基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法

为了进一步提高基于谱特征的图像匹配算法的精度并拓宽其应用范围,提出了一种基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法.通过引入对样本数据具有更好区分性的椭圆形几何,结合数据统计特性定义了椭圆形度量.对特征点构造谱特征时,根据椭圆形相对距离选择子特征点集并构造无向加权图,对利用椭圆形度量获取的关联邻接矩阵进行谱分解,基于特征值和谱隙向量的统计量构造椭圆形度量谱特征.在特征点匹配过程中,根据椭圆形距离度量谱特征之间的相似性,建立匹配数学模型,并采用贪心算法进行求解.针对序列图像以及视角变换、形变较大图像的对比实验结果表明,所提算法的匹配正确率保持100%,优于其他谱特征匹配算法.椭圆形度量谱特征提高了匹配算法的精度,对噪声具有较高的鲁棒性.     

基于马氏距离谱特征的图像匹配算法

传统的基于谱特征的图像匹配算法中,采用的欧式距离度量不能公平地反映数据样本各维度分量之间的潜在关系,并且当存在较大的形变和出格点时匹配精度和稳定性较差.为了解决谱特征构造中所存在的问题,文中提出一种基于马氏距离谱特征的图像匹配算法.该算法首先利用马氏距离在子特征点集上构造局部无向加权图;接着对图的关联邻接矩阵进行奇异值分解,用特征值向量构造描述点集属性的马氏距离谱特征;然后根据马氏距离谱特征构造出匹配矩阵,并利用贪心算法得到图像特征点之间的匹配关系;最后,为了进一步提高匹配的精度,采用SVM方法剔除误匹配点.大量实验结果表明,该算法提高了匹配的精度,并且对出格点问题具有较高的鲁棒性.     

基于KCCA的特征匹配方法

特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用。借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根据投影向量之间的相似性进行匹配。仿真实验结果表明,该算法优于基于谱分解的特征匹配算法,在图像含有噪声和存在结构误差的情况下,算法具有较高的匹配率。     

一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法

文章提出了一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法,利用递增权值函数,分别对2幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,其次进行SVD分解;通过分解后的矩阵特征值和特征向量,寻找匹配矩阵,根据匹配矩阵的特征信息,实现2幅图像特征点之间的匹配;通过对Laplace矩阵和邻接矩阵比较实验,表明了Laplace谱能使发生刚体变换前后的图像获得更高的匹配精度,递增权值函数的Laplace谱比欧式距离的Laplace谱匹配精度要高。     

一种局部监督式纹理分类算法

在小波理论的基础上,提出一种新的纹理分类方法.通过计算一连串的小波分解和模运算得到包括多尺度和多方向共现信息的局部描述符——散射向量,该描述符具有局部平移不变性和线性变形性,然后使用PCA模型选择散射向量得到一种监督式纹理分类算法.最后,采用CURET纹理数据库进行算法验证.结果表明,本文算法具有较高准确率,且能很好对具有相同功率谱的纹理进行分类.     

基于谱特征的图像匹配算法

传统基于谱图的图像匹配算法大多利用特征点集中点的位置关系进行匹配,并未充分利用特征点周围的灰度信息,为此,文中提出了一种基于谱特征的图像匹配算法,该算法利用线图谱来反映特征点周围灰度的变化,对特征点周围的邻域点进行分层,并对每层中的点构造线图,通过线图谱获取特征点的谱特征;理论分析表明,该谱特征具有旋转不变性、亮度线性变化不变性及对噪声的较高鲁棒性.最后,利用匈牙利算法求解匹配问题,输出匹配结果.实验结果表明,文中算法具有较高的匹配精度,在待匹配图像间存在较大形变时,也可以获得较好的匹配结果.     

基于谱聚类的二分网络社团检测算法

针对二分网络社团检测算法存在精度不高和丢失原始网络信息等问题，设计了一种新的融合奇异值分解的谱聚类(SVD-MS)算法.该方法是将Barber的二分网络模块度最大化问题映射到奇异值向量分解上，并结合启发式算法快速求解向量划分问题.在3个真实世界的网络中对比SVD-MS算法与7种算法的模块度，结果表明，在保留原始网络信息的情况下，SVD-MS算法能更有效地划分二分网络的社团结构.     

双重约束非负矩阵分解与改进正交匹配追踪算法的语音增强

针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法.采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征.通过改进正交匹配追踪算法提升重构精度,并结合语音信号在时频域的分布特征,引入低通滤波器进一步平滑重构后的...     

环形向量非局部SAR图像降噪算法

提出一种基于环形向量的非局部SAR图像降噪算法.根据像素点的主方向提取环形向量,计算环形向量各自的特征向量.基于特征向量计算相似度权重,该方法的时间复杂度明显优于NL-Means的矩形模板匹配算法,且相似点匹配具有旋转不变性.通过仿真实验验证了该算法的计算速度和旋转不变性能,匹配效果明显优于NL-Means,降噪结果的峰值信噪比和结构相似度优于BM3D、BLS-GSM等主流降噪算法.     

