导读:本文包含了特征点匹配论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,算法,图像,图像处理,测量,河工,视觉。
特征点匹配论文文献综述
产叶林,胡新平[1]（2019）在《基于FAST和SURF的特征点快速匹配算法》一文中研究指出为解决传统印刷电路板(PCB)图像配准过程中匹配耗时和错配率较高的问题,提出一种基于FAST-SURF的特征点匹配优化算法。利用FAST算法快速提取特征点,利用SURF的64维描述子进行准确的特征描述,在匹配阶段使用K-Means算法优化匹配结果,通过RANSAC算法进行一致性检查,消除误匹配点。实验结果表明,与传统的SURFRANSAC算法相比,该算法提高了匹配正确率,减少了匹配时间,实现了PCB图像特征的快速匹配。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
严利民,张婷婷[2]（2019）在《一种改进A-KAZE算法的特征点匹配方法》一文中研究指出提出了一种改进的A-KAZE算法,利用非线性扩散滤波策略改善了传统高斯核函数构建尺度空间的不足,在实现局部自适应滤除细节的同时保留了目标的边界,且检测到的特征点具有尺度不变性;结合特征点主方向和改进的BRIEF描述子解决了匹配中旋转不变性的问题,以二进制编码形式缩短了匹配时间,并分别在室内和室外环境下进行特征点匹配实验,与ORB、BRISK等算法进行了比较,结果证明改进的算法结合了A-KAZE与BRIEF算法的优势,实现了高准确率和高效的图像特征点匹配.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年12期）
赵航,孙冬梅,董清卿,吴潇灿[3]（2019）在《基于双目视觉测量系统的特征点匹配研究》一文中研究指出双目视觉测量作为一种新颖的测量方式,当前正在越来越多的测量中取代传统的接触式测量方法。但是由于双目视觉测量系统对测量精度和实时性要求较大,因此在分析椭圆拟合算法的基础上,通过筛选规则选取部分边缘点进行迭代最小二乘椭圆拟合以提取光斑中心坐标。依据系统对待测量笔9个圆形标志的位置反映的特点,设计一种基于RANSAC算法的特征点匹配方法。实验表明该算法可以满足双目视觉测量对系统的高精度和实时性要求。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
余振军,孙林,贾坤昊,孙洋[4]（2019）在《基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法》一文中研究指出为了解决经典的特征点匹配算法尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于叁角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,所提出算法可以有效剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率(0. 6)测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率,可见该算法可有效剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年32期）
陈庆伟,李民东,罗川,周军,皇攀凌[5]（2019）在《视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究》一文中研究指出在视觉SLAM(visual Simultaneous Localization And Mapping,v SLAM)中,利用提取到的图像特征点进行相机位姿估测是一种非常重要的位姿估算方法,为了实现相机的定位,图像特征点必须具备鲁棒性、尺度性和高效率等特点。介绍了图像特征点提取与匹配在视觉SLAM中的作用和场景中图像特征点需要具备的特性;对几种主流的图像特征点提取算法,即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法、加速稳健特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法、快速特征点提取与描述(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法分别进行了简要说明;并通过设计实验,在室内环境中,对几种图像特征点提取算法的运行效率和图像特征点匹配正确率进行了对比测试。实验表明,ORB算法在运行效率和匹配正确率上占据优势,能够较好地满足视觉SLAM中实时性和鲁棒性的要求。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年10期）
陶静,李逸琳,霍艺文,徐武[6]（2019）在《基于特征点匹配的图像配准研究》一文中研究指出立体显示技术中立体图像对虚拟场景的构建至关重要,现有的立体图像配准技术可能导致图像扭曲、变形。结合SURF算法和RANSAC算法,根据SURF算法对图像进行特征点检测;计算各特征点的Haar小波响应系数以确定特征点主方向和特征矢量;通过特征矢量的欧氏距离来判断特征点的匹配性,找出相邻最近的匹配点;最后利用一种改进的RANSAC算法剔除错误的匹配点。实验结果表明,基于SURF算法和改进的RANSAC算法的图像配准方法提高了特征点匹配度和精确度,能有效改善图像配准的变形问题。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年20期）
