黑白棋盘格角点检测算法

分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足,提出了一种新的棋盘格角点检测算法.该算法定义4个特征方向,并通过黑白检测算子(BW)检测特征方向上像素的灰度分布特征,获得像素级精度的角点坐标位置;再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正,实现了亚像素级精度的角点坐标定位.该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性.将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像,证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性.     

基于尺度空间的图像匹配

采用sift算法和Harris角点检测算法,利用特征点附近的灰度信息和相关联信息,建立图像局部匹配的 准则,将图像特征点划分为多对多匹配对,根据支持强度的不同建立精确的一对一匹配关系.     

基于优化ORB算法的图像角点特征匹配方法

针对传统ORB算法的图像角点特征匹配精度不高的问题,提出基于优化ORB算法的图像角点特征匹配方法;首先使用Shi-Tomasi算法检测图像角点特征,然后使用BRIEF和SURF相融合算法生成图像角点特征双描述子序列并使用随机投影原理进行降维,最后使用优化的匹配算法进行匹配,简称ShiTomasi-SURFORB算法,仿真实验通过统计角点特征数、角点特征匹配数、角点特征正确匹配数、角点特征匹配精度、角点特征匹配精度率、图像匹配时间和图像匹配时间率共7个指标进行分析;分析结果表明:ShiTomasi-SURFORB算法与传统ORB算法相比,在图像角点特征匹配时间方面提升了9.46%,但在图像角点特征匹配精度方面提升了8.88%,为图像角点特征匹配提供了一种更加均衡的解决方案。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法

采用Harris角点检测算法进行图像特征检测.使用快速SIFT图像匹配方法进行图像匹配并计算基础矩阵,去除误匹配点后用SIFT图像匹配的结果对Harris角点进行定位,并用ZNCC算法对角点进行增量匹配.该算法有效地弥补了SIFT图像匹配算法的特征点只分布于非边缘区域的问题,相比单纯SIFT算法可获得更多的匹配点,并且算法时间增加较少.     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

一种SIFT虹膜匹配算法

尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法是目前图像研究领域的热点,它具有良好的尺度、旋转、光照、噪声等不变特性.在特征提取方法上,利用SIFT算法提取虹膜纹理的特征向量,由于提取出来的虹膜特征向量是128维,占用内存空间大,因此提出用Harris角点对初始特征点进行筛选,选择高对比度的点作为最终的虹膜特征向量;在匹配方法上,使用街区距离进行虹膜图像特征匹配,进一步提高虹膜图像匹配的速度.实验结果表明,改进的算法在保持鲁棒性的同时,提高了SIFT特征匹配效率,能够为一些快速应用提供保障.     

一种基于局部灰度匹配的无人机图像拼接算法

结合无人机图像的特点,开发了一种基于局部灰度匹配的图像拼接算法.根据无人机的飞行数据,对无人机图像进行预处理,缩小了特征点的搜索范围.然后利用图像的局部灰度算法,对提取的角特征点进行快速匹配.最后在运行速度以及特征点的匹配准确率等方面对算法进行了评价.试验结果表明,该算法较大幅度地提高了程序的运行速度,能够达到无人机图像处理的实时性的要求.该算法对无人机图像的工业化处理有帮助.     

B 样条尺度空间轮廓演化差异的角点检测

为了提高图像角点检测精度和提升角点运算效率,提出了一种新颖的基于B-样条尺度空间的轮廓演化差异的角点检测算法.把DoB(Difference of B-spline)的范数定义为角点的响应函数,用来刻画其尺度演化差异.DoB角点检测器融合了图像轮廓在不同尺度下的特征信息,既增强了特征点的响应,又抑制了噪声的影响.采用B-样条函数做卷积运算在各类角点检测器中复杂度小,速度快.通过实验对比,结果表明提出的算法具有良好的定位、抗噪及旋转和尺度不变性.     

