复杂光照变化条件下的彩色SIFT匹配算法

为了提高复杂光照变化条件下所获取的彩色图像对的匹配效果,基于von Kries彩色变化模型,提出了一种新的彩色不变量的尺度不变特征变换(SIFT)算法.首先通过彩色空间变换获得复杂光照下的同一场景或目标的2幅或多幅图像的彩色不变量信息;然后利用SIFT算法提取彩色信息中的图像几何信息完成匹配;最后采用随机抽验一致性(RANSAC)算法消除误匹配点对,同时得到更加鲁棒和稳定的基础矩阵,以方便下一步的图像处理工作.通过理论分析和实验比较,该算法同传统的SIFT算法及其他彩色SIFT匹配算法相比,可以获得更多可靠的匹配数据以提高对图像的识别率.     

月面自主精确软着陆的景象匹配方法研究

为提高月球探测器自主软着陆的落点精度,利用绕月飞行器和着陆探测器下落图像,提出一种基于尺度信息的多模板递阶景象匹配方法.在月面图像尺度空间上快速提取FAST角点,并确定特征点精确尺度、位置和方向.在特征点邻域建立图像块采样模式,通过图像块像素比较形成二进制串特征描述子,利用海明距离(Hamming distance)进行特征匹配.实验结果表明,目标在尺度缩放、旋转和光照变化等极端条件下,该算法能够实时完成月面着陆目标区域的准确识别和稳定跟踪,实现月球探测器的远距离、高精度自主导引着陆.      

一种基于尺度不变特征变换SIFT的图像水印算法

为提高抗几何攻击性能,提出一种基于尺度不变特征变换SIFT的鲁棒数字图像水印算法,水印算法思想是利用尺度不变特征变换SIFT分析图像内容并提取特征点,并以多个特征点为中心嵌入多个经过极坐标变换的圆形水印图像,试验表明,该分布式多水印算法能有效抵抗各种几何攻击,包括局部非线性失真攻击.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

序列全景图像的特征提取与匹配

为了提高SLAM系统特征提取和匹配的稳定性,文章提出了在全景展开图像的多尺度空间上提取特征的方法.该方法首先对全景图像进行基于虚拟柱面的展开和矫正,然后在此基础上为展开图像建立多尺度空间,最后在多尺度空间内通过Harris特征跟踪器来选择候选特征点,并用Laplace公式选择出在尺度空间范围内具有局部最大值的特征点.这些特征点具有尺度、旋转和光照不变性,并且在有限视角变化下也能保持稳定性.实验证明,这种方法比在未展开图像或展开图像的单尺度空间内提取特征更具稳定性.     

基于SITF特征提取的加速匹配方法

SIFT算法是目前应用最广泛的特征点提取匹配算法,该算法具有尺度不变性,旋转不变性和一定的光照不变性.但SIFT算法复杂度较高,而且图像匹配时间较慢,在较大形变和光照变化下易出现匹配不准确.针对上述问题,提出极值分类匹配算法,将特征点分为极大特征点和极小特征点两类,进行分类匹配,并利用扩散过程来代替欧式距离计算特征点之间的距离.该文方法不仅降低了时间复杂度,提高匹配速度,而且对图像形变和光照变化更具鲁棒性.     

基于SIFT和小波变换的图像拼接算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量.利用SIFT算法提取基准图像(待匹配图像)和后续图像(与基准图像进行匹配的图像)的特征点,确定特征点的位置、尺度与方向;利用128维向量对特征点进行描述;利用最近邻法完成两幅图像特征点的匹配,确定重合区域;利用基于小波变换的多分辨率方法完成对图像的拼接.实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接效果良好,适宜于室外复杂环境的图像拼接.     

SURF算法在局域盲人图像导航中的应用

局域盲人图像导航即在建立基准图像信息特征库的基础上,对实时拍摄图像提取特征并与基准图像特征库进行匹配,得到相应地理信息并语音输出给盲人,从而实现导航的一种方法。本文基于SURF算法对图像特征进行匹配,首先提取SURF特征点,然后采用Hessian矩阵迹快速索引匹配以及匹配点距离差平方和的相似性度量方法进行匹配。实验表明SURF匹配算法优于SIFT匹配算法,并可实现快速、鲁棒、准确匹配,为实现盲人局域图像导航奠定理论基础。     

一种多源多光谱遥感图像特征点匹配技术

 在多源多光谱遥感图像中,针对匹配图像的像素之间非线性变化而导致正确匹配点对下降的情况,提出了一种基于主成分分析的多源多光谱遥感图像特征点提取算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本原理,首先对两幅多源的多光谱遥感图像进行主成分变换,再用变换后各自的第一主分量图像作为待匹配图像;其次,在构建尺度空间时提高尺度参数并且在进行特征匹配时,利用尺度限制条件进行匹配,这样既能提高匹配精度又能提高运算速度;最后,采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点。这种算法能减少多源多光谱遥感图像之间像素灰度值的非线性变化对特征点匹配的影响,提取到一定数量的正确匹配点对。通过实验对比分析,所提算法比通用算法有更高的精度和更好的适用性。     

基于窗口的 Surf 目标跟踪

为解决Sift在目标跟踪中实时性不高的问题,提出了基于窗口的Surf目标跟踪方法.相比Sift目标跟踪,快速鲁棒尺度不变Surf在速度上有了一定的提高.为进一步提高算法的实时性,只对视频图像中包含目标的局部窗口提取Surf特征点.利用特征点之间的相对信息,采用仿射变换方法计算跟踪目标窗口的大小,并获得目标的大致位置信息,最后使用Kalman滤波器对窗口大小和位置信息平滑处理.实验结果表明,该方法在提升速度的同时,对目标发生尺寸变化及旋转等情况时能准确地跟踪物体.     

