SIFT特征匹配算法改进研究

为了适应于景象匹配导航及制导等实时性要求较高的领域,对SIFT特征匹配算法进行改进,提出了基于D^2OG特征点检测算子的改进的SIFT特征匹配算法。改进算法用D^2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的极值点检测提取尺度不变特征点,巧妙简化高斯金字塔的结构,降低了算法复杂度和时间代价。以标准测试图库中大量不同几何和灰度畸变图像为基础的仿真实验表明,基于D^2OG特征点检测算子的改进的SIFT特征匹配算法在保持原算法鲁棒性和精度的前提下,较大的提高了算法实时性。

Abstract：

An improved Scale Invariant Feature Transform algorithm was proposed based on D^2OG interest point detector for better real time performance in the application of scene matching navigation and so on. In order to detect the scale invariant interest point, a D^2OG pyramid is built and extreme detection in the DOG pyramid was replaced by zero detection in the D^2OG pyramid, which simplified the structure of DOG pyramid, so as to lower the complexity of algorithm, lessen the running time. Numerous experiments were carried out on standard testing images under various shooting conditions such as geometric distortion, illumination variation and so on. The result shows that the method has a big progress in the real time performance compared to the original one, with equally robustness and precision.     

利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法

为了解决非刚体目标跟踪过程中由目标形状快速变化带来的困难,提出了利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法。首先分别提取目标模板和当前搜索区域的SIFT特征点;然后利用改进的联合匹配策略在目标模板和当前搜索区域之间进行特征匹配;最后根据匹配结果确定目标在当前帧的位置和尺度。改进的联合匹配策略在构建相似度矩阵时,不但利用了具有旋转和尺度不变性的SIFT特征向量,并且充分考虑了特征点的空间位置信息,有效提高了特征匹配的准确性。将这种改进的联合匹配策略成功地引入到SIFT匹配跟踪中,克服了传统SIFT匹配算法用于非刚体目标跟踪时的缺陷。实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变、尺度变化以及背景干扰都具有较强的鲁棒性。     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

基于CSS角点提取的红外与可见光图像匹配算法

针对红外与可见光图像中特征点匹配的难题,提出了一种基于曲率尺度空间（curvature scale space,CSS)角点提取的特征点匹配算法。首先采用基于曲率尺度空间的角点检测算法进行特征点提取;其次利用三维二次函数剔除低对比度的特征点;然后以特征点所在曲线的法线作为主方向,避免了图像的旋转代价;再通过计算构建特征点邻域的梯度方向在［0,π)范围的分布直方图,计算其统计特征并构造一个64维的特征点描述符,并进行归一化;最后采用最近邻算法实现直线匹配。实验结果表明,该算法能够有效地实现对红外与可见光图像特征点的精确匹配。     

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin transform, FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。     

无人机自主着陆地标实时检测方法

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套三角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。     

基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测#br#

针对传统雷达图像目标检测方法在海杂波及多种干扰物组成的复杂背景下目标分类识别率低、虚警率高的问题,提出将当前热点研究的深度学习方法引入到雷达图像目标检测。首先分析了目前先进的YOLOv3检测算法优点及应用到雷达图像领域的局限,并构建了海杂波环境下有干扰物的舰船目标检测数据集,数据集包含了不同背景、分辨率、目标物位置关系等条件,能够较完备地满足实际任务需要。针对该数据集包含目标稀疏、目标尺寸小的特点,首先利用K means算法计算适合该数据集的锚点坐标;其次在YOLOv3的基础上提出改进多尺度特征融合预测算法,融合了多层特征信息并加入空间金字塔池化。通过大量对比实验,在该数据集上,所提方法相比原YOLOv3检测精度提高了6.07%。     

A Parallel Algorithm for Corner Detection on Object Contour

; A new parallel algorithm for corner detection on object contour is presented in the paper. In this algorithm whenever a point (pixel) is scanned, the k direction codes between the two sides of the point, which is on the edge of an object, are obtained by k-step forward and backward boundary tracking. A comer is determined by the sum of the difference between the two weighted code chains. Note that the whole chain code sequence or boundary of an object is not necessary to be extracted at all in this algorithm, and the corners are obtained immediately once the image is scanned, furthermore, what humans perceive as corners can be detected and localized by this algorithm.     

Airport automatic detection in large space-borne SAR imagery

A method to detect airports in large space-borne synthetic aperture radar (SAR) imagery is studied. First, the large SAR imagery is segmented according to amplitude characteristics using maximum a posteriori (MAP) estimator based on the heavytailed Rayleigh model. The attention is then paid on the object of interest (OOI) extracted from the large images. The minimumarea enclosing rectangle (MER) of OOI is created via a rotating calipers algorithm. The projection histogram (PH) of MER for OOI is then computed and the scale and rotation invariant feature for OOI are extracted from the statistical characteristics of PH. A support vector machine (SVM) classifier is trained using those feature parameters and the airport is detected by the SVM classifier and Hough transform. The application in space-borne SAR images demonstrates the effectiveness of the proposed method.     

