一种用于未标定图像三维重建的立体匹配算法*

提出了一种适用于未标定图像三维重建的立体匹配算法。该算法首先引入限制因子来消除Harris角点聚簇的现象,使用高斯曲面拟合内插使Harris角点达到亚像素级;接着采用特征点的Sift特征描述符进行初始匹配,利用随机抽样算法估计基础矩阵的同时剔除误匹配点对;最后在估计的基础矩阵的引导下进行双向匹配。实验证明,该算法能够很好地恢复物体的结构,是一种有效的用于未标定图像三维重建的立体匹配算法。     

带后缀印刷体维吾尔文映射关系检索

目的 维吾尔文属于黏着性语言，其组成方式是在词干上添加词缀来实现不同的语义，在添加词缀的过程中词干的尾部会发生一定的形态变化，而且词干添加词缀的时候也可能会发生弱化、脱落、增音等音变现象导致进一步的形态变化，所以利用目前的图像文字检索（word spotting）技术只能检索到某一具体的维吾尔文词汇，却不能以某一词干为检索词，检索出其对应的带后缀的词语。为此，提出了基于映射关系的带后缀印刷体维吾尔文词语检索技术。方法 首先利用局部特征对维吾尔文词图像进行特征提取，其次将获得的特征用快速最近邻搜索（fast library for approximate nearest neighbors，FLANN）双向匹配来获得特征匹配集，最后将特征匹配集进行单应性变换和透视变换到待检索维吾尔文词图像上，把特征匹配集转化为空间关系，经过映射匹配对特征匹配集的空间关系进行后缀词检索，从而实现印刷体维吾尔文图像带后缀词检索的需求。结果 实验数据选取190幅维吾尔文印刷体文本图像中的17 648幅切割词图像，并对其中30幅词图像的167幅后缀词图像进行后缀检索，采用不同的局部特征算法进行后缀检索对比，结果表明，尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform，SIFT）算法的后缀检索效果优于SURF（speeded up robust features）算法，精确率和召回率分别达到了94.23%和88.02%，在印刷体文档图像中，可以高效地检索到词干组成的后缀词，能够满足用户的不同检索需求，具有普适性。在弱化、脱落、增音和多种音变同时出现以及词干尾部发生变化的不同情况下进行后缀检索对比实验，实验结果表明在弱化和词干尾部变化而导致的形态变化中，检索效率最佳。结论 本文提出的基于映射关系进行后缀词图像检索的方法，是第一次对维吾尔文带后缀词检索方式的一种实现，利用匹配集之间的空间关系，对维吾尔文带后缀词图像实现了高效检索的目的。     

反映人的认知习惯的商品检索方法

目的 便捷的商品检索是用户网络购物体验良好的关键环节。由于电商对商品描述方式的规范性要求以及用户对商品属性理解差异等问题，基于关键词的检索方法在商品检索的应用并不理想。近年来，以图搜图的检索方式在各大电商平台上得到越来越多的应用，但检索结果往往不尽如人意。为此，提出了一种新的检索思路，从商品外观设计特征出发，将人们对商品的认知模式引入到商品图片的检索过程，从而获得更符合人们预期的检索结果。方法 以时尚女包商品为例，在分析设计师的设计规范的基础上，将外观设计特征分解为形状特征、颜色特征和设计元素特征。利用深度卷积神经网络建模、提取特征，并使用哈希方法和Top3类内检索算法加快检索速度。结果 利用建立的商品数据集构建3个对应的特征模型，并进行分类识别和图像检索实验。结果表明，各个模型Top1的识别准确率均小于95%，而Top3的识别准确率均在98.5%以上；商品检索速度加快了将近3.5倍。实验及用户调查结果表明，本文提出的检索方法与淘宝、百度图片等基于图像的检索工具相比，检索结果更为多样，与原图像相似度更高。结论 本文提出的从商品外观设计规范出发、与人的认知模式相结合的商品检索方法，更能满足用户的检索意图，可用于时尚女包商品检索，对基于图像的其他商品的检索方法的研究具有借鉴意义。     

