一种基于规范化形状的手绘草图检索算法

提出了一种基于仿射变换自适应的形状和骨架特征的手绘草图检索算法.首先采用一种基于傅里叶变换的降维滤波方法对对象进行规范化处理,并以此为基础提取对象轮廓和区域特征;然后提出一种仿射变换自适应骨架提取算法提取对象骨架、得到骨架树特征描述子,并提出一种骨架树匹配算法;最后结合对象轮廓区域和骨架特征来实现草图检索.实验结果表明,该方法对对象仿射变换(平移、缩放、旋转)有很强的适应性,对噪声有较强的鲁棒性.     

统计骨架信息的形状描述新方法

针对形状描述与识别问题,提出了骨架结构特征直方图,利用提取的形状骨架信息,解决了形状轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性。首先,计算每对骨架点关于骨架中心的测地路径长度比例特征和骨架点圆盘半径比例特征,然后结合上述2个特征统计构造直方图矩阵来描述图像形状。实验结果表明,该形状描述不仅具有刚性变化不变性,在一些非刚性变化下也能够实现高效率和高精度的形状检索。     

基于形状特征的物体匹配方法研究

针对基于形状特征的物体匹配,对精尺度图像提出一种分层罔匹配算法.采用两条马尔可夫链同时对图形进行分割与匹配采样.该方法无需额外的学习训练过程,实现了将物体对象与复杂背景分离,并同时完成了匹配参数及能量计算.对粗尺度图像提出基于方向梯度直方图算子的图像匹配算法,利用物体的整体形状信息进行全局匹配,能忽略局部纹理的干扰,并具有运算速度快的优点,且与分层图匹配算法在计算尺度图像及速度上形成互补.结果表明,分层图匹配算法在100次迭代内便能实现精确匹配.     

基于DCT和修正CSLBP的局部特征描述子

为了更好地兼顾特征描述子的鲁棒性和维数,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和修正中心对称局部二值模式(CSLBP)的局部特征描述子.综合利用了修正CSLBP算法的快速性、亮度不变性、旋转不变性和DCT算法的去相关性、能量集中性、可分离性.首先利用Hessian-Affine算子进行区域检测并进行规范化处理,然后在局部旋转不变坐标系下计算CSLBP描述子,最后应用DCT压缩该修正的CSLBP描述子,得到了一种64维的局部特征描述子.实验结果表明:提出的描述子在图像模糊变换、视角变换、仿射变换、线性亮度变化和JPEG压缩变换下具有良好的性能,特别对于纹理信息较强的图像序列集有更好的效果,而且该描述子生成和匹配速度都较快,适用于实时性要求较高的应用.     

基于局部颜色直方图的SIFT算法研究

尺度不变特征变换(SIFT)算法是一种对旋转、尺度缩放和光照保持不变性的局部特征图像匹配算子,是公认的识别率最佳算法之一。而SIFT算法仅使用灰度信息,忽略颜色信息,当对彩色目标识别时,识别率降低。针对此问题,结合直方图保持良好的旋转、缩放、模糊不变性等特点,提出基于局部颜色直方图的SIFT特征描述算法(即CH-SIFT)。在SIFT算法关键点位置不仅生成梯度直方图特征描述,同时生成颜色直方图特征描述。在匹配时,首先使用梯度直方图特征描述对匹配对初次筛选,然后使用颜色直方图特征描述再次筛选,最后确定是否为满足条件的匹配对。实验对比表明,CH-SIFT算法具有识别率高和匹配时间短等优点,能够有效地实现彩色目标匹配。     

基于自动反关节形变的非刚性三维形状检索方法

提出一种新的基于"自动反关节形变"的非刚性三维形状检索方法。首先,提取三维模型的形状特征点,用来进行刚性区域划分及局部骨架提取;然后,结合网格编辑技术,自动地消除非刚性模型上的关节形变,估计形变前的近似刚性三维形状作为标准形;最后,从标准形上构造形状特征描述,并计算"推土机距离"衡量非刚性模型之间的内蕴相似性。该算法减少了标准形上的几何扭曲,并显著降低了计算代价。实验结果显示了该方法对非刚性三维形状检索的效果提升。     

基于曲率图的三维点云数据配准

以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准.     

一种基于综合特征评估的运动目标跟踪算法

提出一种基于在线综合直方图特征评估的运动目标跟踪算法.首先,通过融合颜色直方图和梯度方向直方图,形成一种新的综合直方图特征集,在物体的表达过程中有效融合和强化物体的颜色和轮廓描述;其次,为了实现长时间的稳定跟踪以及适应跟踪过程中物体和背景的连续变化,提出了一种新的跟踪物体权值评估算法,使可信特征在跟踪中起到更大的作用.复杂背景下的实验验证了该算法的有效性.     

