基于改进ORB特征检测的多视角图像拼接

针对多视角图像拼接方法中存在的实时性较差,以及拍摄图像是存在运动物体产生的拼接裂缝和"GHOST"现象,提出基于改进ORB特征检测的多视角图像拼接.通过对ORB算法的改进使得图像的特征点提取和匹配有更高的实时性和稳定性,且通过采用较低复杂度的动态规划算法找到最佳缝合线,最后对拼接后的图像通过泊松融合进行平滑处理,从而对多视角图像中存在的拼接裂缝和"GHOST"现象有很好的抑制作用.     

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.     

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法比较的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高。该算法首先利用改进的尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数进行拼接和融合。该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响。经实验证明,该方法可实现高质量快速的拼接系统。     

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.     

基于特征点的图像拼接技术在动漫中的应用

以制作全景图为例将图像拼接技术应用到制作动漫贴图上,简化动漫贴图的制作.使用手持相机采集一定重叠区域的图像,柱面投影后采用基于尺度空间的Harris算法检测图像特征点,双向归一化互相关算法匹配特征点,迭代提取阈值T的算法去除误匹配.通过改进的RANSAC算法快速估算出变换参数模型,对拼接图像进行投影变换.Szeliski灰度融合方法,直接计算匹配点灰度平均值融合图像,最后采用最佳缝合线的方法消除图像拼接处的重影.基于Matlab的数据实验表明,提出的图像拼接技术具有效率高,拼接图像清晰等优点,实现了较满意的全景图视觉效果.     

基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法

针对目前增强现实三维注册易受复杂环境以及算法复杂度高的影响,提出一种基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法.该方法分为4步:(1)采用TLD目标跟踪算法对目标区域进行跟踪;(2)采用SIFT特征检测算法对跟踪的目标区域进行特征点的提取与匹配;(3)利用特征点的匹配关系计算出三维注册矩阵;(4)根据计算出的三维注册矩阵完成注册,从而完成对现实世界的增强.仿真实验结果表明,当标识可见、不可见以及待注册图像发生旋转变换、尺度变换时,基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法都能成功完成注册,该三维注册方法有效提高了AR系统的实时性、稳定性和鲁棒性.     

基于改进SPHP算法的无人机遥感图像拼接

针对无人机遥感图像拼接的稳健性问题,对SPHP(Shape-preserving half-projective,SPHP)图像拼接算法进行了改进。利用SIFT(Scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征粗匹配,按粗匹配点对之间的距离对所有匹配点对进行排序,以最优匹配点对作为随机采样一致算法的初始样本集进行特征精匹配。利用投影变换和相似变换相结合的变换模型进行图像配准,采用线性加权图像融合方法进行无人机遥感图像的无缝拼接。实验结果表明:本文算法能有效剔除错误匹配对,匹配正确率平均提高约7%,明显改善图像拼接的视觉效果和图像质量,可以满足实际需求。     

基于线性方向特征的高分辨率遥感图像道路提取研究

当前高分辨率遥感图像自动识别技术的关键就是图像的特征提取.针对传统道路提取自动化程度较低,提取精度不高等问题,提出一种基于线性方向特征的道路自动提取算法.首先,利用图像光谱特征进行图像预处理;其次,运用傅里叶变换在频率域上进行Gabor滤波,通过优化滤波器的尺度、频率和方向参数达到识别道路线性方向特征的目的;再次,通过...     

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.     

基于张量投票的道路表面裂缝检测

以车载LiDAR数据为对象,提出一种基于多尺度张量投票技术的道路表面裂缝提取方法. 首先沿行车路线从剖面图中提取道路路坎,通过行车轨迹线约束提取道路数据. 再根据强度和距离信息将道路数据转换成二维特征图像,采用多尺度张量投票法增强特征图像的裂缝信息提取道路表面裂缝. 利用点云数据和道路影像数据进行实验验证,结果表明该方法抗噪能力强,裂缝检测质量高.     

基于改进Harris算法的全自动无缝图像拼接

基于传统的Harris算法,提出了一种改进的Harris算法用来进行角点检测。此算法通过改变原来的梯度算子,提高了算子的检测敏感度。采用一个新的角点响应函数,避免了人为设定参数。在图像拼接过程中,通过卷积神经网络(Convolution neural network,NCC)对图像进行配准,利用稳健的RANSAC算法剔除误匹配,最终图像融合。实验结果表明,该算法提高了图像拼接的准确性,减少了图像拼接所耗费的时间,提升了图像拼接效率,具有良好的实用性。     

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。     

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...     

