基于SIFT检测的Demons图像配准

提出一种计算简便且配准效率高的算法.通过拟牛顿对Demons算法里的目标函数进行优化,从而得出形变向量u的方法,阐明了此方法配准的高效性,同时再结合SIFT算法对配准结果的检测,便能很直接很直观地看出配准结果的好坏,避免了判断两幅图相似性的大量计算.实验验证了所提出算法的有效性.     

基于尺度空间约束的融合特征点匹配方法

本文提出一种多尺度特征匹配的空间约束机制,Combinative Feature based on Constraint in scale space(CFCS SIFT),该约束机制以SIFT特征点的尺度为基础,对多尺度空间中检测到的DOG特征点与Harris角点提供匹配空间约束,以提高正确匹配点对的数量.基于该约束机制,构造了一种融合DOG特征提取、Harris角点提取原理的SIFT描述符提取与匹配方法,该方法在多尺度空间中提取DOG特征点、Harris角点,并根据特征点的空间、坐标参数获取SIF T描述符.在将DOG特征点和Harris角点相融合并生成SIFT描述符的基础上,设定尺度阈值,根据尺度阈值对检测范围进行空间约束,在约束范围内查找特征点,采用BBF(Best Bin First)算法,并用欧氏距离作为度量函数进行特征点的匹配,最后用RANSAC对匹配点对进行筛选纠错.通过大量实验证明,该算法能够找到更多匹配点对,正确匹配点对相对于不具有空间约束的融合特征点匹配方法增加了15%左右.     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

不定尺度空间中算子的一些结果

§1. 对于不定尺度空间中的算子,已经有了较多的研究,在[1]中给出了空间Ⅱ_n的公理化的定义,为了和一般的Hilbert空间的情况更接近,我们这里认为不定尺度空间中的负子空间是有限维的。而正子空间的维数为任意的,负子空间的最大维数为k的不定尺度空间就称为H_k型空间一般就记为H_k。在H_k中任意取一个k维负子空间H_-,记它的正交补为H_+,则就有H_k=H_+?H_-任何H_k中的元素x可写成x=x_++x_-(x_+∈H_+,x_-∈H_-)。令‖x‖=((x_+,x_+)-(x_-,x_-))~(1/2)这时H_k按照‖·‖成为一个Hilbert空间,由[1]可知,若取另一个k维负子空间H'_-而作出范数‖·‖'时,两个范数‖·‖和‖·‖'是等价的,以下凡正交,共轭算子等都是按不定尺度(·,·)而言的。而有界算子,闭子空间等都是对于‖·‖而言的,本文的名词都取自[1]。     

基于改进KAZE特征的合成孔径雷达匹配算法

自主导航系统是高超声速飞行器自主控制性能的关键因素.合成孔径雷达(SAR)系统作为高超声速飞行器的关键导航设备,其获取的SAR图像受高超飞行器影响存在严重噪声干扰.在分析KAZE特征检测算法的基础上,针对KAZE算法计算复杂度高的问题,引入Fast Explicit Diffusion算法,设计了快速非线性尺度空间构建方法,并在此基础上提出了改进KAZE特征检测算法和基于改进KAZE算法的惯导/SAR组合导航景象匹配算法.通过仿真验证表明,提出的改进KAZE特征算法在保留KAZE算法噪声鲁棒性的同时,有效降低了KAZE算法的复杂度,其计算效率与SIFT算法相当,位置误差估计精度优于SIFT算法.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

B 样条尺度空间轮廓演化差异的角点检测

为了提高图像角点检测精度和提升角点运算效率,提出了一种新颖的基于B-样条尺度空间的轮廓演化差异的角点检测算法.把DoB(Difference of B-spline)的范数定义为角点的响应函数,用来刻画其尺度演化差异.DoB角点检测器融合了图像轮廓在不同尺度下的特征信息,既增强了特征点的响应,又抑制了噪声的影响.采用B-样条函数做卷积运算在各类角点检测器中复杂度小,速度快.通过实验对比,结果表明提出的算法具有良好的定位、抗噪及旋转和尺度不变性.     

基于曲率尺度空间的VOP形状的分层表示

采用一种新的基于曲率尺度空间（CSS）的算法进行形状的分层操作,实验结果表明,这种方法比MPEG4校验模型中用下抽样的方法进行形状编码的分层操作,分层性更强,且压缩比更高。     

一种医学X射线图像动态范围扩展方法

针对使用影像增强器或电荷耦合器(CCD)的数字X射线成像设备(DR)动态范围小的不足,提出一种采用尺度空间分解的X射线图像动态范围扩展方法.首先,对成像对象进行2次不同球管电压下的低剂量曝光,得到2幅小动态范围图像,然后在尺度空间对2幅图像进行分解.最后通过重构2幅图像的分解分量重建1幅宽动态范围图像.实验结果表明,该方法能使图像包含的成像对象感兴趣区域由2个扩展到3个甚至更多.2次曝光的皮肤表面吸收剂量总和为2.646×104Gy/cm2,却并未增加患者皮肤表面吸收剂量.将此方法用于使用影像增强器或电荷耦合器的数字X射线成像设备,有利于提高这些设备的利用率.     

基于改进R*树的移动GIS多尺度渐进传输与表示

针对传统单一尺度空间数据在低速无线网络环境中难以由移动GIS下载与表示的问题,在研究矢量数据多尺度表示与R*树空间索引的基础上,设计并实现了改进的多尺度R*树空间索引算法.该算法使得R*树中非叶子结点能够关联合适尺度的空间对象实体,保证海量的矢量数据在服务器端得到了有效的多尺度组织.在该算法的基础上,借助于移动GIS端所设计的缓冲式多尺度空间数据存储与管理,以及基于请求/应答模型的GML流式数据传输,设计并实现了面向移动GIS的矢量数据多尺度渐进传输模型,从而使得移动GIS能够以较高的效率下载和表示各种尺度的空间数据.通过真实的土地利用现状空间数据实验,验证了该方法在无线网络情况下能够有效地提高移动GIS的数据传输效率.