一种高效的二进制点云局部特征描述算法

针对现有点云局部特征描述算法时效性和紧凑型不能满足实际应用需求的问题,提出一种二进制多层切片距离特征描述算法(B-MSD)。首先在特征点处建立了一种稳健的局部参考坐标系;然后设计了两种多层切片和子区域划分方式并计算平均距离,以提取点云局部三维形状特征;最后通过量化的方法将各子区域计算的平均距离转化为二进制码串,串联所有码串生成最终的二进制描述子。在多个公开点云数据集上与几个经典描述子进行仿真对比,结果表明,在鉴别力更强的基础上,上述算法的紧凑性、计算效率和匹配速度方面综合表现更好。3D目标检测和点云配准应用实验也验证了上述算法的有效性。     

一种新的局部不变特征检测和描述算法

局部不变特征已经被成功地用来解决计算机视觉领域诸多实际问题.文中提出一种新的局部不变特征检测和描述算法,提取出的特征能够对旋转、尺度缩放、光照等变化,甚至弱仿射变换保持不变.一般说来,局部特征的提取分为特征检测和描述两个关键步骤.在特征检测阶段,首先在每一层尺度图像上提取Harris角点,然后在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度,最后为每个特征点计算主方向.文中的特征检测算法具有良好的可重复率性能.在特征描述阶段,建立了梯度的距离和方向直方图来描述局部特征,文中的特征描述子不但具有良好的匹配性能,而且维数更低,十分有利于提高图像特征的匹配速度.大量的图像匹配与图像检索实验结果验证了文中算法的有效性.     

一种改进的图像局部不变特征提取方法

针对传统局部特征提取算法在提取特征点时效率不高,生成描述子需要计算主方向等问题,结合SURF算法和RGT(Radial Gradient Transform),在精度损失尽可能小的情况下提高局部不变特征提取速度,提出一种改进的AR-SURF(加速径向SURF)算法。该方法在特征检测阶段,在定位特征点时减少构造尺度空间时所计算的响应层个数,将求取对应点响应放在定位阶段。在特征描述阶段,取消确定主方向的过程,将特征点周围区域的Haar小波响应进行RGT变换,然后将特征点周围区域划分为多个同心圆,并统计特征点周围圆形区域内的响应结果,最后利用小波响应结果得到旋转不变的特征描述子。实验结果表明,AR-SURF算法节省了时空损耗,提升了定位速度,提取效果更好,更加合适于海量图片处理。     

一种基于稳定区域的图像特征描述子

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。     

一种颜色仿射变换下的局部特征描述子

提出一种颜色仿射变换下局部特征的描述子,它分别处理特征点邻域内每个像素的RGB 3个颜色通道,并利用仿射不变量计算每个颜色通道的仿射梯度;为控制特征点处描述子的维数,根据邻域内像素到特征点的距离和相对特征点主方向的角度对特征点邻域内的仿射梯度进行累加,构成局部特征点的特征描述子.所提出的特征描述子增强了特征点对光度变化和仿射变换的不变性,提高了图像局部特征匹配的准确度;并通过一组典型图像的特征点匹配实验验证了其有效性.     

LoVPE 3维局部特征描述子

目的 局部特征描述子在3维目标识别等任务中能够有效地克服噪声、不同点云分辨率、局部遮挡、点云散乱分布等因素的干扰,但是已有3维描述子难以在性能和效率之间取得平衡,为此提出LoVPE（局部多视点投影视图相关编码）特征描述子用于复杂场景中的3维目标识别。方法 首先构建局部参考坐标系,将世界坐标系下的局部表面变换至关键点局部参考坐标系下的局部表面;然后绕局部参考坐标系各坐标轴旋转K个角度获得多视点局部表面,将局部表面内的点投影至局部参考系各坐标平面内,投影平面分成N×N块,统计每块内投影点的散布信息生成特征描述向量;最后将各视点特征描述向量进行两两视图对相关编码得到低维度特征描述向量,采用ZCA（零项分量分析）白化降低特征描述向量各维间相关性得到LoVPE描述子。结果 在公用数据集上进行不同描述子对噪声、不同分辨率、遮挡及杂波等干扰鲁棒性的特征匹配实验,实验结果表明,提出的描述子特征匹配率与现有最佳描述子处于同等水平,但保持了较低的特征维度和较高的计算效率,维度降低约1半、特征构建及特征匹配时间缩短为现有最佳描述子的1/4。结论 提出一种新的3维局部特征描述子,具有强描述能力,对噪声、不同网格分辨率、遮挡及杂波等具有强鲁棒性,存储消耗较少且计算效率较高,该方法适用于模型点云及真实点云数据,可用于复杂场景中的3维目标识别。     

