手写电气元件符号的识别算法

特征抽取是图形识别的关键，采用模板匹配方式搜寻特征点，抽取特征信息，进而得到可识别的图形信息，并提出了一种基于神经网络的电气元件符号识别算法。实验结果表明，这种思路是可行及有效的。     

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。     

一种局部特征点提取方法及在监控系统中的应用研究

描述了一种局部不变特征点的方法,该方法能够用于在物体、场景的不同视图之间完成可靠的匹配。其具体方法是通过使用快速最近邻算法将来自已知对象的特征数据库的各个特征匹配,随后进行霍夫变换以识别属于单个对象的群集,最后通过用一致姿态参数的最小二乘解决方案进行验证。这种识别方法可以在实现接近实时性能的同时,较好地识别匹配图像中的对象。     

基于不变角度轮廓线的三维目标识别

三维物体的快速准确识别是研究的热点.根据局部特征变换的特点,提出了不变角度轮廓线的识别方法.算法通过点云矢量特征对物体进行局部分割,利用欧式距离、测地距离以及角度三个变量,建立其不变角度轮廓特征描述,进一步提取不变矩特征,构建特征向量数据库集.被识别物体的特征描述和数据库中特征进行夹角余弦匹配,可完成物体的识别.通过识别实验以及识别算法性能分析,结果表明算法具有较高的识别率和识别效率,可以用于复杂点云物体识别.     

基于KL变换的点匹配

提出了一种新的点匹配算法.算法分别提取点集中点的特征,用KL变换得到点的KL特征,通过比较KL特征获取点集间匹配关系.文中定义了点集中点的特征,给出了几种提取点特征的方法.分析了KL特征的稳定性和能量集中性,据此提出了基于KL变换的点匹配算法.文章结合经典的特征向量匹配算法,从算法抗噪性能分析着手,分别由能量守恒性质和最小方差匹配原则推导得出经典特征向量算法是KL算法的特例,KL算法更具普遍性的结论.通过实验,证明了算法的有效性及结论的正确性.     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

一种自标签特征点异源图像目标检测算法

由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别. 针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法. 算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力. 利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题. 并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别. 本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据. 在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验. 实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升.      

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

基于三角形局部特征点模型指纹匹配算法

指纹识别是一种生物识别技术,指纹匹配是指纹识别的一个重要过程,如何解决指纹匹配过程中出现的待识别指纹出现的指纹平移、旋转与挤压引起的形变问题,是本文重要的研究内容。提出了一种基于局部特征点的三角形模型匹配算法,根据指纹中图像中的细节点,与其相邻的局部细节点构成一个三角形,并引入了它与邻近细节点间的距离、脊线数目作为判断因素,从而有效解决指纹图像匹配过程中遇到的因平移、旋转与挤压引起形变导致的识别率较低的问题,提高了指纹识别的精确度和可靠性。最后通过3个实验的结果表明,本文提出的算法比另外2种算法具有拒识率低、正确识别率高(正确率达到98.92%)的特点,即基于三角形局部特征点模型的指纹匹配算法有较好的性能。     

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。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

基于CCA的图像特征匹配算法

基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征点的匹配关系.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

一种基于多特征的匹配方法研究

基于区域特征与边缘特征，对存在仿射变换的实测图与基准图进行匹配，包括；对图像进行动态门限分割，以去除噪声点，提取图像中的主要区域，进而利用这些区域特征进行粗匹配，然后结合边缘特征准确确定匹配位置．实验表明，将这种方法用于出现仿射交换下的景像匹配可取得较好的效果．     

基于三维激光扫描的大型建筑物重构

三维点云数据的准确配准拼接与坐标转换是确保大型建筑物重构精度的关键.文章利用Scan Station2三维扫描仪对大型建筑物进行多测站扫描与配准拼接,分析了平面标靶与特征点配准的误差来源,提出了改进的特征点配准方法及坐标转换策略,并实例验证了该方法的有效性与优越性.     

多模态人机交互中基于笔输入的手势识别

为研究多模态人机交互系统的理论及构造方法 ,提出了一种快速的、单笔划手势识别方法 .该方法通过提取手势轨迹的关键点及各关键点的运移方向 ,形成特征码 ,然后与标准手势符号的各种可能的特征码进行匹配 .其中方向特征用于预分类 ,而关键点位置信息用于细分类 .实验结果表明该方法速度快、识别率高 .     

一种改进的高分卫星影像数字表面模型生成方法

针对高分辨率卫星立体影像生成数字表面模型(DSM)过程中由于影像几何和辐射差异造成匹配困难和误匹配等问题,综合运用尺度不变特征转换(SIFT)算子和归一化互相关(NCC)算子,并考虑核线和视差约束,提出了一种基于三角网视差约束的影像分层匹配方法,同时对匹配窗口进行自适应优化改进,实现特征点、格网点和特征线的匹配,从高分辨率卫星影像生成DSM.将提出的方法应用于上海崇明WorldView-1和浙江舟山资源三号卫星影像生成对应区域的DSM,与地面控制点和已有DSM对比分析,高程精度与像素分辨率相当,验证了所提出方法的有效性.     

基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法

为了提高图像的匹配精度及其鲁棒性,本文提出了基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法.首先,采用箱式滤波器对高斯函数二阶偏导进行逼近,对特征点进行检测;同时,利用特征点对应的空间尺度来建立尺度制约规则,剔除伪特征点.然后,以特征点为中心,形成圆形区域,计算其Haar小波响应,获取特征点的主方向以及特征向量,形成特征描述子.随后,利用特征点的尺度相似性以及角度相似性来建立空间相似法则,完成特征点的匹配.最后,利用特征点欧氏度量的结果,建立距离约束模型,对匹配特征点之间的距离进行约束,剔除错误的匹配特征点.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,本文算法匹配的图像具有更好的匹配准确度及匹配精度.     

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。