基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点.为了实现有效的单个沙丘跟踪,该文提出了适用于沙丘图像的基于相似三角形原理的尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)的特征点筛选算法.该算法利用暴力匹配法匹配SIFT与SURF特征点,...     

一种改进SURF算法的单目视觉里程计

基于微软Kinect传感器,提出一种改进SURF(speeded up robust features)特征提取算法的单目视觉里程计新方法。用Kinect传感器获得环境彩色和深度图像,再采用基于特征点信息的改进的SURF算法完成彩色图像特征点的提取与匹配,提高匹配的正确率和鲁棒性,随后进行与深度图像的映射,实现三维重建并利用最小平方中值定理估计出机器人的路径信息。实验证明,该方法匹配正确率较SURF算法更高,在动态环境下具有很好的鲁棒性,是一种简单、有效的单目视觉里程计新方法。     

基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法

为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明：本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。可见达到了准确、实时的工件定位目的。     

非结构地形环境下基于特征融合的倾斜摄影测绘建模优化方法

[目的]利用无人机进行大尺度非结构地形环境测绘时,由于无人机倾斜摄影得到的图像在测绘建模时会存在仿射变形较大、透视畸变严重、局部特征变化各异等问题,进而导致建模数据匹配困难.为解决这一问题,本文提出了一种基于特征融合的倾斜摄影测绘建模优化方法.[方法]首先融合图像的颜色信息及近似最近邻快速库(fast library for approximate nearest neighbors, FLANN)优化的加速稳健特征(speed up robust feature, SURF),然后结合优化的SURF与最稳定颜色区域特征(maximally stable color regions, MSCR)实现仿射变形图像间快速准确的特征提取及匹配.[结果]本文的特征匹配算法在1.25 s内得到757个最佳匹配点;相对于基于尺度不变特征(scale-invariant feature transform, SIFT)、SIFT+MSCR和SURF的特征匹配算法,最佳匹配点的数量分别提高141%、29%和34%,匹配时间与SURF接近,远低于SIFT和SIFT+MSCR.测绘建模得到的点云与参考点在...     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

物联网下大区域校园智能视觉特征定位技术仿真

为了解决传统技术易受外界干扰,造成视觉特征存在缺失,影响定位结果,且仅可应用于颜色特征显著的视觉特征定位的弊端,通过SURF法和Euler距离匹配研究了一种物联网下大区域校园智能视觉特征定位技术。通过物联网技术对监控的大区域校园图像进行智能采集,给出物联网视觉传感器分布情况。针对采集图像进行预处理,增强图像干扰抑制能力。把图像当成包,把分割后图像块当成包中的示例,在大区域内为某视觉图像确定最优标注。在此基础上,通过SURF算法对视觉特征点进行检测,利用Euler距离实现物联网下大区域校院智能视觉特征匹配定位。结果表明：所提技术检测特征无显著差异,具有不变性;对白天校园人行道区域进行视觉特征定位,定位误差低;对夜间校园主干道区域进行视觉特征定位,定位误差较白天无显著差异。可见所提技术视觉特征定位精度高。     

尺度与特征强度自适应的SURF特征点匹配算法

为解决SURF(speeded-up robust features)图像匹配算法无法实现特征点定位精度和匹配成功率的同步提升问题,在深入研究SURF特征点的尺度、特征强度与匹配性能间关系的基础上,提出了一种特征点尺度与特征强度自适应的SURF特征点匹配算法.该算法通过不同尺度的特征点与不同的特征强度阈值相适应的特征点匹配机制,较好地保持了特征点定位精度与匹配成功率间的平衡,从而实现了高性能的SURF特征点匹配.实验结果表明:与传统的SURF算法相比,本算法能够获得更多高精度的匹配特征点对,对于基于特征点的图像配准与基于图像的三维坐标计算等图像处理算法的精度提升具有较大作用.     

基于改进SURF-BRISK算法的航拍图像拼接方法

针对无人机航拍过程中由于像抖和倾斜透视形变等因素会影响后续的图像拼接效果的问题,结合有一定规则形状的航拍对象,提出一种基于改进SURF-BRISK算法的航拍图像拼接方法。首先通过改进的SURF算法进行特征检测,然后通过BRISK算法进行特征描述,接着使用Hamming距离进行特征匹配,使用RANSAC算法对匹配点进行提纯并计算单应性矩阵,以及使用双线性插值法对图像进行插值,最后通过加权融合法进行融合,进而实现大视场航拍图像的快速准确拼接。以光伏电场航拍图像为例进行实验测试,结果表明,相较于经典的SURF算法以及现有的SIFT等图像拼接算法,改进SURF-BRISK算法的特征检测时间平均缩短了43.14%,并且检测到的特征点分布较均匀,在存在各种变换的图像之间保持79.44%的重复率,稳定性强;在特征描述中,BRISK算法所用时间是SURF的三分之一,且特征匹配正确率高达91.56%。研究结果为有规则形状的航拍图像拼接提供了新的参考方法。     

RGB颜色空间新的色差公式

本文基于RGB颜色空间,对目前使用较为广泛和最近使用的几种RGB颜色色差算法进行分析对比,评价其优缺点,吸收它们的优点,屏蔽它们的缺点,提出了一种全新的基于特征向量的色差公式。本文给出了基于RGB颜色空间的特征提取方法和特征向量的色差计算方法。通过图像的分割实验对比,验证了本算法的有效性和平滑性。本算法得到的色彩溶差符合人眼的视觉判断。由于本算法具有较小的时间复杂度和空间复杂度,可应用于实际生产与生活。     

改进的SURF算法在彩色车载影像匹配中的应用

在分析了具有尺度不变特征的鲁棒特征加速算法(SURF算法)的基础上,提出了一种基于高斯颜色模型的增维彩色SURF算法.该算法将RGB颜色模型转换到高斯颜色模型,使用SURF算法(增加了48维颜色特征描述向量)进行匹配,再使用核线约束剔除误匹配.结果表明:尽管相对于原有的SURF算法略微增加了计算量,但是在匹配点对数、匹配正确率、匹配点分布均匀性上都具有明显的优势.     

