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.     

一种基于改进的SURF算法的静态手语字母识别方法

结合Kinect传感器提出一种改进的SURF(speeded up robust features)算法进行静态手语字母识别的方法。Kinect传感器采集深度图像进行手势分割可以克服光照变化、复杂背景带来的干扰;改进的SURF算法对实时图像与模板图像的积分图进行计算分析,提取两者的SURF关键点描述符,采用最近邻匹配算法对SURF算法自有的快速索引匹配的结果进行优化,克服了角度旋转变化对手语字母识别率的影响。实验证明,该方法在应对光照变化、复杂背景、角度旋转方面有很好的鲁棒性,平均识别率为97.7%。     

基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法

为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明：本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。可见达到了准确、实时的工件定位目的。     

基于Android和SURF算法的图像识别系统的研究

图像识别技术是计算机视觉和图像处理领域里的重要研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛。在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于图像识别过程中数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的图像识别方法,并使用Android NDK调用OpenCV在Android手机平台上实现了一套图像识别系统,结果表明,基于SURF算法的图像识别系统识别效果和实时性更好、具有更强的鲁棒性。     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.     

尺度与特征强度自适应的SURF特征点匹配算法

为解决SURF(speeded-up robust features)图像匹配算法无法实现特征点定位精度和匹配成功率的同步提升问题,在深入研究SURF特征点的尺度、特征强度与匹配性能间关系的基础上,提出了一种特征点尺度与特征强度自适应的SURF特征点匹配算法.该算法通过不同尺度的特征点与不同的特征强度阈值相适应的特征点匹配机制,较好地保持了特征点定位精度与匹配成功率间的平衡,从而实现了高性能的SURF特征点匹配.实验结果表明:与传统的SURF算法相比,本算法能够获得更多高精度的匹配特征点对,对于基于特征点的图像配准与基于图像的三维坐标计算等图像处理算法的精度提升具有较大作用.     

SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果

视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。     

一种改进SURF算法的单目视觉里程计

基于微软Kinect传感器,提出一种改进SURF(speeded up robust features)特征提取算法的单目视觉里程计新方法。用Kinect传感器获得环境彩色和深度图像,再采用基于特征点信息的改进的SURF算法完成彩色图像特征点的提取与匹配,提高匹配的正确率和鲁棒性,随后进行与深度图像的映射,实现三维重建并利用最小平方中值定理估计出机器人的路径信息。实验证明,该方法匹配正确率较SURF算法更高,在动态环境下具有很好的鲁棒性,是一种简单、有效的单目视觉里程计新方法。     

一种鲁棒的二进制图像特征点描述子

为了提高特征点匹配的速度,采用二进制方法生成特征点描述,并对描述子进行了尺度和旋转适应性改进.使用特征点邻域小块中随机点的强度对比生成描述,描述子的相似度以Ham-ming距离度量,以二进制运算提高算法的时间性能.为了检验算法在视角、旋转及尺度变化时的性能,采用Wall和Graffiti图像集及相应的旋转和尺度变换图像集对算法进行测试,得到该算法在各图像集上的匹配准确率,并与SURF算法得到的结果进行比较.结果表明,在2幅图像间进行特征点匹配时,该算法的特征点描述生成时间和匹配时间分别为1 043.67和4 313.36 ms,而使用SURF算法时的相应时间分别为3 950.34和9 951.03 ms,说明该算法的时间特性明显优于SURF算法.此外,在绝大多数测试集上,该算法的匹配准确率明显高于SURF算法.     

数字图像多区域复制粘贴盲检测方法

随着网络技术和图像处理技术的发展,篡改图像变得越来越容易。特别是图像文件内部的复制粘贴篡改,更不容易察觉。如何快速有效的盲检测出复制粘贴区域,成为一个急需解决的问题。现有的盲检测技术对单区域复制粘贴盲检测效果较好,但对多区域复制粘贴的漏检率较高。本文提出一种基于特征点和k-Rg2NN算法的数字图像多区域复制粘贴盲检测方法。该方法首先对图像进行SURF特征点提取,生成特征描述子,采用本文提出的k-Rg2NN算法对描述子进行匹配,通过RANSAC算法计算图像中源区域与目标区域之间的单应变换,准确定位复制粘贴区域。实验结果表明,该方法能有效检测多区复制粘贴,达到较高的准确率。     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。     

基于自适应形状先验的快速图像分割算法

 针对传统GrabCut算法在GMM迭代参数估计阶段时间复杂度较高,当图像中含有噪声或遮挡物时容易发生分割错误的问题,提出一种结合多阶抽样GMM与自适应形状先验的图像分割算法.该算法首先根据采样数定理对像素点进行均匀多阶抽样,依据样本点估计GMM参数;然后加入形状先验项约束图像分割过程,同时对形状先验约束比例采用自适应方法进行控制,获得最终分割结果.针对形状仿射变换,运用SURF与RANSAC进行处理,使本文算法更加灵活.实验表明,本文算法分割结果更加准确,效率更高.     

一种基于压缩感知图像编码算法研究

计算机图形学的发展有力的促进了医学影像处理技术的普及和应用.图形压缩和编码是阻碍医学影像处理的关键技术之一.本文针对图像分形编码过程中存在的方块效应和编码时间过长的问题,提出基于压缩感知和分形编码快速图像处理算法,该算法对低频子图实施分形编码,降低处理时间,接着对低频差值图像实施压缩感知编码,实验结果表明该算法能够有效的提升图像处理速度,并且提升了重构图形的质量.     

基于多尺度形态学的彩色图像滤波算法的研究

图像去噪是图像预处理过程中非常重要的环节,其去噪效果的好坏直接影响图像分析。针对彩色图像噪声的特点,提出改进的多尺度的形态学滤波算法,将灰度形态学的滤波算法推广到彩色图像,实验结果表明,多尺度形态滤波算法在滤除彩色图像噪声的同时,也能保持彩色图像边缘的信息和色彩信息。     

基于两极复合式指纹图像细化算法的研究

针对现有指纹图像模板细化算法中存在的诸如迭代次数较多，细化速度慢，图像局部细化不完全等问题，分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点，提出了一种基于两极复合式算法的指纹图像细化算法，该算法在保证对图像完全细化的同时，能较明显提高细化处理速度。     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

基于拓扑关系和几何特征的图像匹配方法

针对图像匹配问题中不能全面考虑图像全局特征与局部特征这一问题,利用SURF算法提取初始特征点,将特征点三角网格化,考虑特征点在三角网格中的拓扑关系,利用网格中每一条边形成的交比这一几何不变量,构建每一个顶点的特征向量,利用这些特征向量实现图像特征点间的匹配,几何特征和拓扑结构的结合可以有效克服传统方法的不足.实验结果表明,方法对于图像模糊、旋转及噪声都具有较好的效果.