋转、光照等变化，并具有较高的准
确性和鲁棒性。
将SURF与FLANN算法结合起来，不仅可以提高算法的速度和效率，还可以提高算法的准确性和鲁棒性。
这种图像匹配方法在实际应用中具有很大的潜力。
基于SURF特征匹配的图像拼接算法
刘奇;何明一
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2010(029)010
【摘要】提出了一种了基于SURF(speed up robust features)特征匹配的图像拼接算法.SURF方法是一种快速且鲁棒性较好的特征提取算法,用该算法提取图像特征后,使用改进BBF(best bin first)的快速匹配算法来寻找图像间的匹配点;用L-M 算法对单应性矩阵进行优化时,本文提出使用梯度误差函数增强对光照变化的鲁棒性;最后采用多分辨率融合方法进行图像融合,有效地消除了拼接痕迹,并保持较高的分辨率.实验结果验证了该算法的高效性,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的效果.
【总页数】5页(P27-31)
【作者】刘奇;何明一
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,信息获取与处理陕西省重点实验室,陕西,西安,710129;西北工业大学,电子信息学院,信息获取与处理陕西省重点实验室,陕西,西安,710129
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进SURF算法的工件图像特征匹配 [J], 张强;韩松奇;于微波
2.基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法 [J], 史露;苏刚;韩飞
3.一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法 [J], 李海洋;张睿哲
4.基于SURF特征匹配算法的直接定位技术研究 [J], 彭泊涵;马洪超
5.基于图像增强技术的SURF特征匹配算法研究 [J], 张明浩; 杨耀权; 靳渤文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
