鲁棒KAZE算法的SAR图像配准

针对传统的SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配性能低下,对非线性扩散滤波的KAZE特征检测算法分别从构建尺度空间和特征点检测两个方面进行改进,来提高多波段SAR图像匹配性能。尺度空间构建方面:提出采用高斯引导滤波取代KAZE算法中的非线性扩散滤波,充分利用高斯引导滤波的算法实时性、尺度不变性和良好的边缘保持性来克服非线性扩散滤波构建尺度空间的算法耗时较高的问题。特征点检测方面:提出采用引入指数加权均值比例算子(ROEWA)结合多尺度Harris角点检测的改进方法,充分利用ROEWA算子抑制相干斑噪声和多尺度Harris算子计算简单、旋转、尺度不变等优点,克服了传统的梯度差分方法检测SAR图像特征点时在SAR图像强散射纹理区造成大量错误率。描述符构建阶段,在梯度比例图像上采用原始的KAZE算法相同原理构建MSURF描述符。最后通过最近邻匹配和一致性倒数(RANSAC)进行错误匹配剔除。实验结果表明本文提出的改进KAZE算法应用于SAR图像配准优于原始KAZE特征算法。     

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.     

KAZE算法在巡线机器人障碍物检测中的应用

巡线机器人障碍物检测技术是计算机视觉与自主巡检系统的研究热点之一,对保证输电系统安全可靠运行具有重要意义.传统的检测算法鲁棒性低,不能适应复杂环境下障碍物的检测要求.针对以上问题,提出一种基于KAZE算法的巡线机器人障碍物检测方法,该算法在非线性尺度空间中进行特征点提取,利用最近邻匹配准则和RANSC算法对由M-SURF算法生成的特征向量进行检测.实验结果表明,基于KAZE算法的巡线机器人障碍物检测效果较好,具有良好的的鲁棒性.     

SIFT、ORB及KAZE算法的分析和比较

特征点提取和匹配是影像处理与分析的基础,目前主要是利用各种算法对影像进行特征点提取与描述。介绍了SIFT、ORB及KAZE算法的原理及步骤,并利用这3种算法对影像进行特征点提取及匹配实验,从运行时间和匹配率上定量地分析这3种算法的优异性。实验结果表明:在影像特征点提取实验,ORB算法提取特征点的速度最快,所用的时间最少,SIFT、KAZE算法其次;在影像特征点匹配实验,KAZE算法的匹配率最高,达39.00%,SIFT、ORB其次。     

基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法。首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配。此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量。实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16. 47%,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性。     

无人飞行器双目视觉位姿估计算法改进与验证

针对无人飞行器(UAV)在未知复杂环境下的导航问题,提出一种基于双目视觉的UAV位置和姿态估计算法.利用基于非线性尺度空间的KAZE特征构建立体图像对的特征点检测与描述,用Knn算法进行特征点匹配,导出相机坐标系下特征点三维坐标,用随机抽样一致(RANSAC)算法与L-M迭代算法获得UAV姿态和位置估计值.实验验证结果表明,基于KAZE特征的UAV双目视觉位姿估计算法的准确性、实时性与可重复性好,能满足UAV实时导航要求.     

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.      

基于改进SIFT算法的目标识别

针对目标识别过程中识别精度不高、实时性不好的问题,提出基于尺度不变特征转换(SIFT)算法的改进算法,该算法通过研究传统的SIFT算法特征匹配正确率不高、匹配耗时过长的问题,结合Harris算子角点检测特性提出改进,在高斯差分尺度空间内直接检测角点,使得提取的特征点数目减少,计算量降低,特征点提取的显著性提高;同时使用RANSANC方法进行特征匹配约束,减少误匹配,进一步提升目标识别的正确率。为了验证提出算法的有效性,通过MATLAB对算法在尺度变化和噪声等复杂情况下的匹配效果进行实验验证,结果表明,改进的SIFT算法匹配用时大大降低、误匹配较少,匹配正确率提高,具有较强的鲁棒性,可以准确识别目标,具有良好的目标识别能力。     

