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.     

基于角点的形状分析

形状分析首先要解决的是它的形状表示,它至少需要达到两个目的:特征提取(形状描绘子)和数据压缩.付里叶描绘子是人们常用的一种形状描绘子,但这种方法计算量太大,数据压缩也很有限,特别是归一化处理非常麻烦,因而使它的应用受到限制.多边形拟合是人们常用的另一种方法,文献[3]提出了一种强有力的分裂合并算法,但这种方法处理速度很慢,在对速度要求较高的实时系统中难以得到应用,另外,当两个相似形状的多边形逼近的多边形边数不同时,即使采用动态程序的方法进行多边形比较也很麻烦.可以看到,用多边形近似描述平面封闭曲线时,多边形的顶点,即两直线段的交点,应该对应于平面封闭形状的角点,而多边形和它的顶点确定是相似的,也就是说,一组角点能唯一地确定一多边形,反之,一多边形也唯一地确定了一组角点,因此,形状的描述也可以用一组角点来近似表示.     

星形h多边形cactus的k-匹配与k-独立集

文章在Farrell对六边形cacti的匹配的研究基础上,给出了具有n个多边形的星形h多边形Cacti链的k-匹配与k-独立集多项式的明确表达式。     

交互式的多边形变形控制技术

 提出了一种交互式的多边形变形控制算法,能及时地为用户提供反馈,根据用户对约束点的操作轨迹发生变形.用户在原多边形上指定多个约束点,并且改变部分约束点的位置.被移动的约束点在用户给定的位置,未被移动的约束点保持原来的位置.算法根据这样的约束条件构建代价函数求解目标多边形,对用户操作作出实时反馈,达到由用户的交互控制带动整个多边形变化的变形效果.该方法能避免多余形变的发生,保持原多边形边向量的相对关系,得到具有良好变形效果的目标多边形.     

纤维图像拼接算法的研究

针对全景显示长纤维显微图像的需求,提出一种纤维图像的拼接算法.通过不同方向的细长纤维产生用以拼接的多边形对象.由于块状对象适合于最优化计算,因此,线状特征的块状化转换提高了匹配的稳定性和精度.图像的拼接通过多边形的重叠匹配实现,通过迭代匹配实现多边形的逼近计算.试验证明本文算法能实现细长纤维图像的无缝拼接.     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

基于模板匹配的人体日常行为识别

提出了一种以运动人体的轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法.利用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓.定义一种新的轮廓描述方法,将时变的2D轮廓形状转换为对应的1D距离向量.先计算轮廓点的质心坐标,再将轮廓等弧长地分割,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到轮廓质心的距离和...     

一种复杂矿体相邻断面的匹配算法

矿床三维可视化建模往往需要将相邻断面矿体线相连,形成三维棱柱体,来表现矿体形态.研究了相邻断面矿体线连接匹配的算法,首先,进行断面多边形的匹配对应,解决谁与谁相连的问题;其次,进行多边形的特征顶点粗匹配;最后,用这些特征点将原始多边形截成多段,找到上下各段的匹配关系,通过三角化形成矿体表面模型.通过实际矿山的验证,本算...     

基于最小误差逼近的轮廓特征点提取

针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取,提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法.该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分,并最大限度地减小逼近误差.使得在给定特征点数目情况下,多边形逼近误差为最小.在给定逼近误差的情况下,特征点数目为最少.对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义.     

基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE算法

针对图像在发生变化时特征点匹配准确率较低的问题, 提出一种基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE（accelerated-KAZE）算法. 该算法将特征点匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段, 粗匹配阶段利用特征点的最近邻次近邻比值和感知Hash算法进行匹配点对的筛选； 精匹配阶段使用随机抽样一致算法和极线约束进一步筛选匹配点对. 仿真实验结果表明, 与进行随机抽样一致算法剔除误匹配点对后的原算法相比, 特征点匹配准确率仍平均提高12.9%, 速度仅慢2.4%, 可在保证算法效率的前提下有效提升图像发生变化时匹配点对的准确率.     

