基于双树复小波的图像镶嵌算法

为保证图像的无缝镶嵌以及清晰度与平滑度一致,提出一种图像镶嵌算法.基于双树复小波近似平移不变性和良好的方向分析能力,在确定初始重叠区域后,利用双树复小波分解结构的层次对应匹配法和Lev-enberg-Marquardt优化算法,逐层求解.求解时先对小波系数进行阈值化处理,在保证匹配精度的同时提高运算速度.结果表明,该算法实现了全景图的自动生成,全景图在视觉上看不出拼接痕迹,达到无缝拼接的效果.     

改进的匹配点提纯算法mRANSAC

针对当前图像匹配算法中匹配点提纯环节不能有效提取正确匹配点的问题,提出了多变换矩阵mRANSAC(multi-RANSAC)方法.由于数字图像离散采样的原因,匹配点不能准确对应,存在一定的误差,由其拟合出的变换矩阵也各不相同,因而一个变换矩阵不能包含所有的正确匹配点.通过对RANSAC的研究发现,在抽样计算结果非最大内点数组中,只要内点数足够多,也是正确的,这也可以通过不同图像匹配点数不同来客观印证.因而提出使用多变换矩阵增加匹配点数,提高提纯效率,并提出并集法、减集法、自适应内点数阈值法三种策略.结果表明,mRANSAC提纯结果比RANSAC方法多出60%～300%.通过对mRANSAC阈值的设置和调整,可以达到近似100%的提纯率.该方法也可应用到其他有类似提纯问题的领域中.     

基于掌纹图像相关匹配的重复定位技术

基于每次测量时所采集掌纹图像之间同时存在平移和旋转变化,先对图像进行空域旋转校正,然后利用相位相关方法进行相关匹配,并通过二次曲面拟合方法使平移变化的检测精度达到亚像元级,从而达到精确定位.该方法已成功应用于掌纹图像匹配定位中,对于无噪声干扰的掌纹图像,平移检测精度达到0.01像元,旋转检测精度达到0.1°.     

视频车辆监控系统图像抖动快速消除算法研究

在开发智能视频车辆监控系统时,为满足图像抖动消除速度和效果的要求,通过分析系统特点提出了一种基于图像匹配的新算法.新算法利用在基准帧中预先划定的适合于进行图像匹配的区域,在当前帧中根据像素灰度的绝对差值和寻找其最佳匹配,通过预测的方法快速求出当前帧相对于基准帧的偏移量,从而用来消除抖动.实验表明,新算法在确保抖动消除效果的同时大幅度地提高了处理速度,满足了系统要求.     

采用类内迁移学习的红外/可见光异源图像匹配

为解决异源图像匹配中样本量过少和成像原理不同导致成像差异的问题,提出了一种采用类内迁移学习的异源图像匹配网络(PairsNet)。该网络由特征提取子网络和匹配度量子网络两部分组成。特征提取子网络中存在4条卷积神经网络分支,其通过卷积神经网络分支提取出红外图像和可见光图像的特征。将可见光图像作为源域、红外图像作为目标域进行迁移学习,通过减小两个域中样本特征的类内最大均值差异距离,实现了源域和目标域对应图像类别上精准的样本特征分布对齐。匹配度量子网络使用2个全连接层和1个softmax层进行串联,评估出异源图像特征的匹配度。构建了红外和可见光图像数据集,进行端到端的训练和测试。结果表明:与当前使用预训练模型微调的方法相比,PairsNet的准确率提升了10.54%,可见光图像匹配网络的能力可以有效迁移到异源图像匹配网络。     

基于图像匹配和验证识别的元件型号检测

电子制造业的电路板元件贴片安装检测中,需要根据元件上的字符图像来检测其型号是否正确．现有的整体匹配方法误检率高,且无法检测不同批次字符字体差异的元件．本文设计了位置校正后字符匹配的快速检测方法,对于更换元件批次后的字体差异则采用字符图像分割后进行验证性识别,并重新建模．实验结果表明了本方法具有高效,无漏检,误检率低等特点．     

一种改进的角点提取方法

提出了一种改进的角点提取算法,该算法是基于角点的性质,即在角点的某个领域内,图像灰度的变化在任意一条通过该点的直线上都很大。为了便于对最后的灰度变化值求取极值,同时兼顾灰度变化值计算的准确性,采用了在方形窗边界上的线性插值。在插值的基础上,可计算出边缘角,通过它来对角点候选点作进一步的筛选,测试表明该方法比较进前取得了更好的效果。     

景象匹配相似性测度准则研究

对基于灰度的互信息、归一化积相关、序贯相似性检测和基于特征的点重复率、改进的Hausdorff距离以及AB匹配等几种典型的相似性测度方法进行了研究,探讨了这些方法在2种不同传感器、不同空间分辨率和不同季节拍摄的遥感景象匹配中的匹配成功率和匹配效率.试验表明,对于各种不同的地表景观,互信息、特征点重复率和改进的Hausdorff距离方法的匹配性能均好于归一化积相关以及序贯相似性检测算法,尤其当景象存在明显的灰度反转时,前者的匹配性能明显优于后者.对相似性测度准则的分析比较研究,有助于在实际应用中选择最合适的相似性测度匹配方法.     

基于图像局部投影特征的目标匹配算法

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

主动立体视觉中一种新的图像匹配方法

对被测物体投射大小光斑图案来增加自由曲面的图像特征,给出了自动找寻图像中投影点及确定其形心的方法,提出了一种新的基于大小点分块编码方法来实现图像对中特征点的匹配,首先对大点进行自动识别和编码,然后实现区域内小点的自动编码。对石膏像面部的实验表明基于大小点的分块匹配算法能够有效地实现特征点的自动匹配。