基于RANSAC算法的二维图像拼接方法

全景图应用领域广阔,为了获取全景图,图像拼接是其中关键技术.图像拼接是将多幅存在一定重叠部分的图像进行匹配,经融合后拼接成一个视野较宽,场景完整的图像.兼顾算法的精度和效率2个方面,提出一种基于随机一致性(RANSAC)算法的图像拼接方法.在VS2013环境下,结合Opencv,对室内图像及自然光照环境下采集的2幅图像...     

融合SIFT的多尺度分析人脸识别算法研究

由于人脸识别过程中会受到光照、尺度等因素的影响,采用传统的SIFT算法进行人脸识别时会出现匹配效果较差、无法匹配或是错误匹配的情况,因此提出了一种融合SIFT算法的多尺度分析的人脸识别算法。首先在粗尺度上,采用形态学边缘检测算法对原始的人脸库进行轮廓特征提取,形成新的人脸库;然后在细尺度上,采用SIFT算法对新的人脸库进行人脸识别与匹配。采用ORL人脸库对改进后的算法进行验证,实验结果表明改进后的SIFT算法较好地解决了传统SIFT算法的不足,计算量大大减少,人脸图像的识别效率与匹配效率得到了有效提升。     

改进的SIFT算法在书帖检测系统中的应用

针对书刊印刷品的书帖检测过程,设计了一套改进的书帖错帖检测系统.系统的硬件由CCD传感器、数字信号处理器DSP和可编程逻辑器件CPLD构成,实现书帖信息的采集与处理;软件采用改进的SIFT检测算法,实现对书帖的准确并快速检测.给出了系统的硬件框图及软件算法的原理以及系统的工作流程图.与传统的SIFT算法相比,改进后的检测算法检测一张书帖的平均时间由原来的40 ms降低为1 ms,检测准确率高达98%.     

SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接

无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求.     

改进FAST和FREAK的图像匹配算法

针对FREAK算法在图像匹配和压缩过程中的效率低以及失真问题,提出一种改进FAST和FREAK的图像匹配算法。首先,通过改进的FAST提取图像特征点,在提取的特征点范围内构建降维尺度空间金字塔,从而提高原图的匹配速率和卷积过程中的计算效率。其次,基于每个特征点构建低维特征描述,进而确定改进FREAK算法的主方向,以提高运算速率和图像匹配的鲁棒性。最后,通过汉明距离进行图像特征匹配。仿真实验结果表明,该算法能够有效解决多次压缩传输所造成失真的图像的低匹配率问题。     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的图像特征点经常出现"扎堆重叠"现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题.为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法.首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度.用加速...     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test,FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后,根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值,提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点,并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features,BRIEF）算法计算得出特征点的描述符,最后进行特征点匹配。实验结果表明,本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升,冗余重叠的特征点数量减少,且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

使用稠密SIFT特征表达目标的跟踪方法

提出了一种使用稠密SIFT特征进行目标跟踪的算法.该算法首先将表达目标的矩形区域分成相同大小的矩形块,计算每一个小块的SIFT特征,再对各个小块的稠密SIFT特征在中心位置进行采样,建模目标的表达.然后度量两个图像区域的不相似性,先计算两个区域对应小块的Bhattacharyya距离,再对各距离加权求和作为两个区域间的...     

基于块匹配的稳像系统研究

建立了基于块匹配的电子稳像系统模型,改进了传统的全搜索算法,既保证了块匹配的精度又提高了速度.对运动矢量采用一阶自回归的方法做了进一步的处理,以区分无意运动和有意运动.通过设置最大偏移量,重置运动平滑矢量和运动补偿量的方法,初步解决场景变化和偏移量过大问题.运动补偿后得到较好的稳像结果.     

基于ORB和SIFT的特征提取算法

结合SIFT算法提取的特征点具备尺度不变性以及ORB算子在特征点提取时具有较好的实时性,提出了基于ORB和SIFT的特征提取算法.该算法特征点提取主要分为3步:(1)借鉴SIFT算法的思想,建立尺度空间并求出极值点;(2)为解决ORB算法不具备尺度不变性的缺点,去除主曲率大于8和对比度较低的极值点;(3)求出特征点质心方向后求取ORB算子.采用两幅企业的LOGO进行仿真实验.仿真实验结果表明,提出的基于ORB和SIFT的特征提取算法相比SIFT算法和ORB算法具有较低的特征点提取误差,相比SIFT算法具有较高的特征点提取速度,并且相比ORB算法具有较高的特征点提取精度,同时解决了ORB算子不具备尺度不变性的缺点.     