基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除"伪角点",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

基于概率密度分割的特征约束角点匹配方法

为克服Harris算子特征点匹配的角点群聚现象, 提出了一种基于概率密度的角点匹配算法。该方法将角点间的图像距离作为基本区域划分的主要参考系数, 利用划分区域的角点概率密度减少匹配区域, 然后将区域外的特征点判定为伪角点并将其去除。实验表明, 该改进算法的匹配结果有效地减少了干扰点, 从而提高了算法的实时性和准确性。     

基于SUSAN算法的分层快速角点检测

分析了SUSAN算法在角点检测中运算速度较慢的原因，并提出基于SUSAN算法的分层快速角点检测算法、该算法根据图像中像素周围图像灰度的相似性和角点的特性，引入提升小波变换理论，采用由粗到细的分层策略，首先对图像进行提升小波变换，找到角点的粗略位置，再用SUSAN算法进行精细查找，准确定位角点．实验结果表明，该算法可较大幅度地提高运算速度，节省运算时间、     

改进的MOPs图像匹配算法

针对MOPs算法在处理图像旋转方面的不足,提出了一种新的旋转不变的特征描述子,用以匹配存在缩放、旋转、平移的图像.用Harris角点检测算法,检测金字塔模型的每层图像,在特征点处提取旋转不变特征描述子,用特征描述子之间的匹配来寻找两图像间的匹配点,最后用RANSAC方法剔除误配点,实验结果表明比MOPs算法具有明显的优越性.     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。     

基于AOI检测系统的图像拼接技术

针对自动光学检测(AOI)在电路板元器件检测中对图像拼接的实时性要求比较高的特点,提出了简化的仿射变换模型的快速图像拼接算法.该算法利用图像特征在尺度空间具有平移、旋转和仿射不变性,借助AOI系统高精度步进电机的控制快速找到最佳匹配点,建立图像的匹配关系.实验证明,该算法简单、快速、精度高,具有场景无关性、噪音容忍度高等优点,在AOI检测中具有很强的实用性.     

基于高分影像和ASIFT算法的滑坡位移场监测方法

针对利用高分遥感影像和SIFT算法进行大变形滑坡位移场监测时存在的不足,引入了一种具备完全仿射不变性的图像特征匹配算法(ASIFT),对不同时相高分遥感影像进行特征点提取与匹配,并在抚顺西露天矿特大型滑坡的位移场监测中进行了应用.结果表明,与SIFT算法相比,ASIFT算法弥补了特征提取算法在仿射不变性上的不足,增加了特征匹配点,提高了滑坡空间位移矢量场标定精度,且自动化程度高、成本低,非常适合于特大型滑坡的大变形位移场监测.     

基于无人机沙漠图像的道路检测

针对沙漠道路对比度低,遥感影像检测沙漠道路效果差的问题,提出一种基于无人机图像的沙漠道路检测方法。该方法首先采用直方图均衡化增强道路目标,再利用互惠最近邻聚类算法剔除噪声点,最后,通过最小二乘法拟合道路参数。经实验测试,该方法有较高的准确性和鲁棒性,具有较强的应用性。     

一种高分三号SAR影像五参数变换模型几何精校正方法

为了更好且快速的提高单景高分三号影像的地理定位精度。本文提出了有理函数结合五参数变换方法的复合模型实现高分三号（GeoFen-3, GF-3）卫星一级影像产品的几何精纠正,所提五个参数均具有具体的物理意义。通过比较仅用影像附属的有理多项式参数,以及有理函数模型结合仿射变换方法的定位精度,表明在引入高分辨率数字高程模型且使用本文方法时,只用3至4个控制点便可有效提高GF-3号影像的定位精度。相比仿射变换模型,本文的方法具有所需控制点数少且精度高的优点。并利用四景GF-3号SAR影像对所提方法进行了实验验证,在引入高分辨率数字高程模型数据后,本文所提方法可将高分三号超精细条带（ultra fine strip, UFS）模式的影像定位精度纠正到两个像素左右,精度要高于仿射变换的方法。     

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.