形状的全尺度可视化表示与识别

目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。     

基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite (GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants,RMB_GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI (University of Southern California — Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋转变换叠加旋转运动模糊处理,证明RMB_GHMI-5对于旋转变换和旋转运动模糊具有良好的稳定性和不变性。在两个数据集上与同类4种方法进行图像检索实验比较,在80%召回率下,本文方法维数更少,相比性能第2的特征向量,在Flavia数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高25.89%、39.95%、22.79%和35.80%;在Butterfly Image数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高4.79、7.63%、5.65%和18.31%。同时,在上述8个测试数据集中进行对比实验以验证融合算法的有效性,结果表明本文提出的GH矩和几何矩相融合算法显著改善了图像检索效果。结论 本文提出的RMB_GHMI-5特征向量在旋转变换和旋转运动模糊下具有良好的不变性与稳定性,在图像检索抗噪性能方面表现优异。相比同类方法,本文方法更具实际应用价值。     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

基于层级匹配的维吾尔文关键词文档图像检索

为实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索,提出一种基于由粗到细层级匹配的关键词文档图像检索方法。使用改进的投影切分法将经过预处理的文档图像切分成单词图像库,使用模板匹配对关键词进行粗匹配;在粗匹配的基础上,提取单词图像的方向梯度直方图(HOG)特征向量;通过支持向量机(SVM)分类器学习特征向量,实现关键词图像检索。在包含108张文档图像的数据库中进行实验,实验结果表明,检索准确率平均值为91.14%,召回率平均值为79.31%,该方法能有效实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索。     

近邻局部OMP稀疏表示图像去噪

目的 基于分类的稀疏字典去噪算法改善了字典训练阶段的效率问题,但稀疏分解阶段仍是全字典匹配,影响算法运行速度。为了解决稀疏去噪算法在稀疏分解阶段因复杂矩阵运算及字典全局搜索导致的算法效率低,以及冗余的稀疏字典因无法描述图像具体特征而影响图像去噪效果的问题,提出改进算法。方法 首先稀疏分解阶段,在原正交匹配追踪算法基础上引入字典原子聚类思想,提出局部正交匹配追踪算法,将全局搜索优化为局部搜索;为保证局部搜索仍能保持良好的匹配结果,提出近邻择优策略,计算聚类中心与信号原子的距离,从而按照某一阈值自适应地选择最优的n个子字典作为稀疏分解的匹配空间;最后将图像分解为内容簇和背景簇,对内容簇采用基于近邻的局部K奇异值分解（K-SVD）算法去噪,背景簇采用均值滤波方法去噪。结果 对USC标准数据库中大量图像进行去噪实验,本文算法去噪结果的峰值信噪比值比K-SVD算法平均提高了1.53 dB,比2维块匹配（BM3D）算法平均提高了0.72 dB,比聚类的稀疏表示去噪（CSR）算法平均提高了0.5 dB;运行时间比原算法提高了23.2%。结论 本文算法针对灰度图像去噪,在去噪效果及去噪效率方面均有改善,尤其对细节纹理较丰富的灰度图像去噪具有一定的应用价值。     

丰富图像标签的正则化非负矩阵分解方法

目的 随着Web2.0技术的进步,以用户生成内容为中心的社交网站蓬勃发展,也使得基于图像标签的图像检索技术越来越重要。但是,由于用户标注时的随意性和个性化,导致用户提交的图像标签不够完备,降低了图像检索的准确性。方法 针对这一问题,提出一种正则化的非负矩阵分解方法来丰富图像欠完备的标签,提高图像标签的完备性。利用非负矩阵分解的方法将原始的标签-图像矩阵投影到潜在的低秩空间里消除噪声,同时利用图像的类内视觉离散度作为正则化项提高消除噪声、丰富标签的效果。结果 利用从社交网站Flickr上下载的大量社交图像进行对比实验,验证了本文方法对丰富图像标签的有效性。通过对比目前流行的优化算法,本文算法获得较高的性能提升,算法平均准确度提高了12.3%。结论 将图像类内视觉离散度作为正则化项的非负矩阵分解算法,能较好地丰富社交图像的标签,解决网络图像标签的欠完备问题。     

