基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于ORB特征的图像误匹配剔除算法研究

针对随机抽样一致算法在误匹配剔除时存在稳定性不足、效率较低等问题,提出一种粗剔除与精剔除相结合的误匹配消除算法.该算法首先利用最小距离法对特征点进行筛选获得初始匹配点集;然后通过计算特征点的相关性实现精剔除;最后将该算法应用于ORB-SLAM2系统进行验证.试验结果表明,该算法可有效剔除误匹配特征点,获得匹配精度更高的...     

基于多尺度损失函数的误匹配剔除方法

针对图像关键点误匹配剔除问题,提出了一个多尺度损失函数。对每个候选匹配,该损失函数分别从单样本分类正确性、局部邻域结构一致性和全局几何一致性三个层面进行约束,利用有监督的学习方式训练一个深度神经网络进行错误匹配的剔除。在原始匹配结果质量评估和下游应用精度上的实验表明,新的损失函数引入了更丰富的信息,能进一步提升原有网络结构的结果。同时,所提方法在图像关键点初始匹配精度不高的情况下具有更显著的优势。     

一种基于仿射变换的SIFT误匹配剔除方法

针对基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)在配准过程中存在大量误匹配的问题,提出一种基于仿射变换的误匹配剔除方法.该方法首先根据SIFT算法粗匹配后得到的初始匹配点对,利用最小二乘法求解仿射变换的系数,然后通过不断迭代去除均方根误差较大点对的匹配关系.以长汀县不同时相的TM影像配准为案例的实验结果表明,所提出的方法简明高效、配准精度优于目前被广泛使用的RANSAC误匹配对剔除方法.     

基于网格运动统计的自适应图像特征匹配算法

针对网格运动统计(GMS)算法性能依赖特征点数量且当特征点检测较少时存在误匹配集中的问题,结合一致性约束思想,提出了一种基于网格运动统计的自适应特征匹配算法.首先对待检测图像引入网格划分,依次对每个网格区域设置自适应阈值并进行特征点检测;然后使用旋转特性的二进制描述(rBRIEF)算法对特征点描述并基于汉明距离完成特征点匹配;最后采用GMS算法做初次误匹配点剔除,利用随机抽样一致算法筛选出精确匹配点.实验结果表明:该算法能有效剔除误匹配点,提升匹配质量且实时性高,对于低纹理结构的图像匹配也具有很好的鲁棒性.     

基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

具有几何约束的SURF算法图像拼接

利用SURF算法提取出两幅待拼接图像重合部分的特征点,然后根据特征点对两幅图像进行拼接.但两幅图像的重合部分匹配的特征点对所在直线的斜率、及特征点对之间的距离相等或近似相等.所以利用上述关系提出具有几何约束的SURF图像拼接算法,以消除误匹配点,为后续的RASAC算法提高效率,且提高算法的拼接正确率.最后对拼接的图像使...     

一种基于图像相关的图像特征提取匹配算法

本文提出了一种基于立体视觉技术进行特征提取和匹配的算法。在立体视觉技术基础上以投射大小光斑的方法增加自由曲面的图像特征,有效的获得了图像的主要信息,建立图像之间的点映射关系。由图像相关性对匹配进行约束,选择最佳匹配点,获得象点在两个坐标系统中的三维空间数据,然后进行数据拟合得到非特征点的数据,大大提高了图像配准的效率和准确性。     

基于改进演化算法的快速图像相关匹配

提出了一种基于演化算法的快速图像相关匹配的新方法,详细介绍了染色体编码的编码方法选取、适应度函数设计及演化算子设计,并对演化算子设计做出了部分改进．实验结果表明：与传统的遗传算法相比较,改进的演化算法能够更快而且有效地实现灰度图像的相关匹配．     

基于组件的几何约束求解新策略

几何约束求解是智能CAD的核心问题,在研究装配模型的基础上提出了一种基于组件思想的约束求解策略.该策略将整个几何约束系统分为多个组合元,将循环约束约简为组合元中的边界元进行求解,并利用约束传播机制的局部性充分减小约束求解的规模.此约束系统求解策略可以应用于大型装配系统的参数化求解.     

