基于局部特征点检测与匹配的微悬臂梁变形受力测量方法

提出了一种基于局部特征点检测与匹配的微悬臂梁变形受力测量方法.通过光学显微镜得到微悬臂梁变形前后的图像和基于放大的微悬臂梁表面的散斑纹理特征，在尺度空间中定位具有局部响应极值的LOG（Laplace of Gaussian)特征点，并在LOG特征点周围提取局部仿射不变封闭区域，其质心可以作为具有亚像素精度的特征点位置.由封闭区域构造仿射不变特征描述算子并进行特征点匹配，根据匹配点的位移信息进行悬臂梁弯曲挠度曲线拟合以描述微悬臂梁的弯曲变形，并采用最小二乘法计算悬臂梁受力大小与受力点.通过对实际的微悬臂梁变形图像实验，验证了所提方法的有效性.     

基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配结果存在大量的错误匹配点对,提出一种基于双尺度SIFT描述符及搜索区域限制的图像匹配算法(DSLSR-SIFT).该方法使用双尺度描述符来计算初始匹配点集,然后加入局部搜索区域限制条件在初始匹配点集中剔除偏离区域限制条件较大的点对从而得到提炼的匹配结果.最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行评估两种算法的匹配结果.实验结果表明,本方法比SIFT算法在匹配正确率上平均提高了17%左右,显著地提高了匹配精度.     

对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配

利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形区域快速构造协方差描述,并采用对数欧氏距离,测度2个匹配场景中所提取的关键特征点周围区域的协方差矩阵之间的差异;最后,根据稀疏匹配策略,完成2个特征点集之间的自动匹配.实验结果表明,该方法结构简单,计算快速高效,准确性较高,且对于光照变化具有较好的适应性.     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

基于几何形状和小波矩的静脉特征提取与匹配

针对手背静脉识别系统的特征提取与匹配算法研究问题,提出了一种粗匹配与细匹配结合的方法.该方法通过分析图像特征描述符特性,考虑静脉图像的全局信息,确定提取具有平移、旋转、比例和仿射不变性的边界和区域的形状特征进行粗匹配;为了考虑局部特征使形状描述符具有良好的易分辨能力,依据小波矩具有小波多尺度分析和不变矩的优点,确定了基于小波矩的匹配为细匹配的方案,实验结果表明识别率得到了明显提高.     

地貌测量中图像特征的匹配算法

针对地貌测量重构中的图像特征匹配问题,提出了一种新的图像特征匹配方法.通过对待匹配的资源和模板图像进行分区,并根据灰度相关值实现区域之间的匹配,在区域匹配的基础上再根据角点所属区域的对应关系进行角点特征匹配运算.在角点特征匹配过程中,利用去均值归一化相关法进行区域灰度相关运算,从而确定出初始匹配点对.为消除初始匹配角点对中的错误匹配点对,保证角点特征提取的准确性和可靠性,采用松弛迭代法、零交叉法以及最小平方中值法进行了错误匹配角点的滤除.实验结果表明,该算法可有效提高地貌图像特征匹配的精度和效率.     

基于显著特征区域和概率图模型的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和概率图模型的跟踪算法.提取目标的一组局部显著特征点,以局部显著特征点为依据,在目标区域中划分出多个感兴趣的显著特征区域;利用这组显著特征区域相互之间的空间位置关系,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的马尔可夫随机场(MRF)模型;采用mean shift(MS)算法对各个显著特征区域分别进行跟踪,利用MRF模型对MS算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置.在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,此算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性.该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪.     

基于局部色彩不变量的图像篡改检测方法

针对基于分块的图像区域复制篡改检测方法通常面临的图像特征提取计算量大、维度高、识别率低等问题,提出一种基于局部色彩不变量特征的图像区域复制篡改检测方法,将RGB彩色图像转换到对立色彩空间,通过分析和提取图像各通道上的局部密度分布特征,构建k-d树进行相似分块特征匹配以实现图像区域复制篡改检测.提出的局部色彩不变量密度特征具有维度低、计算简单等特点.实验结果表明,本文方法与其他几种典型的基于分块的方法相比,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,且对图像篡改区域的旋转、缩放攻击具有较好的鲁棒性,特别是当图像篡改区域进行大角度旋转时与其他几种方法相比具有明显优势.     

一种基于图像匹配的闭环检测方法

为提高较大规模环境下同时定位与地图创建闭环检测的鲁棒性和实时性,提出一种基于单目视觉的闭环检测方法.利用尺度显著算法选择图像的感兴趣区域,对显著特征区域再选择后,通过提取图像尺度不变特征进行图像匹配以实现闭环检测,解决了特征匹配计算量过大对数据关联的速度影响问题.     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,随后应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征,之后提取处理后的图像的SIFT特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过RANSAC方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准,之后同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。