三维图匹配算法

目的 现有的图匹配算法大多应用于二维图像,对三维图像的特征点匹配存在匹配准确率低和计算速度慢等问题。为解决这些问题,本文将分解图匹配算法扩展应用在了三维图像上。方法 首先将需要匹配的两个三维图像的特征点作为图的节点集;再通过Delaunay三角剖分算法,将三维特征点相连,则相连得到的边就作为图的边集,从而建立有向图;然后,根据三维图像的特征点构建相应的三维有向图及其邻接矩阵;再根据有向图中的节点特征和边特征分别构建节点特征相似矩阵和边特征相似矩阵;最后根据这两个特征矩阵将节点匹配问题转化为求极值问题并求解。结果 实验表明,在手工选取特征点的情况下,本文算法对相同三维图像的特征点匹配有97.56%的平均准确率;对不同三维图像特征点匹配有76.39%的平均准确率;在三维图像有旋转的情况下,有90%以上的平均准确率;在特征点部分缺失的情况下,平均匹配准确率也能达到80%。在通过三维尺度不变特征变换（SIFT）算法得到特征点的情况下,本文算法对9个三维模型的特征点的平均匹配准确率为98.78%。结论 本文提出的基于图论的三维图像特征点匹配算法,经实验结果验证,可以取得较好的匹配效果。     

海事监管中无人机航拍图像快速拼接算法

针对海事监管中航拍图像拼接生成大视场图像的时效性较低以及配准准确性不高的问题,提出了一种快速高效的无人机(UAV)航拍图像拼接算法.根据海事监管辖区航拍图像特点缩小了角点搜索范围,通过设定自适应的梯度阂值和角点响应函数阈值筛选角点,通过局部最大角点响应函数值取舍准则实现了角点均匀化分布;采用基于相位相关的模板粗匹配方法和带有特征约束的RANSAC细匹配方法求出最优变换矩阵;利用人眼的视觉特性改进传统加权平均融合算法的加权因子使图像拼接过渡自然.实验结果表明:算法具有较好的自适应性,在拼接效率和准确率上较传统算法有了很大改善.     

基于图像分块的多尺度Harris角点检测方法

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,在现实中应用广泛,但不具有尺度变化特性。为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,将多尺度的概念和图像分块方法引入到Harris算法中,在多个尺度下对角点进行提取。将每个尺度上的角点响应值的本地最大值作为该尺度上的候选角点,并同时对图像进行分块;最后,沿小尺度到大尺度方向判断候选角点是否是真实角点,剔除伪角点,使得角点检测更加精确。通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点的检测性能。     

基于SVD局部数字水印算法

本文将水印嵌入和局部不易发生变化的特征点结合,首先利用多尺度Harris角点检测算法检测出图像的特征点;其次以局部最稳定的特征点为中心选取局部特征区域;最后对特征区域分块,利用奇异值分解后最大奇异值的稳定性,将水印嵌入在最大的奇异值上。实验证明,该算法不仅具有很好的不可见性,而且对一些图像攻击具有很好的鲁棒性,尤其是局部攻击。     