基于内容的图像检索技术

综合视觉特性,基于内容的图像检索图像特征提取的关键是图像低层视觉特征的提取技术,内容主要包括图像的颜色特征、形状特征以及颜色的空间分布特征,采用线性组合以及加权颜色空间分布熵四种方法来提高图像信息熵和空间分布熵进行图像检索的性能。     

流形学习在图像检索中的应用研究

图像检索技术是一项融合图像处理、数据库、计算机视觉及图像理解等多个领域技术为一体的近似匹配技术。图像检索技术主要体现在图像特征提取与匹配两个方面,从图像特征提取层面看,现阶段国内多数检索法均是围绕图像底层特征（图像形状、图像颜色等）进行检索,其中所提取的图像特征数据大都为高维向量。     

基于形状特征分划分的树状区域匹配图像检索

提出了一种依据形状特征划分的树状区域匹配的图像检索算法,其思想是首先基于形状特征将图像发为若干给定浓度的树状关系区域,再结合所划分区域的结构关系及其颜色特征进行匹配检索。通过2个检索粗过滤条件,显著提高了检索响应速度,应用此算法,图像中对象的几何变换（移动、旋转、比例缩放）不会影响到查询结果,实验测试的结果表明,与一般的颜色直方图匹配算法相比,该算法大大提高了检索效率。     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

基于特征的图象查询和检索系统

介绍了一个基于特征的图象查询和检索系统．该系统由查询模块、特征提取和描述模块、匹配模块、图象显示模块和图象库管理模块组成．系统既支持基于颜色、纹理、形状的单一特征查询,也支持结合不同特征的更符合视觉要求的综合特征查询．该系统已结合实际图象库进行了查询和检索实验,中给出一些实际检索结果。     

SURF算法在局域盲人图像导航中的应用

局域盲人图像导航即在建立基准图像信息特征库的基础上,对实时拍摄图像提取特征并与基准图像特征库进行匹配,得到相应地理信息并语音输出给盲人,从而实现导航的一种方法。本文基于SURF算法对图像特征进行匹配,首先提取SURF特征点,然后采用Hessian矩阵迹快速索引匹配以及匹配点距离差平方和的相似性度量方法进行匹配。实验表明SURF匹配算法优于SIFT匹配算法,并可实现快速、鲁棒、准确匹配,为实现盲人局域图像导航奠定理论基础。     

面向装配机器人的零件视觉识别与定位方法

针对装配过程中背景复杂、零件形状多样性等因素导致的识别与定位精度较低的问题,结合加速稳健特征(SURF,speeded up robust feature)算法、快速视网膜特征点(FREAK,fast retina keypoint)算法、汉明距离及仿射变换等,给出了的一种零件识别与定位方法.首先通过SURF与FREAK算法对装配零件的特征点进行描述,其次以汉明距离作为匹配点的相似性度量,最后采用随机采样一致性(RANSAC,random sample consensus)算法进行二次匹配去除无效匹配点对.通过模板图像与装配零件图像建立四参数的仿射变换模型,结合仿射变换求解装配零件的质心坐标,再利用视觉系统的标定参数得到零件质心的世界坐标.实验结果表明,该方法实现了对装配零件快速精准的识别与定位.     

SURF与RANSAC组合图像拼接算法

针对目前基于尺度不变特征变换匹配算法(scale invariant feature transform,SIFT)的图像拼接算法存在的算法复杂度高、算法的特征点匹配精度不准的问题,提出了一种SURF和RANSAC组合的拼接算法。算法从特征点提取匹配出发,基于筛选过滤的提纯思想对初步筛选的特征点进行优化从而达到提高融合质量的目的。筛选过程使得算法具有一定的鲁棒性,同时算法降低了时间上面的消耗。基于SURF和RANSAC的组合图像拼接算法可实现高质量的图像拼接,是一种加速图像拼接速度兼具鲁棒性的图像拼接算法。     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

一种改进的SURF快速匹配算法

经典的SURF(speeded up robust features)算法在匹配的过程中,对一幅图像上每一个选定的特征点都要与另一幅图像上所有的特征点一一进行匹配,耗时较高,并且由于误匹配导致匹配的准确率下降.基于此,结合特征点的分类思想对SURF算法进行改进.根据特征点邻域内像素之间的差值形成一个4维的特征向量,与SURF的特征描述子相结合形成68维的特征向量,以达到提高匹配速度和准确率的目的.在哥伦比亚大学Coil-100图像库中对改进SURF算法进行试验.结果表明,相对于经典SURF算法,改进SURF算法在速度上有很大的提高.