留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

三维特征点距离特征集合求交匹配算法

谢易辰,  陈健,  闫镔,  童莉,  曾磊,  崔明明

downloadPDF
文章导航 > 红外与激光工程  > 2014 >  43(8): 2728-2732
谢易辰, 陈健, 闫镔, 童莉, 曾磊, 崔明明. 三维特征点距离特征集合求交匹配算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2728-2732.
引用本文: 谢易辰, 陈健, 闫镔, 童莉, 曾磊, 崔明明. 三维特征点距离特征集合求交匹配算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2728-2732.
shu
Xie Yichen, Chen Jian, Yan Bin, Tong Li, Zeng Lei, Cui Mingming. Distance feature set intersection for 3D feature matching[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8): 2728-2732.
Citation: Xie Yichen, Chen Jian, Yan Bin, Tong Li, Zeng Lei, Cui Mingming. Distance feature set intersection for 3D feature matching[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8): 2728-2732.
shu

三维特征点距离特征集合求交匹配算法

  • 1.

    解放军信息工程大学 信息系统工程学院,河南 郑州 450002

详细信息
    作者简介:

    谢易辰（1988- ），男，硕士生，主要从事图像拼接方面的研究。Email：easy0113@163.com

  • 中图分类号: TP391.4

Distance feature set intersection for 3D feature matching

  • 1.

    Institute of Information System Engineering,The PLA Information Engineering University,Zhengzhou 450002,China

  • 摘要: 对于使用锥束CT分区成像的物体，要得到其完整的三维图像，需要对各分区重建图像进行三维拼接。作为基于特征的三维拼接算法中重要的步骤之一，特征点匹配是要对图像重叠区域中检测到的特征点建立对应关系。针对目前三维SIFT特征匹配算法对于相似特征误匹配率较高的问题，提出基于三维特征点空间关系的三维特征点匹配算法：距离特征集合求交法。该算法使用求取简便的特征点三维距离特征作为特征描述符，避免了扩大特征信息统计范围时巨大的计算消耗问题，然后在匹配过程中设计了距离特征集合求交的相似性度量方法，解决了以往基于空间关系方法中特征矢量各项元素不对应的问题。实验证明：该算法在图像存在大量相似特征的前提下，能够有效提高三维特征点匹配的匹配正确率。
    Abstract: To get the entire three-dimensional(3D) image of the object scanned separately by cone beam computed tomography(CBCT), it needed to process the reconstructed image of each region by 3D image mosaicing. As an important step of the mosaicing approach based on feature point, feature point matching buildt the one-to-one relationships between the points detected in the overlap regions. Aiming at the mismatch problem that caused by similar features in the feature matching process of SIFT, a 3D feature point matching method was presented based on spatial relations called Distance Feature Set Intersection(DFSI). This method firstly used easy-calculating 3D distance features to form descriptors, which avoided the large computation cost by expanding the statistical range. Then, distance feature set intersection was devised as the similarity measure, which solved the problem of feature vector elements not corresponding in previous method based on spatial relations. The experimental results show that the proposed approach improves the matching accuracy when images have multiple similar regions.
  • [1]
    [2] 陈自宽, 锥束CT对大物体成像的分块扫描重建和空间拼装方法: 中国, 101135655 [P]. 2010-05-26.
    [3]
    [4] An Jianni, Liu Guixi. Image mosaic algorithm based on feature points matching and automatic transform parameters identifying[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40(3): 564-569. (in Chinese)
    [5] Wang Hong, Ji Xiaoqiang, Dai Ming, et al. Improved speed up robust feathers matching algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2012, 41(3): 811-817. (in Chinese)
    [6] 安建妮, 刘贵喜. 利用特征点配准和变换参数自动辨识的图像拼接算法[J]. 红外与激光工程, 2011, 40(3): 564-569.
    [7]
    [8] Scovanner P, Ali S, Shah M. A 3-dimensional SIFT descriptor and its application to action recognition[C]//Proceedings of the International Conference on Multimedia, 2007: 357-360.
    [9]
    [10] Allaire S, Kim J, Breen S. Full orientation invariance and improved feature selectivity of 3D SIFT with application to medical image analysis[C]//Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2008: 1-8.
    [11] 王洪, 嵇晓强, 戴明, 等. 一种改进的快速鲁棒性特征匹配算法[J]. 红外与激光工程, 2012, 41(3): 811-817.
    [12] Knopp J, Prasad M, Willems G, et al. Hough transform and 3D SURF for robust three dimensional classification[C]//European Conference on Computer Vision, 2010: 589-602.
    [13]
    [14] Mortensen E N, Deng Hongli, Shapiro L. A SIFT descriptor with global context[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005: 184-190.
    [15] Ji Hua, Wu Yuanhao, Sun Honghai, et al. SIFT feature matching algorithm with global information[J]. Optics and Precision Engineering, 2009, 17(2): 439-444. (in Chinese)
    [16]
    [17] Wu Fei, Cai Shengyuan, Guo Tongqiang, et al. Image feature points matching approach with triangle constraint[J]. Journal of Computer-Aided Design Computer Graphics, 2010, 22(3): 503-510. (in Chinese)
    [18]
    [19]
    [20] Guo Xiaojie, Cao Xiaochun. Good match exploration using triangle constraint[J]. Pattern Recognition Letters, 2012, 33(7): 872-881.
    [21]
    [22] Tan Zhiguo Sun Jixiang. Two point matching algorithms based on point spatial features[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2007, 20(3): 325-330. (in Chinese)
    [23]
    [24] 纪华, 吴元昊, 孙宏海, 等. 结合全局信息的SIFT特征匹配算法[J]. 光学 精密工程, 2009, 17(2): 439-444.
    [25]
    [26]
    [27] 吴飞, 蔡胜渊, 郭同强, 等. 三角形约束下的图像特征点匹配方法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2010, 22(3): 503-510.
    [28]
    [29]
    [30]
    [31] 谭志国, 孙即祥. 基于点空间特征的两种点匹配算法[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(3): 325-330.
  • [1] 胡春光, 李恩赐, 翟聪, 高晓晴, 陈雨露, 郭梦迪.  大视场微球透镜超分辨显微成像技术的研究进展 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210438-1-20210438-14. doi: 10.3788/IRLA20210438
    [2] 高琰, 肖小月, 李小虎, 朱洪, 唐琎, 郭璠.  非一致重叠率大批量航拍远红外图像拼接方法研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210611-1-20210611-12. doi: 10.3788/IRLA20210611
    [3] 王晓艳, 徐高魁.  基于立体视觉与特征匹配的点云目标识别算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(9): 20210596-1-20210596-7. doi: 10.3788/IRLA20210596
    [4] 王中军, 晁艳锋.  采用SURF特征和局部互相关信息的图像配准算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210950-1-20210950-6. doi: 10.3788/IRLA20210950
    [5] 岳广, 孙文邦, 张星铭, 李铜哨.  航空面阵图像拼接的累积误差消除方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200529-1-20200529-9. doi: 10.3788/IRLA20200529
    [6] 黄卓, 陈凤东, 刘国栋, 魏富鹏, 彭志涛, 唐军, 刘楠.  连接向量特征匹配的暗场图像配准方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126005-1126005(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1126005
    [7] 史亚莉, 陶显, 周信达, 张家斌, 丁磊, 张正涛.  光学元件激光损伤在线检测装置 . 红外与激光工程, 2018, 47(4): 417003-0417003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0417003
    [8] 王志强, 程红, 谭海峰, 杨明权, 滕飞.  基于侧抑制竞争的航空遥感影像配准算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 206-212. doi: 10.3788/IRLA201847.S126005
    [9] 桂辉, 徐晓婷, 李博.  安防监控中图像拼接的配光问题研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 826003-0826003(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0826003
    [10] 蔡怀宇, 武晓宇, 卓励然, 黄战华, 王星宇.  结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126003-1126003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
    [11] 荆滢, 齐乃新, 杨小冈, 卢瑞涛.  基于LK和FAST的时间序列图像快速配准算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126006-1126006(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126006
    [12] 王雨曦, 亓洪兴, 马彦鹏, 葛明锋.  画幅扫描红外成像实时拼接中的光束法平差 . 红外与激光工程, 2016, 45(1): 104002-0104002(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0104002
    [13] 李建国, 崔祜涛, 田阳.  基于特征匹配的着陆导航敏感器相对校准算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 267-273.
    [14] 胡晓彤, 王建东.  基于子空间特征向量的三维点云相似性分析 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1316-1321.
    [15] 王国刚, 史洪岩, 汪滢, 袁德成.  仿射不变子空间特征及其在图像匹配中的应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 659-664.
    [16] 杨磊, 曹剑中, 唐利孬, 高博, 王华, 郭惠楠.  全景图像自动拼接算法的优化设计 . 红外与激光工程, 2014, 43(3): 985-990.
    [17] 杨晟, 李学军, 朱诗兵, 刘涛.  抗仿射形变异构金字塔复合描述点特征匹配算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2387-2392.
    [18] 杨新锋, 滕书华, 夏东.  基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3496-3501.
    [19] 李亮, 顾国华, 钱惟贤, 陈钱, 任建乐.  基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2584-2588.
    [20] 何莲, 蔡敬菊, 张启衡.  改进的基于弦切变换的目标检测方法 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 239-247.
  • 加载中
WeChat 点击查看大图
计量
  • 文章访问数:  282
  • HTML全文浏览量:  21
  • PDF下载量:  336
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-11
  • 修回日期:  2014-01-14
  • 刊出日期:  2014-08-25