改进的蛙跳算法在库存匹配中的研究

针对生产订单库存匹配问题,提出一种改进的混洗蛙跳算法(SFLA)进行求解.采用随机分组策略,平衡各子群的寻优能力,保持种群多样性;打破最差蛙只向最优蛙学习的模式,引入Minkowski距离,使最差蛙借助更多同伴信息选择进化方向,增强种群适应性;针对最优蛙进化机会少,引入精英策略和变异思想更新其位置,避免陷入局部极小,加快收敛速度.仿真实验表明所建立模型的正确性和改进后算法的有效性.     

基于FFT的快速小波变换算法研究

多分辨率小波分析和Mallat算法在数字信息处理和信号分析中得到了广泛的应用,但是按照Mallat算法计算信号的分解和重建,其计算量是很大的,文章通过对基于FFT的快速卷积,Mallat算法原理及离散小波变换（DWT）算法结构的分析,针对其算法结构特征,提出了一种基于FFT的离散小波变换快速算法,并从理论上论证,具有一定的实用价值。     

基于超像素的行人检测算法研究

行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的.     

基于权重的改进K-means算法应用研究

数据聚类是将数据对象划分到不同的类或簇中,是数据挖掘中的一项重要技术.教育领域拥有海量的学生信息数据,把数据挖掘中的聚类技术引入其中,具有很强的实际价值.阐述了运用数据挖掘中改进的引入权重的聚类技术对成绩数据进行选择、预处理和挖掘分析等,展示了3个Matlab实验使成绩数据如何通过K-means算法进行聚类分析,并对3种运行结果的意义各自进行了显示与分析,同时指出了运行结果的不足及意义.针对学生实验中的分类原因进行了研究并在学生成绩分析中发现很多隐含着的不易发现的有价值信息,利用这些聚类结果提出了相应的教学措施及建议,从而有针对性地提高教学质量.     

基于第二代曲波的人脸识别算法研究

为了能够提高人脸识别的效果,深入地研究了第二代曲波在人脸识别中的应用.首先,分析了第二代曲波的基本理论.其次,分析了基于第二代曲波变换的加权算法.然后,分析了基于第二代曲波加权的双向二维主成分分析人脸识别算法.最后,进行了算例分析,对ORL和Yale人脸数据库的人脸图像进行了人脸识别仿真实验,实验结果表明改进的算法具有识别率高和识别时间短的优点.     

基于Floyd方法的最短路径算法优化算法

最短路径算法在各领域广泛应用,传统研究方法主要集中在算法应用及单一优化,将两种优化方法集于一体的算法很少.以兰州—北京的铁路运输系统实例,利用Floyd与Dijkstra算法结合、代码优化的方法优化传统Floyd算法.结果表明:优化后的算法在很大程度上减少了运算次数和时间,提高了算法的时间及空间复杂度,算法效率较高.     

基于单纯形法的人工蜂群算法改进研究

人工蜂群算法中的侦察蜂阶段的搜索操作在一定程度上可以解决算法陷入局部最优的问题,但也和其他启发式优化算法一样,存在着局部搜索能力差,在接近最优解时搜索效率下降,以及求解复杂问题时可能陷入局部最优而使算法停滞等缺陷.为了改善此缺陷,采用NM 算法来取代人工蜂群算法侦察蜂阶段的随机产生个体机制,提出了一种基于NM 算法的改进人工蜂群算法（NMABC）.希望基于NM 算法优异的局部搜寻能力,改善人工蜂群算法局部搜索能力较差之缺陷并提高搜索效率.     

基于MOABC算法的分类器研究和设计

在智能算法优化分类器参数时,经常采用加权方式将分类率和特征数目作为单目标优化。为提高分类性能和解决权值设定问题,本文提出一种基于MOABC算法的分类器设计,将分类率和特征数目作为两个优化目标,并通过相关数据进行验证。结果表明,通过多目标优化可以得出多组最优解,供决策者选择,并且分类效果明显优于作为单目标处理时所得的结果。     

基于粗集的ID3算法研究

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法,ID3算法是经典的决策树生成算法,它的核心是通过计算各个属性的信息熵来确定最好的分枝结点.给出一种用粗集的方法计算信息熵,应用ID3算法来生成决策树.     

基于混合遗传算法的无人机航线规划

针对航线规划中的路径组合爆炸问题进行了分析和讨论,运用遗传算法提出了解决方案,并对遗传算法的过早收敛问题,结合模拟退火算法设计出航线规划混合遗传算法,改善了算法的性能,最后通过仿真分析验证了其有效性。