基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究

该文在AdaBoost算法的基础上提出了一种图像局部区域相似度的学习架构,利用该架构训练图像局部特征来获得低维数、独特的特征描述子,以实现对图像局部区域高精度地匹配.所提学习架构通过学习图像局部区域相似性得到一组非线性弱学习器对图像局部特征进行描述;同时,在响应函数组合形式和弱学习器权重优化配置方面,针对浮点描述子和二值描述子分别提出了新的补丁相似性度量函数作为目标函数的核函数,提高了图像特征相似性匹配效果.该学习架构不会受限于任何预定义的图像特征信息采集模式,能产生基于灰度信息或方向梯度信息的特征描述子.实验结果表明采用这种学习架构获得的特征描述子,在所有对比描述子中图像局部匹配查准率是最好的.所提学习框架能有效地配置优化描述子弱学习器,能提高图像特征描述子对图像尺度和视角变化的鲁棒性.     

基于平稳小波变换和亮度序的局部特征描述子

局部区域的非线性亮度变化通常会造成局部特征描述子的不稳定。针对该问题,在平稳小波变换和亮度序的基础上,提出一种局部特征描述子。利用Hessian-Affine算子检测仿射协变区域,对检测区域进行平稳小波变换分解,将不同尺度的多个低频子带作为支持区域,多支持区域的使用可以有效地降低图像扭曲带来的不利影响。采用亮度序对支持区域进行区域划分,确保所构造描述子对单调亮度变化具有不变性,并在局部旋转不变坐标系下计算局部特征描述子。实验结果表明,该描述子在视角、线性亮度和JPEG压缩等变化下具有较好的鲁棒性。     

一种对亮度变化鲁棒的局部特征描述子及其快速生成算法

在不同的时间、从不同的视角、以不同的摄像机参数所拍摄的同一场景的图像间存在非线性亮度变化,这种非线性亮度变化给图像间的鲁棒匹配带来困难.为了解决这个问题,提出一种用于构建鲁棒局部特征描述子的新方法.该算法引入灰度相对次序的思想,在得到特征点归一化支撑区域以后,将区域内各点分割为多个组,并以区域中心和各点连线为Y轴,分别建立直角坐标系,计算中心对称局部二值模式,得到二维的统计直方图;据此,经归一化处理后可形成所需的兴趣点描述子.实验表明,本文算法构造的描述子在复杂亮度变化下的区分度更好,测试性能优于传统描述算子.同时,算法本身具有旋转不变性,并以插值计算替代了传统描述子构造过程中的梯度统计,具有描述子构造简单和快速的特点.     

基于一种快速鲁棒特征描述子的图像匹配

基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来描述特征点。最后以特征描述向量的距离为标准寻找不同图像之间的特征匹配。     

结合径向线的局部遮挡下的3维人脸识别

目的 3维人脸点云的局部遮挡是影响3维人脸识别精度的一个重要因素。为克服局部遮挡对3维人脸识别的影响,提出一种基于径向线和局部特征的3维人脸识别方法。方法 首先为了充分利用径向线的邻域信息,提出用一组局部特征来表示径向线;其次对于点云稀疏引起的采样点不均匀,提出将部分相邻局部区域合并以减小采样不均匀的影响;然后,利用径向线的邻域信息构造代价函数,进而构造相应径向线间的相似向量。最后,利用相似向量来进行径向线匹配,从而完成3维人脸识别。结果 在FRGC v2.0数据库上进行不同局部特征识别率的测试实验,选取的局部特征Rank-1识别率达到了95.2%,高于其他局部特征的识别率;在Bosphorus数据库上进行不同算法局部遮挡下的人脸识别实验,Rank-1识别率达到了最高的92.0%;进一步在Bosphorus数据库上进行不同算法的时间复杂度对比实验,耗费时间最短,为8.17 s。该算法在准确率和耗时方面均取得了最好的效果。结论 基于径向线和局部特征的3维人脸方法能有效提取径向线周围的局部信息;局部特征的代价函数生成的相似向量有效减小了局部遮挡带来的影响。实验结果表明本文算法具有较高的精度和较短的耗时,同时对人脸的局部遮挡具有一定的鲁棒性。该算法适用于局部遮挡下的3维人脸识别,但是对于鼻尖部分被遮挡的人脸,无法进行识别。     

基于局部仿射不变特征的宽基线影像匹配

提出了一种基于局部仿射不变量特征的宽基线影像匹配算法。该算法以影像特征点为定位点，使用分层变尺度窗口内的几何和亮度仿射不变量特征实现立体匹配。由于使用局部特征，在较大窗口范围内构造尺度、旋转不变特征,以及将大窗口划分为较小的子区域，因此，该算法具有较高的匹配可靠性、较高的效率和匹配精度。     