二维信息熵的红外图像分割算法

为了准确实现目标分割,提出将信息熵应用于红外图像的分割算法。对一般二维直方图最大熵进行推广,给出了外接4邻域直方图最大熵、灰度级-邻域灰度级绝对差直方图最大熵,以上3种二维信息熵算法均能有效地实现红外图像分割。引入属性直方图的概念,构造合适的属性集,先缩小目标的搜索范围,在此基础上运用信息熵进行目标分割,与单纯信息熵分割算法相比,得到的分割结果图中,目标的形状比较完整且引入的干扰较少。仿真结果表明该算法是有效的。     

一种基于Shi-Tomasi和改进LBP的特征匹配及目标定位快速算法

针对机器人伺服抓取中对定位精度和实时性均要求较高的问题, 提出一种特征匹配及目标定位快速算法. 首先, 采用Shi-Tomasi检测算法提取特征点; 其次, 提出一种新的特征描述子定义方法： 先以特征点为中心截取子图像, 利用二维Gauss函数偏导数确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做旋转处理, 提取旋转后标准局部图像局部二值模式作为特征描述子, 该描述子具有良好的局部性以及平移、 旋转不变性; 最后, 通过计算特征描述子间的Hamming距离实现特征匹配, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景中的位置和方向. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高、 稳定性好, 能满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求.     

一种非刚性三维模型的尺度不变局部特征提取方法

提出了一种具有尺度不变性的非刚性三维模型局部特征提取方法,即基于局部多值模式的热核特征（local multilevel pattern based heat kernel signatures,LMP-HKS）.首先设计了一种适用于一维信号的基于局部多值模式的编码方法;然后通过对HKS特征的对数差分结果使用局部多值模式来计算特征直方图向量,以获得局部特征向量.该特征不仅保留了HKS特征的等距不变性、信息完备性及稳定性等优良特性,而且具有尺度不变性.与同样具有尺度不变性的SI-HKS特征相比,LMP-HKS特征对于非刚性三维模型的局部形状结构具有更强的描述能力.大量非刚性三维模型检索的实验结果验证了该局部特征的有效性.      

逆向工程中一种鲁棒的平移对称提取算法

为了解决逆向工程中平移对称提取的问题,提出了一种鲁棒的提取算法.首先利用特征线将模型分割成体素的集合,然后计算各个体素的形状分布曲线,通过形状分布曲线匹配的方式获取了几何形状相似的体素,并利用最小包围盒从中提取大小相似的体素,以构成对称体素的集合.利用鲁棒的PCA方法估算对称体素的初步对称信息,在此基础上利用迭代最近点算法对提取的平移对称进行优化.采用一个机械零件的三角网格模型进行实验的结果表明,体素分割结果对应构成模型的各个特征,具有明显的工程语义,对称提取结果的误差较小并具有较强的鲁棒性.     

一种基于图割的快速立体匹配方法

针对图割算法中引入辅助节点,算法复杂度过高的问题,提出了一种无需引入辅助节点的图构造方法来解决立体匹配问题. 由于无需引入辅助节点,所构造出的图所需空间较小,同时可以更快地找到能量函数的最小值. 实验结果表明,该方法可以快速有效地得到立体匹配的结果.     

基于势能平衡的图像骨架抽取算法

基于骨架的基本特征和势能的概念，提出了一种基于势能平衡方式的二值图像骨架抽取算法．将抽取对象的边缘点作为零势能的等势点，计算出处于势能平衡点上的基本骨架点，并据此通过向势能小处延伸的方式构建出骨架，还解决了由于各点周围参考零势能点数量不同而带来的各点势能值间难以比较的问题。通过计算机模拟显示，本算法对于边界噪声影响不太敏感，且在端点处的畸变比最大圆盘方式小。     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

具有3D边缘保持的网面简化算法

研究用于计算机视觉领域的三维物体模型网面简化算法。该算法可物体形状和拓扑关系及物体表面法线、纹理、颜色和边缘等特征,是一种基于边操作（收缩,分裂）的网面模型的简化算法。该算法将网面不对称最大距离作为形状改变测度,在大量简化模型数据的同时,能有效地保持模型几何形状,拓扑关系、3D边缘点和边的特征,并能合理分布网面特点。     

一种面向对象组件的特征提取与匹配方法

为了实现面向对象组件的计算机画定位与检索,定义了刻面、首记录特征、组件模式等概念来刻画组件的特征提取,设计了基于组件匹配度的组件搜索算法,该算法能够通过对组件继承空间和组装窨的启发式探索求取所需组件的最优覆盖集,这种基于分类和人工智能图搜索策略的组件匹配方法较自然地反映了面向对象组件的形成过程,具有较好的可操作性。     

Copy-and-paste operation of planar polygonal shapes

A 2D polygonal shape copy-and-paste method is proposed which is based on a multiple planar shapes blending algorithm. First sub-shapes are specified and selected, which correspond to user-defined visual features on the input shapes. Then they are copied and pasted with contribution weights to generate new shapes via a modified intrinsic 2D shape blending algorithm. User can edit the generated shape intuitively and interactively by adjusting the contribution weights. The proposed method fills the gap in the object modeling methodology based on the copy-and-paste operation. Besides the static 2D copy-and-paste operation, the proposed method can also be applied to 2D metamorphosis among multiple planar shapes.     

针对带约束匹配搜索的扩展Kuhn-Munkres算法

提出了扩展的Kuhn-Munkres算法,可解决带下界约束的局部匹配存在性问题,即在匹配全集的给定子集中,搜索得到一个二分图匹配满足其边权和大于给定阈值．扩展Kuhn-Munkres算法构造了一棵以Kuhn-Munkres算法中间过程为节点的搜索树,利用搜索优先级和剪枝,将算法时间复杂度降低至二分图匹配全集与给定子集差集规模的多项式函数．