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[IEEE 2018年第六届国际多媒体计算与系统会议(ICMCS) - 拉巴特(2018.5.10-2018.5.12)] 2018年第六届国际多媒体计算与系统会议(ICMCS) - 图像拼接综述：在太阳能电池板框架中的应用
摘要： 近年来，由于其在众多领域中的广泛应用，从视频帧集合创建马赛克图像已成为一个极具吸引力的研究方向。根据定义，马赛克图像拼接是指将多幅图像缝合以生成单一、大尺寸广角视图图像的过程。本文通过展示该技术在多个领域的相关应用案例，对图像马赛克拼接技术的应用领域进行综述；随后探讨相关技术与算法，并阐述这些技术在太阳能电站视频帧中的应用实践，同时分析各类马赛克拼接方法的优缺点。
关键词： 拼接、图像镶嵌、RANSAC、融合、SIFT
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于视觉词袋与纠错输出码的遥感图像多标签分类方法
摘要： 本文提出了一种基于纠错输出码（ECOC）的遥感图像多标签分类新框架。该框架首先将多类问题转化为多个二元学习子问题，随后将这些二元学习器的分布式输出表示转换回原始类别标签。为增强对尺度、旋转及图像内容的鲁棒性，采用基于尺度不变特征变换（SIFT）描述子的视觉词袋（BOVW）模型进行特征提取。该模型通过训练集预先进行无监督的视觉词典学习。在GeoEye-1影像上的实验结果表明，相较于其他方法，本方案在多标签分类任务中具有显著有效性。
关键词： 多标签分类、SIFT、BOVW、ECOC
更新于2025-09-23 15:21:21
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山(2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于灰度权重自适应调整的SIFT图像配准算法
摘要： 针对航空发动机叶片图像中前景色彩对比度低的问题，本文优化了图像配准中常用的SIFT算法。通过引入图像相似性评价标准中的SSIM指数和FSIM指数进行计算，采用ESFS指数作为分析彩色图像与对应灰度图像相似性的判断依据，从而计算出优于传统算法的权重比。实验表明，该算法在保留叶片图像信息方面优于传统算法，并能在后续SIFT配准过程中获取更多特征点对。
关键词： 边缘结构与特征相似性（ESFS）、尺度不变特征变换（SIFT）、特征相似性（FSIM）、结构相似性（SSIM）
更新于2025-09-23 15:21:01
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基于多子图匹配的高分辨率遥感影像建筑物提取
摘要： 建筑物提取仍是遥感领域的一个难题。为高效提取结构相似的建筑物，本文仅利用全色高分辨率遥感影像（RSI），提出了一种基于多子图匹配的算法。首先在RSI和建筑物模板中检测尺度不变特征变换特征并构建对应图谱；随后通过定义二值匹配规则重构图谱以降低复杂度；最后根据建筑物顶部的同质性，从重构图谱中分离出断开连接的子图。为提高算法精度，基于结构和尺寸差异对匹配子图进行优化。为验证方法有效性，选取中国广州GF-2影像中的九个典型区域进行实验。结果表明：该方法的精确率和召回率分别为97.73%和87.16%，综合性能指标F1优于其他三种同类方法。
关键词： 建筑物提取、遥感影像、多子图匹配、图分割、SIFT
更新于2025-09-23 15:21:01
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基于纳米示踪平面激光散射技术的高超声速湍流边界层速度测量研究
摘要： 随着飞行器飞行速度的提高，高超声速空气动力学已成为空气动力学领域的研究热点之一。作为高超声速流中最典型的流动结构之一，高超声速湍流边界层（TBL）对优化高超声速飞行器的气动构型设计具有重要意义。同时，高超声速TBL的流动信息测量不仅有助于我们理解高超声速TBL的机理，还能为数值模拟提供充足的校准数据。
关键词： 尺度不变特征变换（SIFT）、NPLS技术、速度测量、高超声速湍流边界层
更新于2025-09-23 15:19:57
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基于对齐优化的掩码SIFT算法在非接触式掌纹识别中的应用
