跟踪框自适应的尺度变化目标跟踪算法

为解决尺度变化的目标跟踪问题,借助于对数极坐标变换良好的尺度旋转不变性,提出一种基于椭圆对数极坐标变换域下目标跟踪算法。算法利用一种显著性加权的Mean Shift进行空间定位,进而将目标区域变换到椭圆对数极坐标系下并沿尺度轴进行积分,通过一维的最大相关匹配确定目标的尺度参数。实验结果表明,该算法不仅空间跟踪误差较低,而且能够较稳定地适应目标尺度变化,具有较好的鲁棒性。     

基于自适应极坐标变换的景象匹配算法

对数极坐标投影变换以其对旋转及尺度的不变性而在景象匹配中广泛应用,但这种方法计算复杂且对图像的遮挡非常敏感。自适应极坐标投影变换,一方面保持了对数极坐标投影变换的旋转及尺度不变性,同时对图像间的局部遮挡具有鲁棒性且计算量相对较少。为此,把自适应极坐标投影变换应用到景象匹配中,提出了一种基于自适应极坐标变换的景象匹配算法。结合景象匹配辅助导航系统的实际给出了进一步的改进措施:根据自适应极坐标投影变换的特点,设计了一种新的相似性度量方法;创建虚拟圆索引模板,实现了在基准图上圆形子图的快速截取;在多分辨率匹配技术的基础上,进一步采用跳跃式搜索,有效缩减了匹配耗时。仿真实验表明,所提算法在实时性及鲁棒性方面优于传统的对数极坐标匹配算法。     

一种新的宽基线图像匹配方法

在宽基线图像匹配中,图像存在3维视角、尺度、旋转和灰度差异.为此,构造了一种新的基于局部二值模式直方图傅里叶特征的特征描述符,并通过对传统宽基线图像匹配算法框架中不同部分算法的对比分析,提出了一种新的宽基线图像匹配方法.首先,提取基准图像和实时图像中具有尺度和仿射不变性的最稳定极值区域,并利用新的特征描述符对这些区域进行图像旋转和灰度不变性描述;然后,根据近邻欧氏距离比值准则提取两图像中匹配的最稳定极值特征区域对;最后,利用顺序抽样一致性算法剔除误匹配特征区域对,估计两图像的外极几何关系,得到匹配结果.仿真结果表明,新算法能够适应待匹配图像间较大的3维视角、尺度、旋转和灰度差异,实现稳定的宽基线图像匹配.     

基于相位相关的图像匹配算法

为了有效提高图像匹配算法的速度和精度,提出了一种基于相位相关的图像匹配算法。该算法先将基准图像和目标图像进行对数极坐标变换并提取变换后图像的轮廓作为特征区域;然后对两幅图像的轮廓区域分别进行距离轴和角度轴方向上的投影,最后通过比较投影分量的大小确定两者是否匹配。为了降低对整幅图像进行计算所带来的计算耗时,提出了一种分步采样的方法。实验结果表明,该算法执行速度快,抗噪声、压缩能力较强,当目标图像相对宿主图像发生旋转、缩放的变化时,仍能较准确地完成两者之间的匹配工作。     

基于图像力场理论的ORB特征优化方法

针对现有的移动机器人视觉图像ORB特征受图像尺度、光照和旋转影响比较大的问题,提出了一种基于图像力场理论转换的优化ORB算法.通过计算图像熵值确定图像金字塔尺度,构建稳定的ORB特征,以此解决ORB特征点的尺度不变性.采用ORB特征点的引力方向作为特征点描述子的主方向,优化ORB算法的旋转不变性.利用PROSAC算法剔除冗余ORB特征点.结果表明,本文方法在一定程度上提高了ORB特征点描述子的准确度和匹配正确率.     

多阶微分环形模板匹配跟踪方法

基于环形模板结构提出一种新的模板匹配跟踪方法,在匹配准则函数中增加了图像的多阶微分匹配信息,在确保算法具有旋转不变性的前提下,可有效提高算法识别的准确性.匹配模板中的像素按环形结构排列,环形结构的中心对称性确保了算法具有旋转不变性.根据图像的灰度值可计算图像的各阶微分值,匹配准则函数由灰度匹配值和各阶微分匹配值共同构成.微分匹配信息中包含了图像的细节信息的匹配结果,因此可提高算法识别的准确性.仿真结果表明:该方法可应用于序列图像的目标识别,在背景复杂或目标发生较大旋转变化的情况下,该方法的识别性能明显优于传统方法.     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

基于局部二进制描述SIFT特征的锆石图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高、匹配速度慢的问题,提出一种新的局部二进制模式(LBP)特征描述方法,描述SIFT算法检测出的锆石图像特征点,然后用主成分分析法(PCA)将生成的描述向量降维,最后利用欧式距离法完成配准。新LBP描述方法计算简单,具有旋转不变性和光照不变性,描述向量经过PCA降维以后匹配过程简单快速。实验结果表明:配准效果可以满足仪器自动寻样的需求,并且能够显著提升锆石图像的配准速度、提高仪器运行效率。     

用Harris-Laplace特征进行遥感图像配准

为克服图像在旋转及分辨率不一致时自动配准的困难,提出了一种新的自动配准方法:包括新的尺度空间投影算法和新的特征匹配算法。基于Harris-Laplace(H-L)特征的尺度不变性,新的尺度空间投影法运用H-L方法提取图像特征,然后将特征空间建立在依据特征点主方向的图像投影信息上,使得特征空间具有对图像旋转和分辨率大小不变的特性。新的特征匹配法则采用特征空间k-d树欧氏距离匹配和RANSAC一致性位置检验相结合的方法,实现了高效率无差错的特征匹配。通过比较分析与实验证明,该自动配准方法能够对不同分辨率、不同旋转角度的图像精确地实现自动配准。     