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。     

纹理图像分类的置信规则库推理方法

针对传统纹理图像分类算法识别率不高的问题,引入置信规则库推理方法而提出一种纹理图像分类策略.目前纹理图像分类研究常局限于纹理特征提取算法的改进,而忽视了另一个决定分类效果的关键,即分类器设计.该文采用置信规则库推理方法,在现有纹理特征提取算法基础上重新设计纹理图像分类器.根据角度径向变换和灰度共生矩阵算法提取图像纹理特征,采用主成分分析方法减少角度径向变换特征的维数,以避免产生置信规则库"组合爆炸"的问题.最后用置信规则库推理方法将纹理特征信息转换成类别置信度信息,得到最终的分类结果.实验中将置信规则库推理方法分别与相似性距离度量法和支持向量机法进行对比,结果表明所提出的方法在一定程度上提高了纹理图像分类准确率.     

基于改进的YOLO v3的遥感图像目标检测

为了实现对遥感图像目标检测，对YOLO v3算法特征提取网络进行了改进。采用复制主干网络的方法，搭建辅助网络，使网络能够提取到更多的特征。为了使主干网络和辅助网络所提取的特征整合到一起，采用挤压激励(Squeeze and excitation, SE)注意力机制模块进行连接并使用DOTA数据集进行验证，以准确率等评价指标来评价改进网络的性能。实验结果表明，检测的能力在改进后有着明显的提升，比原始的YOLO v3算法准确率提高了8.68%,在检测精度上有所提升。     

基于改进的YOLO v3的遥感图像目标检测

为了实现对遥感图像目标检测，对YOLO v3算法特征提取网络进行了改进。采用复制主干网络的方法，搭建辅助网络，使网络能够提取到更多的特征。为了使主干网络和辅助网络所提取的特征整合到一起，采用挤压激励(Squeeze and excitation, SE)注意力机制模块进行连接并使用DOTA数据集进行验证，以准确率等评价指标来评价改进网络的性能。实验结果表明，检测的能力在改进后有着明显的提升，比原始的YOLO v3算法准确率提高了8.68%,在检测精度上有所提升。     

基于3D-CNN的高光谱遥感图像分类算法

现有的三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)模型常有参数过多和特征提取不全面的情况，并且对样本标签有限问题的处理存在不足。针对样本标签有限的问题，采用生成式对抗网络模型对原始数据进行数据增强，解决了个别样本标签少导致分类模型出现过拟合的现象；针对3D-CNN网络提取特征不全面的问题，所设计高效的3D-CNN网络模型，在网络中加入纹理信息增强模型，使网络能更好地提取图像的空谱特征。实验表明，算法在小样本数据情况下比原始网络分类精度更高，能自适应提取高光谱图像的空谱联合特征。     

融合全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法

针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。     

基于孪生网络的无人机遥感图像拼接

无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)遥感图像拼接是指将两幅或多幅具有相似场景内容的高分辨率无人机遥感图像拼接为一幅包含更多信息的大视野图像，在军事和地理测绘等领域得到了广泛应用。传统算法通常依赖于手工特征，无法有效地提取弱纹理图像的特征。若图像之间视差较大时，会导致拼接无法进行。为了解决上述问题，基于计算机视觉组(Visual Geometry Group-16, VGG-16)网络结合孪生网络框架提出了一种用于无人机遥感图像拼接的有监督模型。基于VGG-16网络设计了权值共享的孪生特征提取网络，解决特征提取不充分的问题。设计了能够回归图像之间空间变换关系的回归网络，并使用分组卷积代替普通卷积以提升网络速度。同时，为了解决将图像之间真实变换关系作为标签的图像拼接数据集难以获取的问题，基于一定程度的仿射变换，构建了自己的数据集。实验结果表明，本方法在无人机遥感图像拼接的主观视觉效果以及客观评价指标上均有较好的结果，与ORB算法(Oriented FAST and rotated BRIEF, ORB)和CAU-DHE算法(Content-aware unsu...