基于SIFT特征的人脸识别

尺度不变特征变换SIFT(scale invariant feature transform)对图像尺度、旋转、平移具有不变性,而被广泛应用,但是匹配过程中的错配问题难以避免。针对错配点的问题,对匹配策略进行了优化,利用人脸图像中关键点的特征描述子,对局部距离进行加权平均。实验表明,该方法能够有效剔除错配点,提高人脸匹配的正确识别率。     

不同分辨率图像的角点匹配方法

针对不同分辨率图像的匹配问题,提出了一种利用高斯金字塔的一对多角点匹配方法.采用一种变形的特征描述算子(SIFT)对角点附近的图像区域进行特征提取,根据提取出的特征向量进行角点匹配,并提出一种简单有效的抽样一致性算法以剔除错误匹配点对,最后在一对多角点的匹配结果中选出最佳的匹配作为最终的角点匹配结果.实验结果表明,该算法能有效地克服分辨率的差异给匹配带来的困难,算法简单,可靠性好.     

大型工件测量系统中的快速图像拼接方法

根据大型工件测量系统中的图像拼接特点,提出了一种改进的模板匹配与特征提取相结合的高精度快速图像拼接算法.该算法对相邻的两幅图像采用多尺度Harris算子提取特征点,在第一幅图像中根据特征点的分布确定模板块,在第二幅图像中进行模板匹配找到匹配块,再基于特征提取在匹配块内进行对应特征点的计算,完成拼接.试验结果表明,该算法...     

基于多尺度线性检测的视网膜血管分割

提出一种自动、高效的视网膜血管网络分割算法。该算法基于对视网膜图像的多尺度线性检测,线性组合各个尺度下的图像响应获取血管特征图像。通过形态学top-hat变换和线性滤波器消除图像噪声和视盘对线性检测的影响,并且增强血管(包含细小血管)的对比度,提高线性检测对细小血管的敏感度,从而提取出更加精确的血管树细节。利用DRIVE和STARE数据库的视网膜图像进行算法性能评估。实验结果显示该方法能够获得很高的分割准确度,几乎为手工分割的结果。同时该方法简单、快速,对噪声具有鲁棒性,适合用于眼科检查的计算机辅助治疗系统。     

基于积分图的随机蕨特征点识别算法

随机蕨算法中的二值特征集是通过比较像素对的亮度值获得的;而该方法容易出现噪声敏感问题,为此提出了一种基于积分图的随机蕨特征点识别方法。通过构建图像积分图,比较特征点周围随机获取的两个子窗口的积分图构造二值特征,以模板图像的仿射变换图像簇作为训练集,建立朴素贝叶斯分类器并进行训练。对比实验表明,改进的算法在特征匹配上有很强的抗干扰性,即使蕨的结构减小到一定程度,也有较高的特征识别率。     

从正面车辆图像中识别车型的中层特征表示方法

为有效识别正面车辆图像中的车辆类型,提出了一种车辆中层特征表示方法. 该方法以SIFT特征为底层特征,建立两类中层特征:结构特征分布和表观特征分布. 结构特征分布是对SIFT特征在图像中位置信息的统计,描述车辆不同部分之间的相对位置关系,在不同类车辆之间以及车辆与背景之间具有较强的判别力;表观特征分布是对SIFT特征本身的统计,描述车辆的局部表观信息,对光照变化和背景干扰十分鲁棒. 利用多核学习方法融合两类中层特征,进而识别车辆类型. 实验结果表明,该方法在光照变化和有背景干扰等复杂情况下表现出良好的车型识别性能.      

基于Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法

为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求, 提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法. 首先采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后提出一种新的特征点描述子定义方法, 先利用胡矩确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做标准化处理, 提取标准化局部图像LBP特征作为特征点描述子; 最后通过计算两张图像中各特征点描述子间的汉明距离实现特征匹配, 再根据匹配结果估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高.     

基于YCb＇Cr＇肤色特征和Otsu算法的人眼定位优化方法

为了解决光照和人脸姿态对人眼定位的影响,提出一种基于肤色特征和最大类间方差法（Otsu）相结合的人眼定位优化方法.该方法首先在检测出人脸的基础上,在YCb＇ Cr’色彩空间里做肤色检测,运用肤色分割原理缩小人眼检测的搜索区域;接着,对图像进行Otsu阈值分割,提取二值图像的眼睛区域;最后,在眉眼区域利用二值积分投影分别定位左右眼睛.该方法减小了光照对图像的影响,并且简单快速.在标准的VidTIMIT人脸库和自采图库上进行了实验仿真,结果表明,此算法在光照和人脸姿态变化的情况下都具有很好的鲁棒性.