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.      

序列图像目标跟踪的神经网络算法

针对序列图像目标跟踪问题，在提取图像特征点的基础上，提出了一种最优化算法，该算法将序列图像目标跟踪问题转化为相信两帧图像特征点间的匹配问题。文中根据匹配问题的各种限制条件给出代价函数，并利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络最优化计算功能来求取该代价函数的局部极小值。其中神经元的状态用以表示相邻两帧图像特征点间的匹配关系。神经元间的权连结用以反映地应特征点间的匹配程序。也就是说，本文针对序列黑种人希目标跟踪     

矢/冠状图像重建的随机迭代函数系统算法

为重建高质量的矢 /冠状图像 ,以满足医生在临床诊断与治疗时更加准确地掌握患者组织器官及病灶形态的分布情况 ,采用随机迭代函数系统 (IFS)算法对序列 CT/MRI断层图像进行分形插值计算 ,提出了基于插值曲线型值采样点序列波形局部网格分形维 ,实现对仿射中的垂直尺度因子的估计方法。实验结果表明 ,采用该算法进行插值计算 ,可较好地保留图像的纹理特征 ,获得高分辨率图像。算法占用内存少、计算速度快、精度高 ,可推广应用于一般的灰度图像插值计算。     

一种利用ORB特征进行航拍图像拼接的方法

航空图像拼接具有较高的实时性要求,而传统的拼接特征为浮点数向量,在DSP、FPGA等嵌入式硬件平台上的处理效率不高.提出一种适合航空图像拼接的快速算法,利用ORB特征点作为匹配特征,以二进制特征向量进行特征距离计算,使特征提取与特征匹配速度大为提高.在图像配准过程中,采用次近邻过滤算法、交叉验证算法以及RANSAC估计算法,鲁棒地计算出拼接图像序列之间的单应矩阵.图像配准之后,相同像素位置不同的图像仍然存在一定的颜色偏差,通过对融合图像位置加权,利用改进的α-混合算法,将图像边缘位置信息纳入计算,使得图像能够自然融合,解决了图像拼接的边缘缝隙问题.整个算法对输入图像数据的复杂噪声干扰具有较好的抵抗能力.     

利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法

针对基于局部结构特征的图像配准算法对特征描述不够精确、外点剔除过程运算复杂度高的问题,提出了一种利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法。算法定义了一种基于空间序列的特征点描述子,通过定义特征点间的连接权值和排列顺序构成点的特征来描述,融合了图像局部结构和全局信息;通过对随机采样一致性检验的改进,采用投票策略和随机采样一致性检测的方法,解决外点剔除问题;利用空间序列描述子进行图像配准,通过配准和外点剔除交替迭代进一步提高配准精度。定量分析与实验结果表明:与传统的特征点匹配算法相比,该算法具有结构简单、易于实现的特点,具有配准精度高和计算时间少的优点,具有较高的复现率和准确率。     

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法

为能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化,提出了一种新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。     

一种基于图像特征块匹配的电子稳像算法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定算法。该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作。在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波。试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求。     

红外序列图像目标的高效跟踪

针对Mean shift算法中仅使用灰度特征难于实现对红外序列图像目标准确跟踪的问题,提出了利用边缘-灰度特征相融合的目标跟踪算法.为了实现红外序列图像中目标的高效跟踪,在研究Mean shift灰度特征的基础上,根据红外序列图像的边缘方向信息与灰度信息构建了边缘-灰度目标模型,将此模型应用到目标跟踪算法中,提高了Mean shift算法在红外序列图像目标跟踪过程中的运算能力.实验证明,该方法能够增加灰度直方图对目标模型的描述能力,提高了目标跟踪算法的鲁棒性.     