图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法

目的 基于边缘轮廓的角点检测算法的检测性能虽然相对比较稳定,但是它对边缘轮廓的局部变化敏感,并且只是给予一个经验门限去提取角点,为此提出一种对局部变化和噪声稳健的基于图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法。方法 该算法利用各向异性高斯方向导数滤波器对不同边缘和角点模型进行表征,提取表征边缘和角点的灰度及几何变化的不变属性,并通过正则化计算得到区别边缘和角点的自适应阈值。该算法首先利用Canny边缘检测器检测输入图像的边缘映射并从边缘映射中提取出边缘轮廓;然后利用各向异性高斯方向导数滤波器对所提取出的边缘曲线进行滤波平滑,计算出每一像素点的响应并与自适应阈值作比较,把响应大于阈值的点作为候选角点;最后,对候选角点进行非极大值抑制得到最终角点集。结果 提出的算法分别与Harris算法,He & Yung算法,以及ANDDs算法在仿射变换和高斯噪声的实验环境下进行比较,其性能指标为平均重复率与定位误差;并且对每个角点检测算法在无噪声和有噪声的情况下进行了角点匹配比较。4种算法的两个指标的平均排名为Harris 3.375,He &Yung 2.625,ANDDs 2.625,本文算法 1.375。本文算法在仿射变换以及高斯噪声的情况下有着良好的平均重复率和定位误差,优于其他3种算法。匹配实验中的错误点以及丢失点也少于其他3种算法。结论 图像的特征检测在计算机视觉领域是一个重要的课题,在许多视觉系统中,检测特征往往作为复杂计算的第1步。因此,这一步的可靠性会极大地影响着视觉系统整体的结果。而角点作为图像的重要特征,对其研究具有重大意义。本文算法不同于传统的基于边缘的角点检测器仅利用边缘轮廓的信息,还利用到图像边缘像素的灰度信息。而且,本文算法还采用一个自适应全局阈值,避免了角点的误判。正则化的灰度变化有效减少了噪声或者光照对检测性能的影响。通过角点匹配实验、仿射变换实验以及高斯噪声实验,可以看出,本文的角点检测器拥有良好的检测性能,并且对噪声具有稳健性。     

基于角点及空间分布的图像检索方法

本文提出了一种利用角点特征进行图像检索的新方法,该方法利用改进后的Harris算法检测角点,在此基础上结合角点信息、质心距与非角点信息进行检索。该描述方法对形状的平移、旋转、尺度具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能够充分利用轮廓信息正确描述形状特征,且实现简单,有效提高了检索的效率。     

Document cleanup using page frame detection

When a page of a book is scanned or photocopied, textual noise (extraneous symbols from the neighboring page) and/or non-textual noise (black borders, speckles, ...) appear along the border of the document. Existing document analysis methods can handle non-textual noise reasonably well, whereas textual noise still presents a major issue for document analysis systems. Textual noise may result in undesired text in optical character recognition (OCR) output that needs to be removed afterwards. Existing document cleanup methods try to explicitly detect and remove marginal noise. This paper presents a new perspective for document image cleanup by detecting the page frame of the document. The goal of page frame detection is to find the actual page contents area, ignoring marginal noise along the page border. We use a geometric matching algorithm to find the optimal page frame of structured documents (journal articles, books, magazines) by exploiting their text alignment property. We evaluate the algorithm on the UW-III database. The results show that the error rates are below 4% each of the performance measures used. Further tests were run on a dataset of magazine pages and on a set of camera captured document images. To demonstrate the benefits of using page frame detection in practical applications, we choose OCR and layout-based document image retrieval as sample applications. Experiments using a commercial OCR system show that by removing characters outside the computed page frame, the OCR error rate is reduced from 4.3 to 1.7% on the UW-III dataset. The use of page frame detection in layout-based document image retrieval application decreases the retrieval error rates by 30%.     

改进的Harris亚像素角点快速定位

针对Harris算法检测角点存在偏差、运算慢、像素级精度难于满足实际应用需要等问题,改进了Harris角点检测方法。该方法在Harris提取角点过程中,通过两次角点筛选,剔除非角点和伪角点,利用角点响应函数执行非极大值抑制,以局部角点响应函数最大值的像素点作为初始角点,并以该初始角点为中心,以一定半径搜索角点簇,采用最小二乘法加权角点簇与待求角点的欧几里得距离,精化初始角点坐标,从而实现Harris亚像素角点准确快速定位。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

基于改进Harris算法的角点检测

提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.     

基于区域划分的角点检测

本文主要研究角点检测中全局/局部的搜索算法,针对该算法效率较低的情况提出了改进的角点检测算法. 该算法采用相似金字塔计算原理构造多层图像,同时采用多尺度Harris算子分层搜索并提取图像特征角点,经过分层图像、分区域图像的特征角点进行融合计算,实现了目标特征点寻找. 该算法主要在角点检测上考虑不同层次的图像和单张图像区域关系,并且通过特征点周围像素的变化参数来实现目标的定位. 实验结果表明,本文提出的改进算法提高了总体定位的速度,降低了误定位的概率.