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．     

一种新的复制移动篡改JPEG图像探测方法

针对JPEG(Joint photographic experts group)图像的复制移动篡改,提出基于SURF(Speeded up robust features)特征匹配与块伪影特征矩阵因子(Blocking artifact characteristics matrix factor,BACMF)的篡改区域快速自动探测与定位方法。首先,应用SURF算法提取待检测图像的特征点和特征向量并进行特征匹配,估计匹配对之间的仿射变换参数并消除错配;然后,通过仿射变换找出趋近完整的复制移动区域;最后,根据各区域的块伪影特征矩阵因子区分复制移动区域中的被复制区域和篡改区域。实验结果证明了该方法对复制移动篡改探测的有效性。     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

基于边缘响应和自相似的红外与可见光图像区域特征匹配方法

红外与可见光图像的匹配是计算机视觉中一项重要的研究课题.由于红外与可见光光谱的差异,图像之间的相似性较低,图像匹配正确率较低.根据红外与可见光图像区域形状相似特点,提出了一种基于边缘响应和自相似区域特征匹配方法.该方法首先计算红外与可见光图像的边缘响应并检测区域特征,然后提取区域形状并建立区域形状的自相似描述,最后对区域特征进行匹配.实验结果表明,该方法在特征检测可重复率和特征匹配准确率等方面均具有良好的性能.     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法。该方法首先对景物的灰度图像进行分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整个区域内的视差值，再对整个视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法，该方法首先对景物的灰度图像进行了分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整修区域内的视差值，再对整修视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法

为解决局部立体匹配算法存在深度图边界区域不连续问题,本文提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法。将梯度值和颜色信息结合进行匹配代价计算;然后,基于图像边缘局部特征,对图像的像素点基于颜色阈值和边界条件构建自适应十字交叉区域,并对自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后,采用胜者为王策略(winner takes all,WTA)进行视差计算,对视差图进行视差精细化处理。实验结果表明:本文算法生成的深度图能够更好地保留细节特征,边界纹理区域的误匹配现象明显改善,可有效降低误匹配率,本文算法在Middlebury数据集误匹配率仅为5.22%。     

基于仿射投影的光线空间插值方法

为有效处理不同视点图像中对应区域的不同形变和噪声污染,提高所绘制的视点图像的质量和速度,提出了一种基于仿射投影的光线空间插值方法.该方法首先利用尺度不变特征变换进行特征检测和图像配准,计算出相应图像对之间的仿射变换矩阵,然后利用仿射变换投影进行光线空间插值,并在小波变换域绘制出虚拟视点图像.实验结果表明,采用文中方法绘制的虚拟视点图像的峰值信噪比和计算时间均优于传统的块匹配插值和视差域滤波插值方法.     

一种分形图像匹配方法

通过对ＦＢＭ的Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ随机分形逼近函数的频谱分析，给出了多重分形特征的定义，并给出了判别图像的ＦＢＭ区域的方法，在ＦＢＭ区域内采用该特征进行匹配能克服复杂自然景物图像中灰度与边缘特征的不稳定性，实验表明该匹配方法能够获得比传统匹配方法，例如平均绝对差算法以及特征匹配法更高的匹配定位精度和匹配概率。     

大视角下非平面场景的图像特征匹配

为了改进了大视角下非平面场景的图像匹配质量,提出了一种特征匹配传播算法。传统算法的隐含假设是图像中以任意一点为中心的区域均满足局部共面性条件,该算法突破了这一假设条件的限制。通过对图像局部区域共面性条件的判断,在给定匹配点周围利用局部仿射变换和全局极线几何约束对匹配点进行扩充,在两幅图像的共同可见区域内产生准稠密的匹配点对。匹配可以自动传播到局部变换模型与初始变换不同的区域。通过在真实图像上的验证表明,该算法有效提高了在大视角间隔和透视情况下的图像匹配质量,增加了匹配数目。     

面向装配机器人的零件视觉识别与定位方法

针对装配过程中背景复杂、零件形状多样性等因素导致的识别与定位精度较低的问题,结合加速稳健特征(SURF,speeded up robust feature)算法、快速视网膜特征点(FREAK,fast retina keypoint)算法、汉明距离及仿射变换等,给出了的一种零件识别与定位方法.首先通过SURF与FREAK算法对装配零件的特征点进行描述,其次以汉明距离作为匹配点的相似性度量,最后采用随机采样一致性(RANSAC,random sample consensus)算法进行二次匹配去除无效匹配点对.通过模板图像与装配零件图像建立四参数的仿射变换模型,结合仿射变换求解装配零件的质心坐标,再利用视觉系统的标定参数得到零件质心的世界坐标.实验结果表明,该方法实现了对装配零件快速精准的识别与定位.     

数字图像处理中边缘检测算子优缺点探讨

图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能勾画出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰富的内在信息,是图像识别中重要的图像特征之一.从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续的反映,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始.它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间,因此它是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础,而图像的纹理形状特征的提取又常常要依赖于图像分割.图像边缘提取也是图像匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化敏感,可作为匹配的特征.     

