改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用

研究模板和图像间的有效匹配,将部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的计算进行改进,提出一种改进的部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为检测模板和图像中物体轮廓相似性的测试,可以较大地减少计算量,同时把遗传算法引入图像匹配识别,由于遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,因此该算法和改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离相结合能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体,该方法可以应用于实际图像识别和匹配中。     

鲁棒Hausdorff距离在SAR/惯性组合导航图像匹配中的应用研究

分析了适用于SAR景象匹配辅助导航系统的图像匹配算法的特点 ,提出了一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配算法 .首先分析了传统的Hausdorff距离算法的不足 ,然后引入了一种能有效消除高斯噪声影响的新算法 .同时针对此算法图像匹配时全局搜索的不足 ,提出了扫描终止法技术 ,以有效解决图像匹配实时性的问题 .针对高斯噪声的大小对图像匹配的影响进行了仿真实验 .仿真结果表明 ,新图像匹配算法能大大提高合成孔径雷达图像的匹配精度和实时性 ,对组合导航系统的精度提高有重要的意义 ,是一种行之有效的方法 .     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

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．     

基于非下采样Contourlet变换的无人机景象匹配算法

卫星导航作为无人机重要的导航方式常因受到干扰而不可用,针对此问题,提出一种同样可辅助惯性设备进行导航的景象匹配算法。首先采用非下采样Contourlet变换(NSCT)对基准图和实测图进行多层级分解,以获得不同分辨和方向的稀疏表示图像,然后以基于稳健统计量的Hausdorff距离(LTS-HD)作为相似性测度进行由粗到精的分级匹配。仿真结果表明,基于NSCT方法的图像匹配概率相对于小波分解提高了14%;景象匹配辅助惯导后,可有效抑制位置误差发散,误差被控制在30 m以内,可满足无人机中等精度导航要求。     

一种改进ICCP水下地形匹配算法

针对水下地形最近等值线迭代（ICCP）匹配算法的原理缺陷和惯性导航累积误差对匹配精度的影响,提出了一种利用粒子群算法优化估计航路的改进ICCP算法．分析了ICCP算法的不足,利用估计航路、惯性导航定位误差和数字地图确定误差椭圆和参考航路,用豪斯多夫距离表征参考航路与实际航路的位置差异,并利用粒子群优化算法实现参考航路的快速寻优．仿真结果证明改进算法具有更好的定位精度和鲁棒性,湖上试验验证了算法的工程可行性．     

基于曲率约束和改进Hausdorff距离 匹配的轮毂识别算法

针对在轮毂的自动化生产过程中对轮毂型号自动识别的需求,提出一种基于曲率的轮毂辐孔轮廓线角点特征提取和改进Hausdorff距离(MHD)轮毂型号自动匹配的方法. 对待识别的轮毂型号样本进行特征提取并建立标准样本库,在对实时采集的轮毂图像预处理后,利用曲率约束的最小二乘法(CRLSM)进行轮毂外轮廓提取,并用曲率阈值进行角点特征提取,进而采用改进的Hausdorff距离匹配实现轮毂自动识别. 仿真实验证明,该识别算法能够对建立样本库的轮毂类型进行正确识别.     

实时异常轨迹检测方法及其应用

利用内置GPS的移动终端可以获取移动对象的运动轨迹,可用于分析移动对象的运动行为.在公共交通、医疗监护、物流运输等应用领域,移动对象的运动轨迹受路网约束且大多需要预先设定.考虑到偏离预先设定的正常轨迹可能预示着某种异常,及时准确地进行异常轨迹检测是非常必要的.从时间序列分析的角度,提出一种实时异常轨迹检测算法,在预先设...     

基于分段Hausdorff距离的车身前脸匹配优化

为提高发动机罩、前大灯、保险杠、翼子板等匹配的间隙均匀度, 提出了基于分段Hausdorff距离的匹配优化方法.该方法以3个匹配件轮廓边界线的分段Hausdorff距离加权和作为优化目标函数,采用遗传算法全局搜索最优匹配位置,并结合两款车型前脸不同区域的匹配优化实例进行验证.结果表明,所提出的方法能够显著提高匹配质量与调整效率.     

