多尺度边缘信息的遥感影像快速匹配

本文应用一种由改进的拉普拉斯金字塔算法提取的多尺度边缘信息作为特征模板,从而可将影像的灰度信息的匹配转化成特征的匹配,利用特征模板与待匹配影像建立间接的相似性度量,以达到提高速度、抗几何失真及灰度变化的目的。同时该方法的多尺度特性,可以满足对于匹配精度和匹配速度的多种需求。实验证明,该方法在保证了互相关影像匹配的精度优势条件下,提高了影像匹配的速度,具有很好的鲁棒性和抗干扰能力。     

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.     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.     

基于图像梯度信息强化的SIFT特征匹配算法改进

针对传统特征匹配算法匹配率低的问题, 提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换（SIFT）特征匹配算法的改进算法. 首先通过适当的梯度算子求出梯度图; 然后以特定权值将梯度图与原图融合, 归一化后对融合图像进行高斯模糊; 最后利用传统算法进行特征提取. 实验结果表明, 改进算法的视角、 旋转不变性明显优于原算法, 对亮度变化较大或有噪声的图像匹配率也略有提升, 有效提高了SIFT特征匹配算法的准确性.     

火星探测器着陆过程中图像匹配的性能研究

以火星探测器着陆过程中通过图像匹配估计位置参数为背景,针对探测器拍摄的实时图旋转以及尺度变化等对图像匹配算法的影响做一系列研究,寻找适当的旋转角度以及尺度大小来获得较高的匹配精度.以SURF算法为研究对象,结合RANSAC算法对误匹配点进行剔除,提纯匹配点,综合定义了正确率的概念,方便对匹配结果进行判断.实验结果表明,实时图旋转角度以及尺度大小和匹配的正确率呈一定的规律在变化,在应用到火星探测器着陆过程中实时图的选取时,相对于参考图选取适当旋转角度和尺度的实时图能在一定程度上提高图像匹配的准确率.     

结合空间金字塔局部特征的谱匹配算法

为提高基于谱分解的图像匹配算法的匹配精度,通过对中心对称局部二值模式(CS-LBP)进行修正,并引入空间金字塔尺度划分方法,获取图像局部特征描述向量;并以此向量之间相似性作为度量方式,重构邻接矩阵,通过谱分解获取特征点匹配关系.通过对比实验,结果表明,该算法匹配精度较高.     

基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配结果存在大量的错误匹配点对,提出一种基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法(DSLSR-SIFT).该方法使用双尺度描述符来计算初始匹配点集,然后加入局部搜索区域限制条件在初始匹配点集中剔除偏离区域限制条件较大的点对从而得到提炼的匹配结果.最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行评估两种算法的匹配结果.实验结果表明,本方法比SIFT算法在匹配正确率上平均提高了17%左右,显著地提高了匹配精度.     

一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法

针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基础进行多尺度采样,提取CN-HOG拼接特征构建尺度相关滤波器,得到目标的最佳尺度;最后设计了模型的自适应更新策略,通过判断目标是否发生遮挡来决定是否在当前帧进行模型更新.在50组视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验.实验结果表明,在复杂的跟踪环境条件下,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡和尺度变化等问题,且具有较快的跟踪速度.     

图像基于小波包变换的多尺度匹配算法

基于梯度算子的图像匹配方法存在收敛速度慢、迭代容易落入局部最优点等问题,针对这些问题,提出了一种基于小波包变换的多尺度图像匹配算法.该算法利用小波包的多尺度特征对图像进行不同分辨率的分解,先对低分辨率的子图像进行匹配,再根据该结果对高分辨率的子图像进行匹配.实验表明该算法匹配准确度高,计算速度较快且减小了迭代落入局部最优解的概率.     

基于SIFT的UAV载组合宽角相机影像匹配方法

针对无人驾驶飞机UAV(Unmanned Aerial Vehicle)航空组合相机获取的大像幅影像旋偏角较大、 大尺度变化和颜色差异明显的问题, 提出基于极几何和单应约束的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征多尺度LSM(Least Squares Matching)算法。该算法顶层金字塔影像采用SIFT快速匹配, 对匹配结果利用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法计算影像间单应矩阵和基本矩阵; 对影像进行Harris特征提取, 根据极几何和单应约束采用双向一致性相关系数算法进行密集匹配; 通过更新单应矩阵, 设定阈值删除误匹配点; 对匹配的同名点进行最小二乘匹配获取子像素级精度。通过对具有较大旋偏角、 大尺度变化和颜色差异的3组实际航摄影像的试验对比表明, 与传统方法相比, 该算法具有较高的匹配成功率和较好的有效性。     

机器人单目导航系统中改进的灰度相关匹配法的研究

给出了移动机器人单目导航系统的功能模块组成,介绍了匹配的基本概念及其在单目视觉导航系统地图创建中的应用.在讨论了几种典型的图像匹配技术的基础上,重点对基于像素灰度相关匹配进行了研究,提出了一种改进的灰度相关匹配法,经实验证明能有效解决原有归一化积相关灰度匹配速率低和序贯相似性检测法阈值难确定的不足.     