三维特征点距离特征集合求交匹配算法

  • 1. 解放军信息工程大学 信息系统工程学院,河南 郑州 450002
    • 作者简介:

    谢易辰（1988- ），男，硕士生，主要从事图像拼接方面的研究。Email：easy0113@163.com

  • 收稿日期: 2013-12-11
  • 修回日期: 2014-01-14
  • 刊出日期: 2014-08-25

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 对于使用锥束CT分区成像的物体，要得到其完整的三维图像，需要对各分区重建图像进行三维拼接。作为基于特征的三维拼接算法中重要的步骤之一，特征点匹配是要对图像重叠区域中检测到的特征点建立对应关系。针对目前三维SIFT特征匹配算法对于相似特征误匹配率较高的问题，提出基于三维特征点空间关系的三维特征点匹配算法：距离特征集合求交法。该算法使用求取简便的特征点三维距离特征作为特征描述符，避免了扩大特征信息统计范围时巨大的计算消耗问题，然后在匹配过程中设计了距离特征集合求交的相似性度量方法，解决了以往基于空间关系方法中特征矢量各项元素不对应的问题。实验证明：该算法在图像存在大量相似特征的前提下，能够有效提高三维特征点匹配的匹配正确率。

English Abstract

    全文HTML

参考文献 (31)

目录

    /

    返回文章
    返回

    版权所有 © 2019 《红外与激光工程》编辑部｜ 地址: 天津市空港经济区中环西路58号｜ 邮政编码: 300308

    津ICP备19007885号-1

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发    百度统计