基于积分图的随机蕨特征点识别算法

随机蕨算法中的二值特征集是通过比较像素对的亮度值获得的;而该方法容易出现噪声敏感问题,为此提出了一种基于积分图的随机蕨特征点识别方法。通过构建图像积分图,比较特征点周围随机获取的两个子窗口的积分图构造二值特征,以模板图像的仿射变换图像簇作为训练集,建立朴素贝叶斯分类器并进行训练。对比实验表明,改进的算法在特征匹配上有很强的抗干扰性,即使蕨的结构减小到一定程度,也有较高的特征识别率。     

基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测

为降低晶圆缺陷对半导体制造的影响,设计一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷在线自动检测技术。首先,针对晶圆中单个晶元可能出现缺角或者遮挡,设计一种基于轮廓匹配的晶元定位方法;其中选取轮廓完整的良品图,经过图像拉伸、中值滤波、边缘检测、形态学处理,得到外边缘轮廓和内部圆点轮廓,建立外边缘轮廓模板,搜索晶圆图像金字塔进行模板匹配。其次,针对晶元背景是有一定规律排列的几何图案,缺陷可能与背景几何图案相似的问题,利用仿射变换原理,设计一种几何图案轮廓仿射变换与分区域检测方法;在此基础上,裁剪几何图案内部区域和几何图案外部区域,分别进行阈值分割和形态学处理,提取缺陷。再次,将缺陷做并集,得到总的缺陷,并进行标记,完成缺陷检测。实验结果表明,所提检测算法能有效解决晶元缺角或严重遮挡无法匹配定位和缺陷与背景几何图案相似的问题,且能有效检测出各种缺陷,单个小晶元的检测速度约430 ms,算法效果好,检测速度快,符合工业要求。     

基于改进SIFT算法的局域盲人图像导航方法研究

针对现行导航系统无法在小范围内导航的缺点,提出了一种基于景象匹配的适合于残障人士在局域内行走的图像导航系统。预先对具体的特定区域进行图像采集、处理,建立基准图像库,然后对具体行走中所采集的实时图像进行预处理,得到实时图像库。并采用基于SIFT特征的快速景象匹配算法对实时图与基准图进行匹配。最后对不同光照、不同拍摄角度的旋转变化、缩放变化获得的图像进行特征点匹配。实验结果表明,算法的性能可以满足景象匹配导航系统高性能匹配的要求。     

月球车视觉系统立体匹配算法研究

根据对月球车立体视觉系统及其工作环境特点的分析,提出了一种特征辅助的区域匹配算法.该算法将匹配分为特征匹配和区域匹配两个阶段进行.特征匹配阶段利用几何约束和多特征匹配得到高可靠的边缘匹配结果.边缘匹配结果经滤波后用于辅助区域匹配,有效地减少了无特征辅助的区域匹配在无纹理和少纹理区域容易产生的误匹配.算法结合特征匹配和区域匹配各自的优点,可以以较高的可靠性得到密集的视差图.实验结果表明,该算法用于室外自然地形图对的匹配时,可以生成较为准确和密集的地形图,满足月球车立体视觉导航的需要.     

基于特征点提取的轴承瑕疵工业在线检测

基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)图像特征点的配准方法实现差异性的比较,提取模板图像和待检测图像特征点,对特征点描述的集合进行匹配,通过RANSAC算法消除错误的匹配点,根据匹配对计算最优旋转角度,计算变换矩阵,通过仿射变换实现模板图像与检测图像的配准。在轴承图像上经过不同特征点提取算法,分析运行时间和图像配准的情况。结果表明,基于ORB提取特征点进行轴承瑕疵检测的方法,检测精度达96%,运行效率为67 ms。     

SIFT特征匹配算法研究

SIFT特征匹配算法是目前特征匹配研究领域的热点,其匹配能力较强,可以处理图像间发生平移、旋转、仿射变换的匹配,对任意角度拍摄的图像也具备较稳定的特征匹配能力。实验结果表明,该算法具有较强的匹配能力和鲁棒性,是一种较好的特征匹配算法。     

基于HSI空间和边缘检测的一种高性能的车牌定位方法

首先把图像的RGB空间转换成HSI空间,根据车牌区域在HSI空间的特征并结合模糊集合理论可分别得到H特征图、S特征图和I特征图.如果根据这三幅特征图定位车牌失败,则根据车牌的彩色边缘得到边缘特征图.如果边缘特征图也无法定位车牌,则把HSI特征图和边缘特征图结合起来再对车牌重新定位.进行的实验中共有200辆车辆图像,只有9辆定位失败,准确率达到95%.     

基于分布质量的遥感图像配准控制点筛选方法

为提高遥感图像配准精度,提出了一种基于均匀分布质量的配准控制点筛选方法.首先,以尺度不变特征变换获取控制点,采用随机抽样一致性筛除误匹配控制点,然后对配准图像公共区域分块进行基于分布质量的控制点筛选,采用最小二乘估计仿射变换模型参数,最后对输入图像坐标变换后完成配准.对多种遥感图像的实验结果表明,所提出的方法能有效删除误匹配控制点,使控制点均匀分布,减小配准误差.