典型地物实测光谱的相似性测度与实验分析

对于高光谱向量非线性空间,提出了基于Hausdorff距离的地物光谱相似性测度模型,并对模型的适用性进行讨论.此外通过对试验区域由高分辨率光谱仪实地测得的地物光谱数据进行实验分析,得到各种相似性测度模型的匹配聚类结果,并对其有效性和精度进行评估.     

线段豪斯多夫距离度量下的车身覆盖件匹配方法

引入线段豪斯多夫距离(line segment Hausdorff distance,LHD)作为匹配质量度量,建立基于特征点集合的覆盖件匹配模型,基于遗传算法快速并行搜索匹配形位变量,确定最佳匹配调整参数.某发动机罩匹配的实际应用表明,该方法能有效提高车身匹配质量.     

基于车辆轮廓定位匹配的车型识别方法

采用背景减法提取运动车辆目标的轮廓,用外接矩形对目标轮廓进行定位,选取轿车、客车和货车3种车型的侧面轮廓作为标准样本,分别计算待识别车辆的侧面轮廓与3种标准样本的匹配程度系数,保留系数较小的两类标准样本,然后采用Hausdorff距离算法计算待识别车辆轮廓与剩余两类样本之间的匹配程度,认定Hausdorff距离较小的两者具有相同的车型.实验结果表明,该方法准确、有效且实时性较好,在高速公路收费站、自动收费停车场等场合具有较大的实用价值.     

不完备轮廓图像小天体三维重构算法

受光照角度的影响,探测器拍摄的小天体图像不完整,三维重构困难。针对此问题,本文提出一种基于不完备轮廓的小天体三维重构算法。该算法利用太阳的方位信息,确定图像上二维太阳光的矢量方向,结合不完备轮廓,计算出扩展轮廓,然后计算出三维包围盒,划分体素,进行三维重构。利用平均半径对重构结果与参考模型的豪斯多夫距离进行归一化,评价重构质量。仿真结果表明,重构误差小于4%的分布概率占95%以上,并对光照角度变化具有一定的鲁棒性。     

基于Hausdorff距离的人体步态识别

现有的步态识别方法对行人轮廓匹配的鲁棒性差，导致识别率不高．文章提出了基于Hausdorff距离的行人步态自动识别方法．首先提取了行人二值轮廓序列；然后采用轮廓参考点分布直方图间的距离、参考点集之间Hausdorff距离度量轮廓形状问的匹配度；继而通过步态的周期性分析选取关键姿态，计算出的关键姿态轮廓集间Hausdorff离结合窗口搜索策略实现了步态的分类和识别．分别在小型CASIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行了实验，提出算法的正确识别率分别可达到91．25％和88．16％．与相关文献的比较分析表明算法是有效的．     

基于MMTD的SIFT特征提取算法

尺度不变特征变换（SIFT）是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想.文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度（MMTD）和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验.采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配.实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的.     

两条参数曲线间的Hausdorff距离的研究

在几何设计中,两个几何体间的Hausdorff距离是一种非常有用的度量方式,但是其计算通常而言相当耗时.本文找到了一种有效快捷的计算二维平面或三维空间中两条参数曲线的Hausdorff距离的新算法,并通过若干例子展示了它的有效性.     

基于高斯映射的多误差源复杂结构匹配分析与优化

为了提高汽车尾灯区域的匹配质量,以高斯映射和数理统计为基础,并借鉴Hausdorff距离的概念,在高斯尺度空间量化匹配状态,建立匹配优化的目标函数和辅助检验目标参数,通过编程计算而寻找最佳匹配调整方式.同时,在对所建优化方法的有效性进行验证和分析的基础上,将其用于工程实际中.结果表明,所提出的优化方法的可操作性较强,能够有效提高轿车尾灯区域的匹配质量.
     

地图综合中几何相似性的度量

根据综合前、后地图的几何变化情况,建立了综合地图几何相似性的度量方法.首先提出了度量几何相似性的5个指标（即传统的空间目标距离、Hausdorff距离、对称差面积、旋转函数距离和曲面距离）,然后根据地图综合前后的几何变化建立了这5个几何相似性指标的度量函数,最后提出了面目标几何相似性度量的实现方法.