基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法

针对尺度不变特征变换（scale invariant feature transform, SIFT）算法在特征点匹配时容易出现误匹配现象,提出了一种基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法。该算法首先通过对SIFT描述子区域内的重叠4邻域计算Hu矩,生成能够描述纹理特征与轮廓特征的种子点描述子;其次,根据描述子的区域特点利用核函数对种子点描述子进行加权,生成63维区域重叠核加权Hu矩描述子;最后用巴氏（Bhattacharyya）系数计算归一化后描述子的相似度,并剔除相似度较小的匹配点。将该算法与其他3种算法进行对比,实验结果表明,该算法的鲁棒性最强,实时性较高,综合性能最优。     

融合角点特征与颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法

针对Mean-Shift算法稳定性差、无法适应目标遮挡的特点,提出了一种融合角点特征与颜色特征的目标跟踪算法。该算法利用Harris角点的特征不变性克服了Mean-Shift算法鲁棒性差的缺点,同时利用Mean-Shift算法中核概率密度估计特性克服了目标与背景角点难以区分的缺点。通过视频序列对该算法的跟踪稳定性与抗遮挡性能进行测试,结果表明,新算法的跟踪稳定性与抗遮挡能力优于基于单一角点或颜色特征的Mean-Shift算法。     

一种基于非降采样Contourlet变换和MLESAC的星空图像配准算法

针对不同时刻拍摄的星空图像进行叠加,提出一种基于非降采样Contourlet 变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）和随机抽样最大似然算法(maximum likelihood estimation sample consensus, MLESAC)的图像配准算法。该方法首先对星空图像进行NSCT变换,以提取特征星体的边缘,接着以特征星体的质心为顶点,构造特征三角形,根据三角形全等准则对其进行匹配;然后利用MLESAC算法对已匹配三角形的重心进行验证,将满足要求的特征点带入仿射变换模型,求取变换参数,实现图像的配准。该方法在保证配准精度的条件下,降低了经典配准算法的复杂度,能够有效处理光照变化以及噪声的影响。采用50组空间图像进行验证,结果表明,该算法能够在有效抑制星空图像光照和噪声的情况下,实现星空图像的精确配准,均方根误差达到0.374 1。     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.