基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于投票策略的特征点提取

特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题,导致特征点匹配率低,并且影响图像配准精度和速度.针对这一问题,提出基于投票策略的特征点提取算法.算法通过选举人投票选举出最强特征性点集,有效去除伪角点.点集中的特征点满足多重准则,特征性强度高.依据坐标选举,保证了特征点定位的准确性.在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验,并与传统的特征点提取方法进行比较.实验结果表明,该算法提取的特征点具有更好的有效性,算法具有较强的适应性和抗噪性.     

基于特征点校正的几何鲁棒性水印算法

提出了一种基于SIFT特征点几何校正的抗几何攻击水印算法.该算法首先利用SIFT从原始图像中提取特征点集,并将其作为密钥保存;水印在检测前,再用SIFT从含水印图像中提取特征点集,根据特征点匹配算法(欧式距离)实现两个特征点集的匹配;然后利用匹配点对的几何特性校正几何攻击,恢复含水印图像的同步性.一个可标志的二值图像水印通过量化的方式自适应地嵌入到Coutourlet变换域的低频子带中;水印提取时不用原始图像,水印存在与否不仅可以通过阈值检测,也可以通过视觉直接判定.实验结果可验证,算法对常见的图像处理攻击、几何攻击和多种组合攻击均具有较强的抵抗能力.     

指纹细节特征提取算法研究

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.本文在研究了两种常用的特征点提取算法的基础上,提出了一种新的特征点提取算法,并给出了去伪算法.经实践表明,该算法可在一定程度上减少指纹特征点提取的计算量,从而提高整个指纹匹配系统的效率.     

基于Bandelet变换的手背静脉识别算法

提出一种基于Bandelet变换的手背静脉识别算法, 该算法利用Bandelet变换对静脉图像进行特征点提取, 通过提取的特征点构造了表征静脉纹理特征的特征向量, 通过计算待识别样本特征向量与目标样本特征向量的相关系数得出其相似度, 并在利用自制采集设备采集的样本库上对算法进行测试, 给出了实验结果.     

一种改进的SURF快速匹配算法

经典的SURF(speeded up robust features)算法在匹配的过程中,对一幅图像上每一个选定的特征点都要与另一幅图像上所有的特征点一一进行匹配,耗时较高,并且由于误匹配导致匹配的准确率下降.基于此,结合特征点的分类思想对SURF算法进行改进.根据特征点邻域内像素之间的差值形成一个4维的特征向量,与SURF的特征描述子相结合形成68维的特征向量,以达到提高匹配速度和准确率的目的.在哥伦比亚大学Coil-100图像库中对改进SURF算法进行试验.结果表明,相对于经典SURF算法,改进SURF算法在速度上有很大的提高.     

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.     

一种新的基于DCT变换的人脸表征

DCT变换是一种与KL变换非常相似的次最优变换算法.由于它独立于信号量,并且在维数下降、特征提取方面都非常接近经典的KL变换算法,因此DCT变换已经适用于模式识别领域.文章针对人脸图像,基于DCT变换,提出了一种融合整体DCT变换和分块加权DCT变换提取人脸图像的整体特征系数和局部特征系数,用于人脸表征的新方法.实验结果表明,本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换.     

一种多特征融合的特征匹配算法

特征匹配是目标识别的基础,文章针对特征描述子在多变复杂场景中的自适应问题,从特征向量的低维度、高稳健、易计算3个方面,结合核主成分降维、匹配核的空间映射以及Power-law归一化等特征处理方法,提出一种面向复杂变换环境的集成低维度的特征匹配算法。首先,采用线性内积核将特征向量映射至高维空间提取特征主成分,然后通过Hellinger匹配核完成主成分空间到RootSIFT的映射转换,最后对特征向量进行α中心化和Power-law归一化,形成新的稳健特征向量。实验证明该算法简单易行,特征维度得到了大幅度降低,且在复杂变换的场景中匹配精度优于同类其他算法。     

基于SIFT特征点匹配的印刷品图像检测方法

提出了一种印刷品图像在线检测方法.首先,利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提取图像稳定特征点,生成特征向量描述符;然后根据向量最近邻(NN)和次近邻(SCN)的距离之比,对匹配点进行初步筛选;最后运用M-estimators法估计特征点对间的几何约束模型,利用该模型进一步精选特征点,确定真正的匹配点对个数,将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准.实验结果表明:该方法能够准确地提取出图像特征点,并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题,从而快速有效地检测出错误的印刷品,得到了良好的检测效果.     

一种基于不变特征的图像匹配算法

提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位.实验结果表明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形时,算法均能够稳定地匹配出目标.     