基于小波变换的置乱-扩散算法的研究

在图象分级的基础上,利用小波变换的原理,对小波变换后的每个子图象进行置乱操作,这样在逆变换还原图象时,图象中的每个点不仅位置发生了改变,而且灰度值也发生了改变,使算法达到很好的置乱效果．通过将随机选用的置乱矩阵与迭代的次数作为密钥,提高了算法的安全性．实验证明,置乱后还原的图象清晰度高,算法抗攻击能力强,可适用于图象加密和图象隐藏的预处理过程．     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

一种异形自适应窗口局部立体匹配算法

如何通过立体匹配提高图像景深精度一直是机器视觉研究领域的一个难点, 针对自适应窗口算法易受光照不均和窗口形状难以有效描述待匹配图像边界等问题, 提出一种异形自适应窗口局部立体匹配算法. 由于传统 Census 变换易受中心像素波动影响, 因此提出一种像素信息三维化处理技术, 并通过窗口内非中心像素间差异和窗口间中心像素的差异信息计算匹配代价; 为更好地贴合图像轮廓, 提出了由双螺旋路径法确定的异形窗口进行代价聚合, 对像素区域同时沿两条搜索路径自适应确定形状大小, 形成比传统技术更加高效多变的匹配窗口. 实验结果表明, 相比 Middlebury 平台上其他算法, 所提算法具有更为准确的图像边界描述能力, 可有效提高立体匹配精度, 同时对于光照不均的情况具有更强的鲁棒性.     

采用离散小波变换和游程长度编码的图像压缩与恢复

为研究图像的压缩与恢复技术,提出了采用离散小波变换和游程长度编码实现图像的压缩与恢复．首先将原图进行3层离散小波分解,然后对分解后的子图分别采用游程长度编码实现图像压缩,最后进行游程长度解码和离散小波反变换实现图像恢复．通过对4张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法具有较高的压缩率和较小的压缩误差,尤其适合于邻度像素灰度值相关性高的图像．     

基于混沌遗传算法与小波多分辨率分析的岩心图像匹配

针对岩心图像尺寸大,特征信息不明显的特点,充分利用混沌遗传算法的随机性大大减少了传统搜索算法消耗的大量运算时间。利用小波多分辨率分析的方法在小波变换子图像上进行粗匹配,再在原始图像上精匹配,浓缩了岩心图象的特征信息在保证匹配准确度的同时提升了运算速度。将混沌遗传算法与小波变换多分辨率分析相结合,将其应用于大幅岩心图像的配准。实验表明,该方法能够快速而有效地进行图像配准,兼顾了匹配效果和匹配速度。     

机场目标检索在雷达景象匹配数据库中的应用

采用基于内容的图像检索方法，对雷达景象匹配数据库中的图像数据进行兴趣目标的查询检索与识别．由于雷达图像具有受斑点噪音影响明显等特点，故综合运用迭代阈值选取以及区域生长的方法，进行兴趣目标（主要是机场）的分离；由于匹配数据库中图像数据范围比较大，包含目标多，为了在检索过程中确定检索目标在图像中的位置，预处理时，采用对同一图像多幅子图进行特征提取的方法，最终在检索时通过子图范围来确定目标在大幅图像上的位置．由实验分析，证明在机场目标的检索识别中，这一方法是可行的．     

应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法

结合P-Fibonacci加密算法和模糊归类,提出一种自适应水印新算法.利用P-Fibonacci加密具有良好的均匀性及安全性,将水印图像的像素位置打乱,消除了二维数字水印图像的像素空间相关性,使嵌入水印后的块效应降低.对原始载体图像进行分块,结合人类视觉系统的纹理和照度掩蔽特性,得到纹理模糊函数和各图像子块的归类结果,并自适应地确定水印的嵌入强度.对载体图像的各子块进行离散小波变换(DWT),将经P-Fibonacci加密算法加密后的水印信息重复嵌入各子块DWT域的低频部分.实验结果表明:该算法抗JPE     

变形系数相关的最小二乘匹配算法

对在图像匹配中被广泛使用的最小二乘算法进行了改进．最小二乘算法精度高,但收敛速度很慢．根据图像中除少数高度变化不连续的区域外,大多数区域的变形参数都是连续变化且平缓这一特点,在最小二乘算法的迭代过程中,变形参数初始值视情况取前面的结果．实验表明,这一改进大大提高了最小二乘匹配算法的计算速度,同时保持了其精度和匹配率     

一种镜像立体匹配改进算法

基于图像视差的三维扫描技术中,计算样本外形需要从存在干扰的图像中寻找匹配对应点,提出一种镜像立体匹配改进算法,处理场景存在镜面的情况下物体和镜像的点点对应问题.新算法通过计算像素点与其邻域的灰度值之差,结合变权构建多维判别向量,通过判断物体空间和像空间中对应点的多维向量夹角的大小,来确定两个像素是否匹配.实验结果表明,相比传统的SAD,NSAD,SSD,NSSD立体匹配方法,新算法能够更好地处理有衰减模糊和色差的图像匹配问题,提高重现物体的几何外形精度.