基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法

利用第二代小波-细分小波计算量小和其具有多分辨分析的特点,结合局部投影熵的优势,提出了一种基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法．该算法首先利用立方B-样条细分小波对模板图像和实时图像进行多尺度分解;然后在粗尺度上利用局部投影熵进行匹配,确定细一层的候选匹配区域;重复这一过程,直到尺度为零时止,便得到最终匹配结果．通过仿真实验表明该算法可以有效地提高匹配速度,并具有一定抗噪能力和较高的匹配精度．     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

基于圆域梯度信息耦合角度相似法则的图像匹配算法

为了提高算法匹配正确度与抗仿射变换性,本文通过将图像的梯度信息引入图像匹配的过程,提出了基于圆域梯度信息耦合角度相似法则的图像匹配算法。首先,采用Forstner算子精准快速地对图像特征进行检测,获取纯度较高的特征点。然后,通过计算圆域的haar小波响应值确定主方向,并利用圆域的梯度信息获取特征向量,完成特征描述。最后,根据匹配特征的仿射不变性,利用主方向建立角度相似法则,以完成匹配。通过特征点的特征向量去除错误匹配点,获取最终的匹配结果。实验数据显示,所提算法具有较高的匹配正确率与鲁棒性,在多种几何变换下,其匹配结果中具有较多的正确匹配对,而错误匹配对数量较少。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

一种鲁棒的二进制图像特征点描述子

为了提高特征点匹配的速度,采用二进制方法生成特征点描述,并对描述子进行了尺度和旋转适应性改进.使用特征点邻域小块中随机点的强度对比生成描述,描述子的相似度以Ham-ming距离度量,以二进制运算提高算法的时间性能.为了检验算法在视角、旋转及尺度变化时的性能,采用Wall和Graffiti图像集及相应的旋转和尺度变换图像集对算法进行测试,得到该算法在各图像集上的匹配准确率,并与SURF算法得到的结果进行比较.结果表明,在2幅图像间进行特征点匹配时,该算法的特征点描述生成时间和匹配时间分别为1 043.67和4 313.36 ms,而使用SURF算法时的相应时间分别为3 950.34和9 951.03 ms,说明该算法的时间特性明显优于SURF算法.此外,在绝大多数测试集上,该算法的匹配准确率明显高于SURF算法.     

基于计盒维数和多小波的静脉图像特征提取

为提高静脉识别过程中的特征匹配速度,提出了一种基于计盒维数全局特征和多小波的局部特征提取方法.该方法首先采用基于计盒维数法的特征提取技术来提取静脉纹理粗糙度特征作为全局特征,然后通过多小波分解来提取静脉图像的局部特征,分别提出了一维系数编码和多尺度量化编码的方法来描述静脉局部特征.对已有静脉图像的实验表明,提出的特征提取方法有效,并使相应匹配算法识别的准确率得到了提高.     

基于Agast-Adaboost的图像匹配算法

针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature matching algorithm,ALBFMA).该算法首先构建高斯尺度空间金字塔,将AGAST与尺度空间融合并提取特征点,然后用改进的Adaboost算法对特征点进行二值描述,生成特征向量,从而提高该算法的匹配速率和匹配精度.实验结果表明:与已有算法相比,该算法具有匹配精度高的优点,并且对光照、尺度及旋转有良好的鲁棒性.     

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。     

一种改进的ORB特征点匹配算法

针对ORB特征描述算法没有解决尺度不变性的问题,提出了一种将具有尺度不变性的BRISK特征描述符与ORB特征检测子相结合的特征点匹配算法;利用ORB特征检测子检测待测图像中的特征点,并借鉴BRISK特征描述算法的思想对检测到的特征点进行均匀采样,然后对采样到的特征点进行特征描述,最后使用暴力匹配的方法计算汉明距离从而完成特征匹配;通过实验验证了改进算法,有效地解决了ORB特征描述算法不具备尺度不变性的问题,相较于原ORB算法,改进算法的尺度不变性得到了有效提高且更加稳定、可靠,同时,改进算法的实时性也略优于原算法,适合于要求实时性高且尺度变化大的应用中。     

基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法

为了提高图像的匹配精度及其鲁棒性,本文提出了基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法.首先,采用箱式滤波器对高斯函数二阶偏导进行逼近,对特征点进行检测;同时,利用特征点对应的空间尺度来建立尺度制约规则,剔除伪特征点.然后,以特征点为中心,形成圆形区域,计算其Haar小波响应,获取特征点的主方向以及特征向量,形成特征描述子.随后,利用特征点的尺度相似性以及角度相似性来建立空间相似法则,完成特征点的匹配.最后,利用特征点欧氏度量的结果,建立距离约束模型,对匹配特征点之间的距离进行约束,剔除错误的匹配特征点.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,本文算法匹配的图像具有更好的匹配准确度及匹配精度.     

基于Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法

为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求, 提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法. 首先采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后提出一种新的特征点描述子定义方法, 先利用胡矩确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做标准化处理, 提取标准化局部图像LBP特征作为特征点描述子; 最后通过计算两张图像中各特征点描述子间的汉明距离实现特征匹配, 再根据匹配结果估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高.