基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法。首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配。此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量。实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16. 47%,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于频域的图像增强技术的改进算法

在传输有限的情况下完成图像压缩传输,针对处理后的图像的主观视觉质量较差和低对比度下处理效果不佳的问题,本文提出了一种改进的基于DCT域块分类的CES图像增强算法。改进后的CES算法基于对图像块分类,对每个图像块判定类别,针对平滑块、纹理块、边沿块,分析图像块交界处块效应产生的原因并根据图像块背景特点,结合原CES算法并改进,对不同类型图像块采取合适的改进的图像增强算法,达到图像增强的目的,提高图像的主观视觉质量。仿真结果表明,改进的算法,以牺牲一些算法计算复杂度,针对纹理块和边沿块获得很好的图像增强效果同时,能够最大限度的抑制块效应,大大的提高了图片的视觉效果。