基于SIFT的二进制特征描述匹配算法

针对SIFT特征描述符的特征维数高、匹配算法复杂的缺点,提出了一种基于SIFT的二进制特征描述匹配算法。该算法利用一阶中心矩来确定关键点的主方向,保证了其良好的旋转不变性和较出色的抗噪能力。提出了一种改进的特征描述符表示方法,利用区域内梯度大小关系确定二进制数值串,最后利用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征描述符之间的相似度以提升运算效率。实验结果显示,本文算法在运算效率和匹配正确率方面都优于传统SIFT。     

基于改进BOF算法的图像识别和分类

对bag of features(BOF)算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF(speeded up robust feature)与空间金字塔匹配原理的优化方法相结合的图像识别与分类算法。SURF算法可提高执行效率,而空间金字塔匹配原理的优化方法可提高分类精度。首先对分类图像应用SURF算法提取特征描述符并生成视觉词典,该算法提取的视觉词典能更有效地表示图像特征,且能应对多变的尺度;然后应用空间金字塔匹配原理对图像采用视觉词典的直方图表示,进一步提高分类的准确度;最后利用LIBSVM分类器进行分类。在Graz,Caltech-256和Pascal VOC 2012这3个数据集中进行实验测试。研究结果表明:该方法与传统的BOF算法相比提高了执行效率和分类精度。在数据实验中通过与近几年一些相关研究工作在分类准确率方面进行对比,该方法具有很大的优越性。     

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。     

基于改进的匹配算法的岩石样本图像三维重建

为了提高岩石样本图像三维重建的准确率和重建效率,提出了基于改进的匹配算法的三维重建方法。该方法采用“回”字型分块思想,有效地提高了ORB算法中BRIEF特征描述符的学习效率,从而改善了ORB算法的匹配效果;再利用向量场一致（VFC）算法对改进的ORB算子所得的匹配对进行误匹配剔除。实验结果表明,该方法不仅能够保证岩石样本图像三维重建的精度,而且在速度上也具有较大提升。     

按改进的匹配算法的岩石样本图像三维重建

为了提高岩石样本图像三维重建的准确率和重建效率,提出了基于改进的匹配算法的三维重建方法。该方法采用"回"字型分块思想,有效地提高了ORB算法中BRIEF特征描述符的学习效率,从而改善了ORB算法的匹配效果;再利用向量场一致(VFC)算法对改进的ORB算子所得的匹配对进行误匹配剔除。实验结果表明,该方法不仅能够保证岩石样本图像三维重建的精度,而且在速度上也具有较大提升。     

利用密度描述符对应的视觉跟踪算法

针对稀疏描述符由于关键点检测不稳定及其误匹配造成跟踪失败的问题,提出了一种利用密度描述符对应实现目标跟踪的算法。该算法通过计算目标在相邻两帧之间的密度描述符流,考虑目标的空间分布特性和描述符的权重,得到目标的运动矢量,获得目标在当前帧中的估计;根据密度描述符的运动矢量与目标运动矢量的关系及其匹配程度,更新密度描述符的权重。在大量测试数据上对所提算法进行实验,并与相关跟踪算法进行比较,定性和定量分析表明:当发生光照、遮挡、姿态变化时,所提算法能够稳定地跟踪目标,跟踪成功率均在90%以上,跟踪误差要小于其他算法。     

利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

一种改进的A-KAZE算法在图像配准中的应用

针对现有图像配准过程中难以保持图像的局部精度和边缘细节的问题,在A-KAZE算法的基础上提出了一种改进的图像特征提取算法AKAZE-ILDB.该算法首先利用非线性扩散滤波方程构造图像金字塔,采用快速显示扩散(FED)求得数值解,得到具有亚像素精度的图像特征点坐标;然后利用改进的LDB(ILDB)描述子构造具有尺度和旋转不变性的图像特征向量,对特征向量采用汉明距离进行KNN匹配;最后基于仿射变换模型计算空间映射参数矩阵来实现图像配准.实验结果表明:在保持相同图像特征匹配正确率的情况下,AKAZE-ILDB算法比A-KAZE算法平均配准时间缩短了300 ms;在配准精度方面,比A-KAZE算法提高了3.7%,比传统特征提取算法SURF匹配正确率提高了29%.     

基于S-NARF算法的点云图像特征提取与描述

 针对NARF算法运算速度较慢和提取图像边界特征的局限性问题,提出了一种在以SIFT关键点为原点的局部坐标系下估算3D NARF特征描述符的算法.首先对点云图像进行特征检测,基于DoG3D算子提取3D SIFT关键点.然后对特征进行描述,以SIFT关键点为原点,在相应的深度图像中建立局部坐标系,并在该坐标系下,依据图像分辨率建立斑块,设计一种等角度间距的星状射线.用射线穿过的单元计算描述符向量各元素的值,构成特定维描述符.最后采用RGB-D传感器获取环境点云数据进行实验.结果表明,改进算法提高了运算速度,所提取的特征更具一般性,并且基本不改变描述符的典型性和独特性.     