基于力学的多边形相似性测度方法

提出了一种基于力学的多边形描述方法，并根据多边形的力图投影变化曲线的匹配程度度量多边形之间的相似性，由此实现多边形的识别与检索。实验表明，本算法有较好的符合人心理感知的结果。     

正多边形的一个新吻合数

设Qn为正n边形,且其边长是正n边形Pn边长的一半．笔者研究与Pn的边界相交但两两不重叠的和Q。全等的正多边形的最大整数k1（Pn）,证明了当n≥9时k1（Pn）=9．     

基于SIFT,PCA-SIFT和SURF特征检测方法的研究

文章对SIFT,PCA-SIFT和SURF三种鲁棒性较强的特征检测方法作对比.文中运用KNN（K-Nearest Neighbor）和RANSAC的方法对这三种方法进行分析.其中KNN用于寻求匹配对,RANSAC用于从匹配对中剔除错误匹配.特征检测性能的鲁棒性主要是对图像旋转、图像模糊、光照变化、尺度变化下的图像进行测试.在各种图像变换中SIFT都体现出了稳定性,但计算速度相对比较慢.SURF不仅与SIFT的性能相一致,而且还拥有较快的计算速度.PCA-SIFT在图像旋转和光照变化中有较好的性能.     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

改进的SIFT算法

目前图像配准的方法中,SIFT特征点匹配算法是目前图像特征匹配研究领域的一个热点问题。其匹配能力较强,可以处理图像间发生平移、旋转、放射变换的匹配,对任意角度拍摄的图像也具备较稳定的特征匹配能力并且极少数的特征点有偏差。因此通过参数的变化对SIFT算法的原理进行了研究以及改进,并用运算时间等数据说明该算法的有效性。     

基于LoFTR算法的图像拼接算法研究与实现

针对传统算法图像匹配准方法提取特征点不精确、鲁棒性低、低纹理下很难识别到特征点等问题。本文提出一种新的局部图像特征匹配方法,替代传统的顺序执行图像特征检测,描述和匹配的步骤。首先在原图像提取分辨率为1/8的粗略特征,然后平铺为一维向量,并为其添加位置编码,将组合结果输入到Transformers模块中的自注意力层和交叉注意力层,最后输入可微分匹配层后得到置信矩阵,为该矩阵设置阈值和相互最近标准,从而得到粗略的匹配预测。其次是在精细层次上细化良好的匹配,在建立精匹配之后,通过变换矩阵到统一的坐标下,实现图像重叠区域对齐,最后通过加权平局融合算法对图像进行融合,实现对图像的无缝拼接。本文使用Transformers中的自注意力层和交叉注意力层来获取图像的特征描述符。实验结果表明,在特征点提取方面,LoFTR算法比传统的SIFT算法,无论在低纹理区域还是纹理比较丰富的区域提取的都更精确,同时使用此方法得到的拼接效果比传统经典算法拼接的效果更好。     

SIFT算法的改进

【目的】为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。【方法】首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlation,NCC)的初始匹配对;然后使用特征点的主方向对局部图像进行旋转校正;最后计算该初始匹配对NCC系数并将相似地貌中的误配点剔除。【结果】该方法剔除了大量的误配点,提高了特征点的正确匹配率和重建结果的精度。【结论】改进的SIFT算法能够得到更为准确的匹配点对,获得较好的重建效果。     

一种面向对象组件的特征提取与匹配方法

为了实现面向对象组件的计算机画定位与检索,定义了刻面、首记录特征、组件模式等概念来刻画组件的特征提取,设计了基于组件匹配度的组件搜索算法,该算法能够通过对组件继承空间和组装窨的启发式探索求取所需组件的最优覆盖集,这种基于分类和人工智能图搜索策略的组件匹配方法较自然地反映了面向对象组件的形成过程,具有较好的可操作性。     

基于FAST角点检测的局部鲁棒特征

针对目前流行的SIFT、SURF等局部特征存在运算复杂、匹配及后续处理实时性差等问题,在FAST角点检测的基础上,提出了一种新的视觉跟踪特征算法. 该算法能克服实际应用中噪声及室外光照变化的影响,并能快速匹配特征点实现实时处理. 实验结果表明,该视觉跟踪特征算法具备运算量小、实时性高的特点,并且能保证匹配精度及鲁棒性优于原有的视觉跟踪特征.