基于改进SURF算法的图像拼接研究

快速鲁棒特征(Speeded-up robust feature,SURF)算法在图像匹配、模式识别、图像拼接等众多领域有着广泛的应用.随着摄像机的更新换代,照片分辨率逐渐提升,传统的SURF算法已经无法满足图像拼接的效率要求;针对以上问题,该文提出了一种具有动态阈值的改进SURF算法,该算法依据图像位置的相关性,生成...     

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,...     

基于SURF算法的图像复制粘贴篡改检测

由于SIFT算法的特征点检测速度较慢,而SURF算法将Haar小波响应和积分图像相结合,使得能够快速捕捉特征点的纹理特征,有比SIFT快得多的运算速度,所以采用SURF算法提取特征点。为能够有效检测目标被多次粘贴的情况,采用被称为广义2NN测试的特征点匹配算法,对由SURF获得的特征点进行匹配,找出篡改区域。最后对各种篡改情况进行实验,结果表明,SRUF算法对图像复制-粘贴篡改检测是有效性的。     

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。     

SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果

视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。     

球体定位的立体视觉新算法

提出一种球体定位方法.该方法仅从球的两幅图像的轮廓线来实现球定位.由于在定位过程中不需要特征匹配, 因此比通常的立体视觉算法更鲁棒.这种方法简单且易于实现, 模拟实验和真实图像实验也验证了本文方法的正确性和可行性.     

基于SURF的目标跟踪算法

为了改善运动目标在跟踪中的实时性问题,提出了一种基于SURF算子的目标跟踪算法。通过对SURF特征点集进行描述快速确定目标位置,实验表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。同时针对目标运动过程中短时间的遮挡问题,提出了一种目标遮挡检测机制,为目标遮挡的处理提供了一种途径。     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准图与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求。图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变，据此定义了基于直方图的一不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法，由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少。     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．     

特定条件下SIFT与SURF图像匹配算法的性能对比

选取具有光照亮度差异和视角差异的2组图像数据,分别采用尺度不变特征转换算法和加速稳健特征算法进行特征点提取及匹配实验。通过统计运行时间及正确匹配点数的对比分析得出:尺度不变特征转换算法运行速度较慢,但特征点提取数量更多,且在图像存在光照亮度差异时具有更好的匹配效果;加速稳健特征算法特征点提取数量较少,但运行速度更快,且对具有视角差异的图像进行特征点匹配时稳定性更好。     

基于扩散距离的SURF特征图像匹配算法

针对高维特征向量存在的使用传统欧氏距离计算最近邻匹配正确率低的问题,文章提出了一种基于SURF和扩散距离的图像匹配算法。首先用Fast Hessian检测子进行特征点检测,生成SURF特征描述向量,然后利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配。实验证明该算法提高了SURF算法匹配的正确率,并在图像形变、光照变化方面具有较高的鲁棒性。     

基于CUDA 和卡尔曼预测的实时电子稳像方法

针对传统电子稳像方法无法实现视频的实时处理的问题, 提出以SURF(Speed Up Robust Features)配准算法为基础, 基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程实现算法的加速, 并利用卡尔曼预测器进行实时预测。算法利用CUDA 并行编程实现帧间特征点的提取和配准, 获得帧间运动矢量; 利用卡尔曼预测器获得稳定后的运动矢量, 实现对当前帧的运动矢量的补偿, 以达到实时稳像的目的。仿真实验结果表明, 该方法可有效去除视频帧间的抖动, 稳像效果良好, 实现了视频的实时处理。     

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。     

一种基于空 时快速鲁棒特征的视频词汇的人行为识别方法

提出了一种空 时快速鲁棒特征（SURF）描述子,并且结合视频词汇概念,应用于人行为识别.这种新的描述子在行为识别应用中能很好地体现视频的时空本质,通过词袋（Bag of Words）模型来表征视频,且在表征过程使用了非硬性权重.实验以瑞典皇家理工学院的行为识别数据集作为测试对象,使用了相关领域传统的分类策略,同时引入了包含二次判断的投票系统.实验结果证明,结合特征描述子和视频词汇的行为识别框架在速度和准确率上均优于已有的一些方法,同时该分类策略在某些行为类型上优于传统的分类方法,能有效地应用于行为识别领域.     

遗传算法在PCB板元件检测中的应用

介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法．从实际应用出发，找到了一种合适的图像相似性度量方法．提出利用代间差分遗传算法优化其搜索匹配速度，给出了算法实现的全过程．用实际拍摄的PCB板元件进行了性能测试，验证了代间差分遗传算法能提高检测速度．     

测量数据的曲线曲面拟合算法

移动最小二乘法由于其良好的逼近性能而广泛用于曲线曲面拟合,但处理含有粗大误差的数据时,拟合结果极不稳定.为了减少粗大误差对拟合精度的影响,本文提出一种移动最小截平方法,该方法在支持域内引入最小截平方法代替最小二乘法,在所有节点当中选出剔除异常值的最优节点组合,确定局部拟合系数.该方法不需要人为地分配权重或设定阈值,可避...     

采用核Rayleigh商二次相关滤波器的星图自适应杂波抑制

为了实现星图中弱小星点目标的检测,提出了一种基于核Rayleigh二次相关滤波器（KRQQCF）的星图自适应杂波抑制方法.采用星图模拟方法随机产生视轴指向,根据二维高斯模型产生训练样本,提取改进的加速鲁棒特征(SURF),通过训练学习构建KRQQCF.为了快速检测目标,对待测图像首先用频域残差法检测星图中星点可能存在的显著性区域,然后提取该显著区域改进的5维SURF特征.最后,通过KRQQCF识别目标,有效抑制杂波及噪声,提高星图的信噪比.实验结果表明,该算法快速、有效、可靠.
     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算