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。     

基于全景视觉的旋翼共锥度测量方法

在深入分析中心折反射全景相机成像原理的基础上,提出了一种测量旋翼共锥度的新方法。用安装在直升机〖HJ1.8mm〗桨毂上与旋翼同步旋转的折反射全景相机获取直升机3片桨叶的全景图像。根据桨叶上标定块角点坐标与全景图像坐标对应关系,给出了标定块相对于全景相机的外参数计算方法,推导了一组根据平面标定块位置参数计算旋翼共锥度的公式。全景相机在直升机桨毂上的安装无特殊要求,通过变换标定块位置,可实现旋翼任意位置的共锥度计算,与以前测量方法相比具有很大的灵活性。实验结果表明,此方法误差在±5 mm 以内。     

基于立体视觉的三维曲面测量关键技术研究

利用立体视觉测量曲面有三个难点一是摄像机标定,建立图像点与空间点的映射关系;二是立体匹配,在左右图像上寻找对应点;三是测量大型物体时,需要拼接图像.首先根据人眼感知事物的原理,利用神经网络拟合图像点与空间点的映射关系,避开直接对摄像机标定;接着以光栅投影曲线为特征,利用小波边缘检测和搜索式无监督聚类,结合视觉几何不变性,实现亚像素级的立体精匹配;最后采用小波多尺度多非分辨率的特性,拼接图像,融合数据,实现曲面全方位测量,且测量精度在0.5mm/m以内.     

无人机视觉着舰导航鲁棒角点精确检测算法

针对舰载无人直升机着舰时拍摄的图像存在大尺度、角度畸变,使得合作目标角点难以检测的问题,提出一种鲁棒角点精确检测算法。设计了一种彩色非对称合作目标,通过计算合作目标的最小周长多边形（minimum perimeter polygon,MPP）来获取轮廓上的角点。针对这些角点存在伪角点及未排序问题,给出了斜率约束、距离约束和方向约束策略。最后,针对亚像素Harris角点检测算法精度高但未排序、三重约束的MPP角点检测精度低但已排序的问题,制定了这两种角点检测方法的融合策略。实验表明,所提算法可以有效解决合作目标图像发生大角度畸变以及一定尺度畸变范围内的角点检测。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法

针对无人机视觉着舰相对导航合作目标检测易受环境干扰问题,提出了一种面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法。首先,搭建了由850nm的近红外合作目标以及带有850nm滤镜摄像头组成的成像系统;然后,设计了基于几何约束的方法剔除合作目标图像中的异形干扰点,再利用Hu矩排除其中的相似干扰点;最后,利用形状上下文匹配算法解决拍摄图像中合作目标可能存在尺度、角度畸变使得合作目标难以匹配问题。实验结果表明,所提出的方法可以在不同距离、不同光照、不同角度以及环境干扰下,实现合作目标鲁棒检测与匹配。     

面向查询点的遥感影像哈希检索方法

由于存储成本低,查询速度快,哈希检索算法已被广泛应用于大规模影像检索。针对大规模遥感影像数据集训练低效问题,提出了面向查询点进行特征学习的遥感影像检索方法。首先,利用深度卷积网络对具有多语义标签的遥感影像数据训练集提取遥感影像特征;然后,面向查询点学习得到哈希函数并生成查询点的二进制哈希码;最后,通过迭代学习得到整个数据库的二进制哈希码来实现影像检索,有利于提高检索精度;同时,该方法避免了对整个数据库进行特征提取,从而可以更有效地利用大规模数据库中的监督信息。在3个不同数据集上的实验结果表明,该方法检索性能优于其他多种先进方法。     

基于BDWT的运动目标识别及Mexico小波核mean shift跟踪算法

提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法.针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于二进小波变换的运动目标识别算法,即直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标.对于检测出来的运动目标,对mean-shift跟踪算法进行了改进,采用以Mexico小波核函数自适应mean-shift算法对目标进行跟踪.实验结果表明,提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响.本算法具较高的实用价值和应用前景.     

基于SIFT弹载SAR图像匹配算法

基于尺度不变特征算法,提出了一种适用于弹载合成孔径雷达图像匹配的改进算法。该算法首先通过在构建的高斯差分尺度空间中搜索特征点,然后利用指数加权均值比算子计算特征点的梯度幅值和方向,并通过简化的特征描述子生成特征向量,最后采用距离比和几何一致性准则剔除错误匹配的特征点对,实现图像匹配。实验结果表明,改进算法对SAR图像在旋转、光照、尺度变化等情况下都有很好的匹配效果,并且降低了计算复杂度,有较强的鲁棒性和实时性。     

基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。提出了一种自适应的基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像的融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行非采样轮廓波变换(NSCT),然后对分解得到的近似分量以及各层金字塔各方向的细节分量利用本文提出的自适应基于局部特征的融合准则进行影像融合,通过非采样contourlet逆变换得到新的I分量,最后与H,S分量一起还原到RGB空间,得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、光谱扭曲度和相关系数5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融和方法、小波融合方法以及contourlet变换方法。     

基于YOLO框架的无锚框SAR图像舰船目标检测

面向合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)多目标检测应用, 提出了一种基于YOLO (you only look once) 框架的无锚框SAR图像舰船目标检测方法。该方法针对YOLOv3锚框需要预先设定且无法完美契合的弊端, 通过采用无锚框方法更好适应所检测目标的大小, 便于多尺度目标使用。在此基础上, 给CSPDarknet53网络增加了注意力机制作为特征提取网络, 然后经过能够增大感受野的改进特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)后, 把特征图传给无锚框检测头, 有效提升了目标类别和位置的预测精度。实验证明, 所提算法在公开SAR舰船数据集上平均精度比YOLOv3提高3.8%，达到了94.8%, 虚警率降低4.8%。