基于改进ORB算法的特征点匹配

针对传统ORB算法不具有尺度不变性的问题及匹配速率的问题,提出改进ORB算法的特征匹配.将SURF算法与传统ORB算法结合,先利用SURF算法的尺度金字塔得到具有尺度不变性的特征点,解决特征点匹配的尺度性问题,再对用ORB算法生成的高维描述符进行降维处理,提高算法的匹配速率,最后用暴力匹配方式完成图像匹配.实验结果解决...     

基于RGB比例空间的立体匹配算法

实际场景中, 由于光照条件不同, 使从不同角度获得的、对应同一场景的图像像素对的RGB 值不同,从而导致匹配错误, 为了改善此问题, 根据RGB 色彩模型, 形成RGB 比例空间, 提出基于RGB 比例空间的自适应权值算法。实验结果表明, 在光照条件不同时, 与传统的基于RGB 空间的匹配算法进行比较, 该算法可以得到更准确的视差图。     

基于改进KAZE特征的合成孔径雷达匹配算法

自主导航系统是高超声速飞行器自主控制性能的关键因素.合成孔径雷达(SAR)系统作为高超声速飞行器的关键导航设备,其获取的SAR图像受高超飞行器影响存在严重噪声干扰.在分析KAZE特征检测算法的基础上,针对KAZE算法计算复杂度高的问题,引入Fast Explicit Diffusion算法,设计了快速非线性尺度空间构建方法,并在此基础上提出了改进KAZE特征检测算法和基于改进KAZE算法的惯导/SAR组合导航景象匹配算法.通过仿真验证表明,提出的改进KAZE特征算法在保留KAZE算法噪声鲁棒性的同时,有效降低了KAZE算法的复杂度,其计算效率与SIFT算法相当,位置误差估计精度优于SIFT算法.     

一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法

基于局部不变特征的图像匹配是三维场景重建的基础.本文使用SIFT特征,在LSH算法基础上,提出一种改进的高维数据搜索算法,较好地解决了图像的快速有效匹配问题.该算法提出一种改进的投影空间,使投影到新空间的高维数据特征的每一维比海明空间具有更高的局部敏感性,相比于经典的LSH、BBF、iDistance等高维搜索算法,本文算法可以获得更高的搜索精度和更快的搜索速度.     

图像匹配特征的一种融合表示

提出图像匹配特征的一种信息融合表示方法,对由不同传感器所获得的对同一场景进行描述的灰度信息、边缘轮廓特征信息和图像熵信息,进行综合分析,利用不同有效信息之间的互补性,导出更为丰富的图像特征信息,进行图像匹配．实验表明该方法能够提高图像匹配的正确率．     

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.      

基于AOI检测系统的图像拼接技术

针对自动光学检测(AOI)在电路板元器件检测中对图像拼接的实时性要求比较高的特点,提出了简化的仿射变换模型的快速图像拼接算法.该算法利用图像特征在尺度空间具有平移、旋转和仿射不变性,借助AOI系统高精度步进电机的控制快速找到最佳匹配点,建立图像的匹配关系.实验证明,该算法简单、快速、精度高,具有场景无关性、噪音容忍度高等优点,在AOI检测中具有很强的实用性.     

一种高效的用户查询模式匹配算法

针对常规模式匹配方法在大规模模式匹配中效率不高无法满足在线应用的问题,提出了一种高效率用户查询模式匹配方法.该方法在常规模式匹配方法中引入查询模式语义环境,使用搜索技术和聚类技术裁减模式匹配的搜索空间,在保证正确率的前提下,能显著提高匹配效率,满足用户在线响应时间要求.实验证明了这种方法的有效性.     

强照度鲁棒的SLAM算法

ORB-SLAM算法通过ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)描述子匹配特征点,其光照强度鲁棒性不足,难以在光照条件较差时应用。对此,利用HSV空间中色调(Hue)光照强度鲁棒性较强的特点,提出通过高斯混合模型于前端匹配时将色调加入ORB特征匹配的方法,以解决特征匹配时光照强度鲁棒性不足的问题。通过光束平差法(bundle adjustment)进行位姿优化后,基于贝叶斯滤波模型,根据当前场景构建视觉字典以完成回环检测,提高SLAM算法精度。实验结果表明,相比ORB-SLAM算法,在保证实时性不变的情况下,本文算法精度与光照强度鲁棒性有明显提升。     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。