陈敏,朱庆,何海清,严少华,赵怡涛[7]（2019）在《面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配》一文中研究指出提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显着的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年09期）
曹列凯,Detert,Martin,李丹勋[8]（2019）在《基于特征点匹配的室内表面流场快速测量系统》一文中研究指出为提升室内模型试验表面流场测量的计算效率,建立了基于图像特征点匹配的模型试验表面流场快速测量系统。该系统由摄像机、示踪粒子和测速软件组成,试验中首先投掷示踪粒子并采集试验视频,然后导入测速软件进行图像预处理和基于图像特征点匹配算法的快速测流计算并实时展示瞬时流场,最终输出原型尺度的时均流场及流线图。该系统应用于堰坝水闸工程模型试验和泄洪洞射流模型试验,系统自动化程度高,计算效率高,应用场景适应性强;输出的流场具有高时空间分辨率,精度与PIV相当,可真实反映出试验工况下表面水流特性。(本文来源于《水力发电学报》期刊2019年11期）
陈方杰,韩军,王祖武[9]（2019）在《基于改进网格划分统计的特征点快速匹配方法》一文中研究指出针对图像特征点匹配算法大多存在数据量大和计算耗时长等问题,提出一种改进网格划分统计的特征点快速匹配算法;首先将图像的长宽比作为约束项,把图像划分成多个非重迭的方形状网格,并统计网格内的粗匹配特征点数量,然后利用改进的五宫格统计方法剔除错误匹配,即将特征点所在网格的相邻对称的4个网格作为邻域范围,把五宫格特征分数与新提出的阈值公式计算的值进行比较,最终得到精匹配特征点集;在OxFord数据集和实际拍摄的无人机遥感图像上,将文章算法与多种算法进行比较,实验结果表明,该方法在保证精确率和召回率接近当前最新的特征点快速匹配算法的情况下,运行速度相对提高了35.6%,证明了特征点匹配的实时性和有效性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年08期）
郭贝,任金霞[10]（2019）在《基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配》一文中研究指出由于医学图像的特殊性,普通亮度和对比度偏低,灰度不明显,在成像上拍摄角度和拍摄光照变化,都是导致图像的中的数据丢失,为了解决上述的干扰,近年来,基于特征点的人工神经网络图像匹配方法具有高速信息处理和不确定性信息处理的能力,引起了人们的广泛关注。传统的BP神经网络参数是随机的,容易陷入局部最优,利用蝙蝠算法优化BP网络参数,应用到特征点匹配中去。提出了一种基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配方法,利用两图间匹配为基础,建立基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配的模型,并加以特征点的单一性约束准则和互应性约束准则,仿真结果表明:蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配的正确率比传统的BP神经网络的正确率高。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年08期）
特征点匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种改进的A-KAZE算法,利用非线性扩散滤波策略改善了传统高斯核函数构建尺度空间的不足,在实现局部自适应滤除细节的同时保留了目标的边界,且检测到的特征点具有尺度不变性;结合特征点主方向和改进的BRIEF描述子解决了匹配中旋转不变性的问题,以二进制编码形式缩短了匹配时间,并分别在室内和室外环境下进行特征点匹配实验,与ORB、BRISK等算法进行了比较,结果证明改进的算法结合了A-KAZE与BRIEF算法的优势,实现了高准确率和高效的图像特征点匹配.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
特征点匹配论文参考文献
[1].产叶林,胡新平.基于FAST和SURF的特征点快速匹配算法[J].计算机工程与设计.2019
[2].严利民,张婷婷.一种改进A-KAZE算法的特征点匹配方法[J].微电子学与计算机.2019
[3].赵航,孙冬梅,董清卿,吴潇灿.基于双目视觉测量系统的特征点匹配研究[J].现代电子技术.2019
[4].余振军,孙林,贾坤昊,孙洋.基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法[J].科学技术与工程.2019
[5].陈庆伟,李民东,罗川,周军,皇攀凌.视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究[J].现代制造工程.2019
[6].陶静,李逸琳,霍艺文,徐武.基于特征点匹配的图像配准研究[J].现代电子技术.2019
[7].陈敏,朱庆,何海清,严少华,赵怡涛.面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配[J].测绘学报.2019
[8].曹列凯,Detert,Martin,李丹勋.基于特征点匹配的室内表面流场快速测量系统[J].水力发电学报.2019
[9].陈方杰,韩军,王祖武.基于改进网格划分统计的特征点快速匹配方法[J].计算机测量与控制.2019
[10].郭贝,任金霞.基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配[J].制造业自动化.2019
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