摘要： 非接触式掌纹识别因其采集简便且隐私性较低，被认为比其他生物特征识别方式更便于用户使用。当常见的接触式方法应用于非接触环境时，会出现诸多影响其性能的挑战，例如姿态和光照变化会影响掌纹线条的布局与可见性。本文提出一种基于SIFT的方法，对传统SIFT进行了三项主要改进：首先，遮蔽无明显线条/皱纹的掌纹区域以减少错误特征；对于包含多条线条的区域，则采用多个描述符而非单一描述符进行表征。其次，不再将所有查询关键点与目标关键点逐一比对，仅匹配旋转差异较小的关键点，此举通过减少错误匹配，相比SIFT加快了比对过程并提升了准确率。第三，采用基于对齐的优化方法过滤错误匹配。该方法在三个非接触式手部数据库（IITD、GPDS和Sfax-Miracl）上进行了测试，在各数据库中分别实现了0.72%、0.84%和1.14%的验证等错误率，以及98.9%、99%和98.9%的正确识别率。这些结果较同数据库现有最优方法在验证准确率上提升1.9%，在识别准确率上提升3.2%。
关键词： SIFT、非接触式掌纹、生物识别、MaskedSIFT、基于对齐的优化、选择性匹配
更新于2025-09-10 09:29:36
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基于二维局部均值分解的图像特征提取算法
摘要： 尺度不变特征变换（SIFT）算法已应用于多个领域，但研究发现该算法存在计算复杂度高、易引发维度灾难及不完全仿射不变等问题。虽有学者提出改进算法解决部分缺陷，但这些方案仅针对特定情况，无法全面应对上述问题。本文提出一种基于二维局部均值分解（BLMD）与SIFT的自适应图像特征提取算法：首先采用自适应BLMD分解图像获得多组二维乘积函数（BPFs）；继而通过参数优化的SIFT算法提取各BPFs特征；最后综合处理BPFs提取的特征信息以获取原图全部特征。在包含不同尺度/模糊程度人脸库图像的三种场景中，与传统方法对比表明：本方法能获取丰富完整的特征信息，更利于图像匹配与配准，且效率优于其他方案。该研究为图像自适应特征提取提供了技术方法，也为自适应图像特征提取方案的发展完善建立了方向性框架。
关键词： 图像特征提取、局部均值分解、二维生产函数、尺度不变特征变换（SIFT）、二维局部均值分解
更新于2025-09-10 09:29:36
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基于光学遥感的早期灾害变化制图自动流程
摘要： 灾害变化制图能够为决策者提供准确及时的灾情变化信息（如受损建筑、道路通行情况及避难场所位置），从而指导和支持应急救援协调计划，这对早期灾害救援至关重要。本文聚焦光学遥感数据，提出一套自动化流程以降低光学数据局限性影响，在灾害早期阶段快速提供应急信息。该流程采用一系列新方法——包括用于影像融合的可优化变分模型（OptVM）和用于影像配准的尺度不变特征变换约束光流法（SIFT-OFM）——生成无云背景底图与灾变区域变化检测图等产品图件，帮助掌握灾害全景并评估损毁分布与程度。通过光谱一致性与几何精度的预处理成果，这些产品图件相比传统融合配准方法经视觉定性或定量分析验证具有更高精度。该流程完全自动化无需人工干预以节省响应时间，且可适用于多种场景。
关键词： 灾害应急制图，OptVM，光学影像，自动流程，SIFT-OFM
更新于2025-09-09 09:28:46
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一种仿射视角与光照不变性的迭代图像匹配人脸识别方法
摘要： 特征检测与图像匹配是摄影测量学中的两项主要任务，在多个领域具有广泛应用，人脸识别便是其中之一。该应用的关键特性要求用于面部特征识别的图像匹配算法必须具备鲁棒性和快速性。本文提出的方法利用仿射变换识别描述符，并通过贝叶斯定理进行分类。研究验证了所提图像匹配算法在人脸识别应用中的适用性，采用耶鲁人脸数据集进行验证，并将结果与基于尺度不变特征变换（SIFT）的人脸识别方法进行对比。
关键词： SIFT、贝叶斯、迭代方法、耶鲁、人脸识别
更新于2025-09-04 15:30:14
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[IEEE 2018年第七届全球消费电子大会(GCCE) - 日本奈良 (2018.10.9-2018.10.12)] 2018年IEEE第七届全球消费电子大会(GCCE) - 基于You Only Look Once(YOLO)和尺度不变特征变换(SIFT)的猫鼻识别
摘要： 本文提出了一种基于猫鼻部特征的"猫识别系统"，该系统结合了"单次检测网络(YOLO)"和"尺度不变特征变换(SIFT)"技术。首先通过YOLO算法检测猫图像中的鼻部位置，随后采用SIFT方法进行鼻部特征识别并验证识别准确性。在第一组700张图片的测试中，鼻部检测准确率达到99.85%；第二组677张图片的检测准确率为96.89%。该系统通过多个自动化步骤运行，使用1337张猫脸图像及700张猫鼻参考图像进行测试，最终平均识别准确率为95.87%。
关键词： 猫鼻子检测、Yolo算法、尺度不变特征变换（SIFT）、猫识别、猫鼻子识别
更新于2025-09-04 15:30:14