基于局部颜色直方图的SIFT算法研究

尺度不变特征变换(SIFT)算法是一种对旋转、尺度缩放和光照保持不变性的局部特征图像匹配算子,是公认的识别率最佳算法之一。而SIFT算法仅使用灰度信息,忽略颜色信息,当对彩色目标识别时,识别率降低。针对此问题,结合直方图保持良好的旋转、缩放、模糊不变性等特点,提出基于局部颜色直方图的SIFT特征描述算法(即CH-SIFT)。在SIFT算法关键点位置不仅生成梯度直方图特征描述,同时生成颜色直方图特征描述。在匹配时,首先使用梯度直方图特征描述对匹配对初次筛选,然后使用颜色直方图特征描述再次筛选,最后确定是否为满足条件的匹配对。实验对比表明,CH-SIFT算法具有识别率高和匹配时间短等优点,能够有效地实现彩色目标匹配。     

基于改进ORB的图像特征点匹配

鉴于ORB算法在特征点匹配时基本不具备尺度不变性,结合SIFT算法思想,提出了改进的ORB算法:SIRB(ORB and SIFT)。首先生成图像的多尺度空间,并在多尺度空间里检测稳定的极值点,使得提取出的特征点具有尺度不变信息;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,生成旋转不变性的二进制描述子;最后通过Hamming距离完成对特征点的匹配。实验结果表明,SIRB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在图像尺度发生变化时,SIRB算法特征点匹配的平均准确度达到约93.3%,相比于ORB提高了约70.7%;同时SIRB和ORB两种算法的匹配速度大致相当,SIRB保留了原ORB算法的快速优越性,平均匹配速度比SIFT快约63.2倍;将提出的SIRB算法应用到视频目标跟踪系统中,取得了良好的实验效果,具有一定的应用价值。     

一种基于SIFT特征匹配的工件识别方法

为了解决平移、旋转、缩放和部分遮挡等复杂环境下的工件图像匹配识别问题,给出了一种基于SIFT(尺度不变特征变换)特征匹配的工件识别算法.该算法采用SIFT特征作为匹配特征,引入欧氏距离作为图像匹配的相似性度量,并采用设定阈值的方法剔除误配点.实验结果表明,该算法能有效解决具有平移、旋转、缩放和部分遮挡等情况下的工件匹配识别问题.     

基于SIFT和RANSAC的特征图像匹配方法

针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离比来加速完成特征点对预匹配。在此基础上引入随机抽样一致性(RANSAC)算法去除不可靠的匹配对。最后根据匹配点对计算出图像间透射变换的参数。实验结果表明:该匹配算法具有尺度、旋转不变性以及一定的仿射不变性、抗干扰性,可以实现目标物体匹配。     

一种改进的SIFT-PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法(尺度不变特征)提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的SIFT-PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神 经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦 伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。     

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.     

基于结构谱的中厚板表面缺陷识别方法

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法.     

基于图像SIFT特征的图像检索方法

基于SIFT特征提取,本文提出了一种多尺度的图像检索算法,将一幅图像转化为多个特征的集合,再通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离进行比较得出结果进而实现图像检索功能。实验结果说明该算法具有尺度、平移、旋转不变性,可以进行良好应用。     

结合小波和颜色信息的SIFT图像配准方法

采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的方法对目标进行识别及图像配准.为了提高光照不变性,获得更高的识别率,在尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子中加入颜色信息,对基准和后续图像分别做小波分解,得到彩色描述子,再利用SIFT提取特征点,采用优化节点(BBF)算法及随机抽样一致性(RANSAC)算法完成2幅图特征点对的搜...     

采用改进的尺度不变特征转换及多视角模型对车型识别

针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车辆进行多视角建模;利用最佳节点优先搜索算法完成特征向量的近邻搜索,并根据匹配相似度完成车型识别。实验结果表明,该算法所给出的车型识别方法具有可行性和有效性,可以在不同的图像畸变条件下保持稳定性,最终的车型识别效率也都可达到90%,所用时间要低于SIFT方法,处理时间在原SIFT方法的基础上降低了20.58%。     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

基于改进的SIFT算法的图像检索

探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.     

基于图像梯度信息强化的SIFT特征匹配算法改进

针对传统特征匹配算法匹配率低的问题, 提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换（SIFT）特征匹配算法的改进算法. 首先通过适当的梯度算子求出梯度图; 然后以特定权值将梯度图与原图融合, 归一化后对融合图像进行高斯模糊; 最后利用传统算法进行特征提取. 实验结果表明, 改进算法的视角、 旋转不变性明显优于原算法, 对亮度变化较大或有噪声的图像匹配率也略有提升, 有效提高了SIFT特征匹配算法的准确性.     

基于SIFT的新特征提取匹配算法

针对传统的图像匹配算法特征点不稳定和匹配时间慢的问题,提出了一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法。首先对传统的Harris角点构造高斯多尺度空间,使角点具备多尺度不变性;然后采用Canny边缘提取算法修饰Harris角点以增加稳定特征点数量;最后构造SIFT特征描述符,计算多幅图像中对应特征点描述子的欧式距离,完成特征点对的匹配。实验结果表明:相比于传统的SIFT算法和SURF算法,研究所提出的方法能够有效地提高特征点匹配精度,减少图像匹配时间。     

基于小波不变矩和保局投影的表面缺陷识别方法

提出了一种基于小波矩不变量和保局投影(LPP)的特征提取方法,并应用于中厚板表面缺陷自动识别. 首先对图像做三级小波变分解,将中厚板表面图像的细节分解到各个尺度的各个分量中并利用小波阈值收缩法降噪;然后对各分量的傅里叶幅值谱提取Hu不变矩作为原始特征向量,并利用LPP将该特征向量的维数从77维降到8维;最后利用AdaBoost分类器对样本进行分类识别. 实验结果表明,本文提出的特征提取方法适用于中厚板表面缺陷分类,识别率达到91.60%.     

基于2DNPP和Trace变换的平面内旋转人脸识别

针对平面内具有随机旋转角度的人脸图像难以识别问题,提出一种融合二维近邻保持投影(2DNPP)和Trace变换的方法,以实现图像旋转不变性特征提取和识别.首先对图像做一重和二重Trace变换,然后对二重曲线进行匹配计算,得到既对平面内旋转变化具有鲁棒性、又能保存丰富图像信息的特征,最后通过2DNPP进行降维并分类.用该方法分别对正面的、旋转的、加噪声的人脸图像进行了识别实验,并与SIFT、pseudo-Zernike等方法进行了比较,结果表明:对于具有随机旋转角度的ORL图像库,文中算法识别率达到96％,且对白噪声具有较强的鲁棒性.     

基于SIFT的自适应旋转图像无缝拼接算法

针对旋转图像拼接融合过程中产生缝合线的问题,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)的自适应旋转图像无缝拼接算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了最小距离加权算法融合图像。为减少算法计算加权因子的耗时,提出了加速融合策略,最终快速完成了无缝拼接。实验结果表明,该算法的融合效果好,速度快,稳定性好。