基于小波包变换的多尺度图像匹配算法

针对梯度算子的图像匹配方法存在收敛速度慢、迭代容易落入局部最优点等问题,提出了利用小波包的多尺度特征对图像进行不同分辨率的分解的方法。实验表明基于小波包变换的多尺度图像匹配算法准确度高,计算速度较快且减小了迭代落入局部最优解的概率。     

小波域多分辨率分析对图像匹配特征点提取的影响

将小波引入SIFT算法,提出利用小波多分辨率分解降低图像中边缘、噪声等不良信息点比重方法。利用工程上常用的4类小波,分别对图像进行小波分解,将图像的低频成分建立尺度空间,基于局部特征提取图像特征点,引入统计学理论中的召回率和图像匹配中的准确率两个指标,研究不同小波对图像匹配中特征点提取的影响,寻求图像处理的最优小波类型。实验表明,bior4.4小波对图像的多分辨率分解后获得的特征点,可以在较低错配率的情况下获得较高的召回率。     

图像基于小波包变换的多尺度匹配算法

基于梯度算子的图像匹配方法存在收敛速度慢、迭代容易落入局部最优点等问题,针对这些问题,提出了一种基于小波包变换的多尺度图像匹配算法.该算法利用小波包的多尺度特征对图像进行不同分辨率的分解,先对低分辨率的子图像进行匹配,再根据该结果对高分辨率的子图像进行匹配.实验表明该算法匹配准确度高,计算速度较快且减小了迭代落入局部最优解的概率.     

基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法

针对标准投影算法在图像匹配中存在抗噪性差的缺点,文中提出了一种基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法.首先,通过提升小波变换得到多分辨率图像,对最低分辨率图像应用空间投影算法进行匹配,然后,将得到的粗匹配候选点集应用到高一级分辨率图像的匹配中,最后,应用归一化互相关匹配算法计算最终的精匹配点.仿真结果表明,相比其它的改进算法,该算法的匹配准确度和鲁棒性显著提高.     

基于Contourlet变换的图像匹配算法

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓.提出了一种图像匹配算法,该算法充分利用了图像Contourlet变换系数的特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为匹配的特征向量,然后将该方法与基于小波变换纹理分析的方法进行了比较,试验结果表明:在Contourlet变换域上的匹配高于在小波域上的匹配,从而验证了该方法的可行性.     

一种基于小波系数投影的快速模板匹配算法

根据粘片机晶元的结构特征,提出一种改进的基于小波变换系数投影的算法.该算法将局部有剧烈变化的信号点的位置顺序记为特征点,使用匹配小波系数直方图之间的相似性进行图像匹配,通过改进的多分辨率结构分析,减少了约70%的计算量,并将晶元定位的运算速度提高至10ms左右.该算法不仅可以精准匹配和定位,显著降低系统的总体计算复杂度,也具有更快的晶元搜索速度,可以应用在其他自动化场景中,进一步提高机器性能.     

基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法

利用第二代小波-细分小波计算量小和其具有多分辨分析的特点，结合局部投影熵的优势，提出了一种基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法．该算法首先利用立方B-样条细分小波对模板图像和实时图像进行多尺度分解；然后在粗尺度上利用局部投影熵进行匹配，确定细一层的候选匹配区域；重复这一过程，直到尺度为零时止，便得到最终匹配结果．通过仿真实验表明该算法可以有效地提高匹配速度，并具有一定抗噪能力和较高的匹配精度．     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

基于圆域梯度信息耦合角度相似法则的图像匹配算法

为了提高算法匹配正确度与抗仿射变换性,本文通过将图像的梯度信息引入图像匹配的过程,提出了基于圆域梯度信息耦合角度相似法则的图像匹配算法。首先,采用Forstner算子精准快速地对图像特征进行检测,获取纯度较高的特征点。然后,通过计算圆域的haar小波响应值确定主方向,并利用圆域的梯度信息获取特征向量,完成特征描述。最后,根据匹配特征的仿射不变性,利用主方向建立角度相似法则,以完成匹配。通过特征点的特征向量去除错误匹配点,获取最终的匹配结果。实验数据显示,所提算法具有较高的匹配正确率与鲁棒性,在多种几何变换下,其匹配结果中具有较多的正确匹配对,而错误匹配对数量较少。     

基于TMS320C6701的图像匹配处理机的设计与实现

图像匹配处理技术是目标识别系统的重要组成部分，作者提出了采用以TMS320C6701DSP为核心处理器实现图像匹配处理的方案，给出了硬件框图和软件流程图，并分别进行了分析讨论，实验结果证明，该处理机完全可以实时进行图像匹配。     

基于小波多尺度分解的肿瘤图像融合

提出了一种基于多尺度小波分解的图像融合方法,该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,对各分解层上不同频带的子图像采用不同的融合处理·在高频域内采用模板匹配方法计算出图像区域的统计平均值和方差,从而确定源图像在图像融合中提供信息的比例·在低频域内采用平均算子进行融合,以保留图像的背景信息·最后利用小波逆变换得到融合图像·并用这种方法成功地对肿瘤CT图像进行了融合处理,实验结果表明该融合技术是一种有效的方法,获得的融合图像更适合人们的视觉特性·     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

一种新的基于互信息的图像配准方法

针对目前基于互信息图像配准方法中存在的不足,提出结合图像二维信息(如轮廓和边缘)与互信息的图像配准算法.它首先利用小波多尺度积提取两幅图像的特征点及其角度信息,再根据得到的特征点和角度信息,定义了特征点对互信息匹配准则,得到相应的匹配点对.最后进行了仿真实验,并将结果与由相关度、对齐度准则得到的结果进行比较,所提出的算法匹配误差最小.结果表明该算法具有匹配精确、鲁棒性好和效率高等优点.     

基于小波和匹配跟踪的分层图像编码算法

提出了一种基于小波和匹配跟踪的分层图像编码算法. 该算法将原始图像划分成包含不同结构特征的平滑边缘层和纹理层,采用不同的压缩算法对不同的图像层进行编码,从而达到对整幅图像最优编码的目的. 实验结果表明,该算法不仅能够有效地捕捉图像中所包含的边缘和纹理等具有高频窄带的信号特征,而且在极低位率下的重建图像质量要优于单一小波图像编码算法.     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．