一种基于PCB板图像配准优化算法

为了提高PCB缺陷检测中的图像配准精度,文章提出一种结合梯度下降算法与随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法的改进图像配准优化方法。对得到的灰度图像使用中值滤波去除噪声,通过拉普拉斯算子提取图像边缘来突出图像细节;使用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)检测算法获取图像特征点并进行特征点匹配,通过匹配的特征点对之间的距离阈值来粗选出较强匹配点,使用改进的算法精选出强匹配点,同时算出基础图像变换矩阵;最后使用梯度下降法对基础图像变换矩阵进行拟合优化。实验结果表明,该算法在PCB板图像匹配过程中可以有效减少误匹配,并能得到准确的图像变换矩阵,且图像配准速度较快,能够满足实际工业现场检测要求。     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

一种基于特征点匹配的自动拼接算法

针对图像的无缝拼接问题,本文提出了一种基于特征点的自动拼接算法。通过对其原理和流程的分析,对智能拼接的核心过程——图像特征点的自动匹配和图像的融合进行了详细的阐述,重点分析了原始图像和目标图像特征点的自动提取。实验表明,基于特征点匹配的拼接算法对提高航空像片质量和拼接精确度具有比较好的效果。     

基于特征点提取的轴承瑕疵工业在线检测

基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)图像特征点的配准方法实现差异性的比较,提取模板图像和待检测图像特征点,对特征点描述的集合进行匹配,通过RANSAC算法消除错误的匹配点,根据匹配对计算最优旋转角度,计算变换矩阵,通过仿射变换实现模板图像与检测图像的配准。在轴承图像上经过不同特征点提取算法,分析运行时间和图像配准的情况。结果表明,基于ORB提取特征点进行轴承瑕疵检测的方法,检测精度达96%,运行效率为67 ms。     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

基于几何学图像配准的SIFT图像拼接算法

针对SIFT(尺度不变特征变换)算法在特征向量计算和特征点配对时计算量大的问题,基于SIFT算法进行了相应的改进.首先用相位相关法粗略定位图像的重叠区域,对重叠区域进行特征兴趣点的提取,对提取出的点构造泰森多边形;然后将图像切分为4行和4列,分别在每个小区域内根据构造的泰森多边形找到4对匹配点对,算出相应的图像变换矩阵,结合8个变换矩阵计算两幅图像的变换关系,最后采用渐入渐出算法对图像进行融合.在特定区域内寻找定量的点对使得须配对的点对数量变少,从而提升了图像拼接的效率.     

基于三角形区域仿射不变性的特征匹配算法

针对图像进行匹配时,若图像中存在相似的区域,且图像之间发生了大视角的仿射变化时,会产生大量误匹配的问题。提出了一种基于三角形区域仿射不变性的特征匹配算法:AIT-SIFT;此算法首先构造扇形描述符,利用平均KL距离得到候选匹配特征点集;再通过互惠最佳匹配策略来构造仿射不变量,利用此不变量,对候选匹配点集进行筛选。实验结果显示,AIT-SIFT算法不仅可以提供足够多的正确匹配的特征点对;同时在查全率、精确度方面有明显提高。     

一种改进的KAZE特征检测算法

特征点检测算法是图像匹配的基础,在机器视觉、飞机导航、图像拼接、三维重建等领域中得到了广泛的应用.其中基于非线性扩散的KAZE特征检测算法鲁棒性强、匹配率高,但实时性明显低于其他算法.针对以上问题,提出一种简单有效的改进KAZE算法.该算法通过改进特征点搜索策略、利用圆改进M-SURF特征向量描述方法并降维、引入余弦相似性度量等步骤来提高算法实时性.实验结果表明:改进后的KAZE算法在保证原算法鲁棒性、匹配率的基础上,减少了运行时间,增强了算法的实时性.     

基于特征的刚体碎块断裂面层次化匹配方法

刚体碎块断裂面的匹配是通过旋转和平移变换将两个断裂曲面变换到同一坐标系统下的过程。为了提高断裂面匹配的速度和精度,提出一种基于局部特征和改进迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的层次化的匹配方法。首先,对刚体碎块外表面进行曲面分割,并根据粗糙度提取其断裂面;然后提取断裂面的局部深度、法线的偏角和点云密度等局部特征;最后采用基于局部特征和改进ICP算法的方法来实现断裂面的精确匹配。实验结果表明,基于局部特征的断裂面匹配算法能够精确、快速地实现刚体碎块的部分匹配和完全匹配,是一种有效的刚体碎块匹配方法。