基于PCNN的人脸图像分割算法研究

研究了基于PCNN的人脸图像分割算法。利用简化型PCNN对人脸图像进行分割,根据人脸图像的灰度特征和空间信息的相关性,得到了人脸图像的神经元点火序列,该点火序列就是图像分割的结果。通过MATLAB仿真实现了该算法,表明该算法具有一定的工程价值。     

DWT域的图像哈希算法

图像哈希是根据人类视觉系统的特点,以图像内容为基础,从数字图像数据中提炼出剪短的二进制代码,映射成固定的数字串,可用于反映图像的重要视觉特征.通过对现有图像哈希算法的调查研究,提出一种新颖的哈希提取算法.该算法了结合图像离散小波变换(DWT,Discrete Wavelet Transform)系数和环形分割算法计算出图像特征向量,最后量化压缩编码成图像哈希序列.实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性,且优于对比算法.     

基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法

针对Mean Shift跟踪算法使用直方图描述目标颜色特征存在误差以及用试探的方式不能准确描述目标大小变化这2个问题,提出了一种能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。     

基于尺度特征的手机拍摄打印数字序列分割

针对手机拍摄图像中普遍存在几何失真、光照不均和噪声等现象,提出了一种基于数字尺度特征的数字序列分割算法NSFS.该方法首先对数字序列图像进行预处理,消除噪声和残留表格线;然后,提取包含数字序列的最小矩形,利用数字尺度特征,对包含数字序列最小矩形的每个连通分量进行数字分割.此算法实现简单,适用于不同数据表格、不同字体和格式的数字序列.目前业界仍没有合适的图像库,为验证算法的性能,搭建了一个基于不同品牌手机拍摄的不同表格的图像库.基于此数据库的实验表明,基于数字尺度特征的数字序列分割算法达到了96％以上的正确分割率.     

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Shi-Tomasi-SURFORB算法,...     

视频序列中运动人脸的检测与特征定位

针对视频序列中运动人脸的检测与特征定位问题,给出了一种算法,即通过计算并比较人脸区域而不是整幅视频帧的峰值信噪比（PSNR）,先从视频序列中找到人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,然后再进行人脸的准确检测与特征定位。首先利用Adaboost方法检测出人脸的大致范围,再根据肤色模型确定人脸的具体位置并从图像中提取出人脸部分,然后利用基于帧间差的人脸区域的PSNR判断图像清晰度,从而定位出人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,最后进行人脸检测和特征定位。对实际视频序列的计算表明,给出的算法在时间效率上较高,人脸的检测与特征定位效果较好。     

基于光流的运动目标检测与跟踪

采用经典的光流计算方法,对运动目标检测与跟踪。经仿真实验验证算法具有精度高,计算速度快的特点。将算法引入到序列图像的运动目标提取,可以比较完整地从背景中提取出运动目标,并能够稳定跟踪序列图像中的运动目标。     

针对动态场景的快速视差图像预测方法

要在机器人导航、视频监控和人机交互等领域,从立体图像序列中计算动态场景的三维结构时,大多数空-时立体方法和场景流方法,没有充分利用前一帧视差图像的信息计算下一帧视差图像,导致在计算每一帧视差图像时,对应点的搜索空间降低了视差计算的速度。针对这一问题,提出了一种有效的视差图像预测方法,利用稳定的基于角不变量特征的三维配准算法,估计立体装置在相邻两帧之间的自主运动参数;并建立了相邻两帧视差图像之间的变换关系。所提法能够快速计算具有时间一致性的视差图像序列,仿真和真实实验证明了其有效性。     

数字图像隐藏处理设计

本设计采用Matlab程序,根据信息混合算法,设计信息隐藏于数字图像中,用户可任意改变混合参数,即可观察信息隐藏效果及计算出混合图像与载体图像均方根误差和,并可根据需要存储结果,分析特征.这种图形化、可视化,形象直观便于理解图像隐藏处理过程和算法模型的物理特征,本设计开发目的是给数字图像处理的学习与分析研究提供一个软件平台.     

非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法

针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解, 提取的特征序列不连续, 导致轮廓提取效果差的问题, 提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法. 首先, 对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理, 获取人体特征提取图, 设计一种人体运动序列顺序概率图模型, 以保证特征序列提取的连续性; 其次, 构建人体肢体外观模型, 基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线. 实验结果表明, 该算法能提取连续的特征序列, 提取的人体姿态轮廓精确度较高, 且具有较高的效率和鲁棒性.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．