一种面向图像拼接的快速匹配算法

针对图像拼接中尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制(Adaptive non-maxima suppression,ANMS)的Radon-SIFT方法。首先采用SIFT特征检测提取初始特征点,并用ANMS对初始特征点进行优选,得到分布均匀的特征点集;在特征区域内做一系列直线,以这些直线上的Radon变换值作为特征描述符,以欧氏距离为度量准则进行特征匹配,然后采用随机抽样一致性(Random sample consistency,RANSAC)算法剔除误匹配点,从而提高了算法的正确匹配率和运算速率。仿真结果表明,该文算法具有较高的精度和较强的鲁棒性,且运算量少,实时性强。     

改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法简

针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性.     

基于知识的特征映射方法及其应用研究

研究了基于知识的特征映射方法,基于知识实现了设计特征与功能特征、制造特征和评价特征之间的自动映射。基于特征映射实现了零件设计和工艺设计的并行,该方法已应用于ＣＡＤ／ＣＡＰＰ并行设计系统中。     

以特色学科为依托构建特色图书馆的设想

本文以云南大学旅游文化学院为例,讨论了结合独立学院特色学科构建特色图书馆,并提出了一些举措和期望。     

基于内容特征的碎片拟合算法研究

针对碎片拟合过程中存在大量由碎纸机形成的相似、相近甚至相同的碎片边缘,再好的边缘拟合算法也难以正确选择唯一候选碎片边缘的问题。提出了基于碎片中文字、图、表等内容信息在碎片边缘留下的内容特征,判定与目标碎片匹配候选碎片的思路。界定了特征点、特征向量等碎片内容特征的概念,给出特征点、特征向量的提取算法以及基于内容的碎片拟合算法。实验结果表明该算法正确、有效,为计算机自动合成碎片奠定了基础。     

面向对象的特征建模系统的实现

采用面向对象分析方法建立了基于特征的产品信息模型，从系统框架、功能实现和应用实例方面阐述了系统构成原理。引入特征数据库的概念，将产品特征设计与产品特征数据管理有机的结合，形成共享产品信息数据库。借助MDT三维实体建模系统和面向对象的编程技术实现特征建模的系统原型。     

Rhetorical Features of Computer English

In the year 1946, the first computer came to the world in the USA. Later on, many countries devoted themselves to the researchof computer science, because advanced computer was also an important symbol of development of science and technology. Naturally, ex-changes among countries became more and more frequent because of that. Meanwhile, English, as the most influential international language,has become increasingly important. This paper focuses on the rhetorical features of computer English. Before starting these topics, it introduc-es rhetoric briefly.     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

Prominent feature selection of microarray data

For wavelet transform, a set of orthogonal wavelet basis aims to detect the localized changing features contained in microarray data. In this research, we investigate the performance of the selected wavelet features based on wavelet detail coefficients at the second level and the third level. The genetic algorithm is performed to optimize wavelet detail coefficients to select the best discriminant features. Experiments are carried out on four microarray datasets to evaluate the performance of classification. Experimental results prove that wavelet features optimized from detail coefficients efficiently characterize the differences between normal tissues and cancer tissues.     

Syntactic Features of Computer English

In recent years there has been an apparent upsurge of interest in English in China. A whole new mass of people want to learnEnglish, not for the pleasure or prestige of mastering the language, but for the key role the language of English is playing in the world of tech-nology and commerce. As English became the accepted international language of technology and commerce, it created a new generation oflearners who knew specifically why they were learning a language. As a result, more and more people attach great importance to scien-tech-nical English. It is therefore how computer English, a branch of English for Science and Technology (EST), comes into being .This paper fo-cuses on the syntactic features of computer English.     

非回转类零件计算机辅助工艺设计的信息描述

本文论述了非回转类零件计算机辅助工艺过程设计（简称ＣＡＰＰ）中，零件信息的描述和输入方法。在相似零件组的基础上，把ＣＡＰＰ系统所要处理的零件按其重要性和复杂性又划分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类。本文提出了方位特征描述法、基准特征描述法，并采用特征图引导，菜单输入的方式，较好的解决了Ａ、Ｂ、Ｃ三类零件信息的输入。