LNIP改进算法及其在材料形貌分类中的应用研究

针对LNIP(local neighborhood intensity pattern)纹理特征提取算法在旋转、尺度变化方面存在的不足,提出了一种LNIP改进算法RSILNIP(rotation and scale invariant LNIP)。首先,同化邻域信息之间的特征以提高其旋转不变性;其次,采用统一编码的方式降低特征提取维度;然后,提取多尺度特征并进行选择,从而增强其尺度不变性;最后,采用并联方式合并特征。将改进算法与同类算法在公共数据集Outex和材料扫描电镜图像数据集SEMdataset上进行分类精度测试,得到改进算法的分类精度分别达到96.76%和98.26%,说明改进算法在图像分类和材料形貌归类上有较好的工程应用价值。     

基于二代曲波变换和PCNN的高光谱图像融合

为了解决高光谱图像的高数据维给后续图像分析和处理带来的困难,提出了一种基于二代曲波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合新算法.利用各波段数据间的局部相关性将整个数据空间划分为若干个相关性较强的独立子空间,在对子空间内的各波段光谱图像进行曲波多分辨率分解的基础上,分别依据各波段图像所含有的信息量对曲波粗尺度系数进行加权融合和利用PCNN的全局耦合特性与脉冲同步特性对细尺度系数进行智能选取,最后由曲波逆变换得到各子空间的融合图像.AVIRIS数据融合实验表明,该算法能有效地实现高光谱数据维数减少和特征提取,相比于提升小波融合算法、主成分变换算法和基于典型融合准则的曲波融合算法,其所提取的图像特征在高光谱异常检测时能得到更多的真实目标.     

旋转不变性图像模板匹配快速算法

综合利用图像梯度幅值统计的旋转不变性,梯度角度统计的旋转迁移性以及图像梯度角度统计的旋转自相关系数分布对称性,基于图像的3种不同特征,分两步精确快速地完成了统计匹配运算。仿真试验结果显示:本文算法在模板图像发生任意角度旋转的情况下匹配性能好。该算法时间复杂度小,并且在模板图像灰度发生一定程度的非线性变换、缩放、遮挡等情况时仍具有良好的鲁棒性能。     

动态场景下基于视差空间的立体视觉里程计

针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特征点,得到较为准确的运动参数的初始值,在视差空间中推导出视觉里程估计的数学模型,通过最小化误差函数得到最终运动估计.实验结果表明,该算法在室内外存在运动物体的复杂动态场景中都具有较传统方法更高的精度.     

一种面向弱纹理图像的特征点描述子

现有的大多数特征点提取算法适用于处理纹理丰富的图像,而对于弱纹理图像则无法提取有效的特征点. 对此,提出了多邻域结构张量特征(MNSTF)算法. 基于一系列固定的邻域和图像结构张量,通过表达局部图像的结构和纹理信息,解决了弱纹理和无纹理场景下特征点提取和匹配等相关问题;同时,通过计算邻域之间的相对方向,实现了MNSTF算法特征描述子的旋转不变性. 实验结果表明,MNSTF算法在经过旋转的弱纹理图像测试集上的特征点匹配准确率达到了99.9%以上,验证了其良好的适用性、旋转不变性和鲁棒性.     

Two-level searching tracking algorithm based on fast Fourier transform

In order to solve the problems of appearance change, scale and rotation change in the visual tracking, a two-level searching tracking algorithm based on Fast Fourier Transform(FFT)is proposed. It achieves two-level searching by establishing the object's kernel ridge regression model in the Cartesian coordinates and log-polar coordinates, respectively, and the efficiency can be improved by transforming the operation into the frequency domain based on FFT. First, the kernel ridge regression model is constructed in the Cartesian coordinate and the object's center position is obtained by the exhaustive search method based on the circular structure matrix. Then, it transforms the object area to the log-polar coordinates and searches the shift using the kernel ridge regression model in the log-polar coordinates. Finally, the object's state is calculated according to the searching results and the object's model is updated. Experimental results indicate that the proposed algorithm not only can obtain a distinct improvement in coping with the appearance change, scale and rotation change, but also have a high tracking efficiency.     

基于Fourier-Mellin变换的红外图像配准

该文针对一种新的基于相位相关的图像配准方法,在需要配准的两幅图像中心选取同样大小的区域,在对数极坐标的表示下,这两个区域图像的互功率谱经傅里叶反变换后是一个二维脉冲信号.首先可以利用相位相关法求得旋转角度和缩放因子,然后根据上一步求得的结果再次利用相位相关法求出两个方向上的平移参数,至此可以获得图像的配准参数.对Fou...     

基于信息熵的图像检索

在分析了现有的基于颜色、形状、纹理等基于内容的图像检索算法的基础上，提出了一种新的基于信息熵的图像检索算法，即利用图像的信息熵来描述图像的特性，结合网格描述符及图像颜色信息，采用图像单元熵构成的熵矩阵特征值矢量作为图像的特征描述，并提出了利用特征矢量进行图像检索的检索算法．实验结果表明，该算法具有尺度不变性、旋转不变性，并且对于颜色直方图不同但有视觉一致性的图像也有较好的检索效果．