基于小波变换的新阈值法心电信号去噪的研究

心电信号反映人体的健康状况,在采集过程中容易受到高频、低频等多种干扰,而传统小波去噪方法的效果不是很理想。提出一种基于离散小波变换的新阈值法,与传统的硬、软阈值法比较,该方法在一定程度上有效地抑制各种噪声,能够更好地保持心电信号的特征和波形幅度。并用MIT-BIH数据库对提出的新阈值法进行验证。实验结果表明所提出的算法与传统小波阈值法相比,能更好地保持心电信号的几何特征,具有更高的信噪比,取得良好的去噪效果。     

马尔可夫随机场和模拟退火算法的SAR图像相干斑抑制方法

在合成孔径雷达(SAR)成像中,相干斑的存在严重影响了SAR图像的质量.由于马尔可夫随机场(MRF)可以很好地描述空间的连续性,如果选择适当的邻域系统,就可以很好地建立图像的结构特征模型.因此,为了抑制相干斑噪声,作者提出把吉布斯马尔可夫随机场(Gibbs-MRF)和模拟退火算法应用于SAR图像处理中.将图像强度理解为雷达散射截面积(RCS),采用模拟退火算法结合贝叶斯准则估计雷达散射截面积来抑制相干斑噪声.实验结果表明了此方法是有效的.     

基于模糊几何加权的区间多目标规划问题

区间多目标规划问题是实际决策问题中常见的一种形式,考虑到各目标函数重要性的不同,提出了模糊几何加权法来求解区间多目标规划问题.首先给出了区间多目标规划问题的确定型转化方法,构建了与其等价的模糊几何加权单目标规划模型,定义了确定型多目标规划中各目标函数的隶属度函数,在此基础上提出了当目标函数分别取不同的权重时,非劣解以及目标函数最优值区间的求解方法,最后通过算例验证了该方法的可行性与有效性.     

一种大气急流计算方法

异常检测是计算机视觉的一个经典问题.针对异常样本稀少在真实场景中异常很难被捕捉,且标签难以获取,提出一种仅用正常样本进行训练的端到端异常检测模型.首先,通过自动编码器对输入图像进行编码,得到它的低维特征;然后,用一个自回归概率密度估计器对低维特征的概率分布进行正则约束,解码器再将其恢复至原始输入大小;最后,使用一个分类器来判断生成图片的真假.编解码器之间使用了跳线连接,能够最大限度地提高该模型对正常样本的记忆能力.本文在CIFAR 10和UCSD Ped2数据集上进行了实验,测试结果显示,IFAR 10总共10个类别的平均曲线下面积（AUC）达到73.5%,UCSD Ped2的平均曲线下面积（AUC）达到95.7%.结果证明,该模型能够明显提高异常检测的效果.     

基于RSSI的指纹法与几何法联合的室内无源感知定位

提出基于斯皮尔曼相关系数的指纹法,具有非空间属性的指纹向量间的相似度可用该指纹法进行比较.在指纹法和几何法基础上,提出一种基于RSSI的指纹法与几何法联合的室内无源感知定位方法(F&G法).仿真结果表明,相对指纹法和几何法,F&G法能提高定位精度.     

一类带性能约束的二维几何布局优化

提出一类带性能约束的二维几何布局优化问题模型及其求解算法．该算法分三个 阶段处理，即嵌入阶段、可行初始布局阶段和优化布局阶段，并给出每个阶段相应的几 何布局质量的评价标准函数、算法和结束准则。在具体的求解过程中；综合运用了拟 物原理、广义力矢量松弛法原理、有向树搜索原理来构造布局优化的算法．给出一种 在可行布局范围内不断压缩几何体布局的范围同时进行迭代改善布局过程的方法来寻 找最聚集的优化几何布局．用Ｆｏｒｔｒａｎ语言编制了相应算法及图形显示的程序，文 后给出了算例的验证结果。     

一类基于多特征的模糊加权人脸识别算法

为提高正确识别率,将Eigenfaces、EigenUpper、EigenTzone和二阶特征脸法四种方法的初步识别结果先模糊化,然后采用模糊综合函数加权组合后获取新的距离函数以得出最终的识别结果.通过针对ORL数据库的实验表明,应用多特征模糊加权算法进行人脸识别是行之有效的.     

基于改进的多特征哈希的近重复视频检索

随着互联网的迅速发展,产生了大量的近重复视频。文章提出了一种改进的哈希算法提高近重复视频的检索准确性,根据语义哈希对图像检索的原理,对算法中的邻接矩阵进行改进。邻接矩阵表示KNN图中样本间的邻接关系,文中不再使用0和1两个值表示样本间的邻接关系,而是引入高斯核函数来表示,提高了模型的检索精度。实验结果表明所提出的方法具有更高的检索精度。     

基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法

加权几何平均的组合预测是一种非线性的组合预测方法,在传统的组合预测模型的基础上,建立了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,提出优性组合预测的概念,并给出其计算组合预测权系数的线性规划的解法。实例分析指出该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而表明该模型的有效性。