基于局部信息统计的人耳识别方法

提出了一种基于局部信息统计的人耳识别方法。该方法将一幅人耳图像分成若干个子区域,分别提取每个子区域的分类特征,将各个子区域的特征串联为一个特征向量构筑人耳特征矢量,更加全面描述了人耳图像的局部与结构信息,应用最近邻分类器进行模式分类。采用三种不同的特征提取方法,以USTB人耳图像库对算法进行测试,实验结果表明,与全局信息比较同种方法识别率提高30%以上,验证了局部信息方法的有效性。     

基于局部聚类的改进运动网格统计算法的研究

针对常用的匹配点筛选算法效率低、对具有角度和尺度变化匹配图像稳定性差等问题,提出一种基于局部聚类的改进网格运动统计特征点筛选算法。首先,通过局部区域抑制算法筛选响应强度较高且成对出现特征点作为种子点,并以种子点为聚类中心分割图像,得到最小外接矩形作为运动网格;随后把运动网格划分为3×3邻域支持估计量网格,计算运动网格在不同方向上的梯度最大值,作为运动网格的主方向;最后,把待匹配图像邻域支持估计量网格旋转至目标图像运动网格的主方向位置,借助网格运动统计算法筛选匹配。实验表明：对具有JPEG压缩变换、光照变化、模糊变换的匹配图像,所提算法匹配正确率在90%以上;对具有旋转和尺度变换图像,所提算法匹配正确率相较运动网格统计算法提高10%左右,高达40%以上;算法耗时仅为13 min,效率较高;所提算法可稳定高效地筛选正确的匹配点。     

基于加权紧凑局部图结构的人脸识别算法

针对局部图结构算法(local graph structure,LGS)构建图结构时用到的像素点距离中心像素太远,以及在图结构形成后分配权重时没有结合周围像素点到中心像素的距离因素问题,提出加权紧凑局部图结构(weighted compact local graph structure,WCLGS)算法。该算法定义了一种混合特征提取策略,从四个方向为中心像素点构建图结构,分别在垂直方向和对角线方向捕获对称和非对称信息,并且在图结构形成后对距中心像素点近的边赋较大的权重,对距中心像素点远的边赋较小的权重。WCLGS通过提取更近的像素点信息和合理的加权策略,密切关注中心像素点的近邻元素的差异,使得中心点两侧的信息提取更加均匀充分。实验证明,与现有的一些局部图结构算法相比,WCLGS在ORL(Olivetti Research Laboratory)、AR(active record)和HD(high definition)热红外人脸数据库上有更好的识别率和性能。     

圆形图像抗旋转高效高鉴别特征表示方法

根据圆形图像目标中心对称特性,提出一种基于空间位置描述的抗旋转高效高鉴别二值模式特征提取方法.该方法在特征计算时,通过径向变换重新构建局部坐标系统,并在此基础上实现具有抗旋转变换的空间对称区域的局部二值模式提取;同时,池化操作采用了具有旋转不变性的环状空间划分,从而保证了最终特征描述的抗旋转变换能力.该方法分别在欧元硬币数据集、QQ表情数据集、车标数据集上进行了测试,识别准确率最高分别达到100%,100%,97.07%.在具有旋转情况的欧元硬币和QQ表情数据集中,优于传统的LBP特征和HOG特征,而且算法具有高效性,其单点计算时间只需0.045ms.     

基于模糊形状上下文与局部向量相似性约束的配准算法

非刚性点集配准研究是模式识别领域的一项重要基础研究.本文在当前流行的非刚性点集配准算法的基础上提出了两个主要贡献:1)模糊形状上下文(Fuzzy shape context, FSC)特征;2)基于局部向量特征的局部空间向量相似性约束项.本文首先进行基于特征互补的对应关系评估,在这一步骤中定义了模糊形状上下文特征,然后基于模糊形状上下文特征差异和全局特征差异设计了特征互补的高斯混合模型.其次,进行基于约束互补的空间变化更新.在这一步骤中,定义了局部向量特征,建立了局部空间向量相似性约束项.本文算法通过使用特征互补的高斯混合模型进行对应关系评估,并将配准问题转化为可以用期望最大化(Expectation maximization, EM)算法解决的参数优化问题,通过创建包含局部空间向量相似性约束项的能量方程优化了空间变换更新.本文首先测试了模糊形状上下文特征的检索率,然后采用公开数据集测试了算法在点集配准与图像配准的性能.在与当前流行的十种算法的对比实验中,本文算法均给出了精确的配准结果,并在大部分实验中精度超过了当前流行算法.     

一种新的空域抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于特征与量化的空域抗几何攻击图像水印算法---FAQ算法. 采取的主要方法有: 1)利用图像中的局部最稳定特征点生成具有几何不变性的圆形特征区域, 用于水印的同步; 2)将特征区域分解为具有旋转不变性的扇形区域, 并在空域利用奇偶量化嵌入水印; 3)设计了一种奇偶检测器盲提取水印. 实验结果表明FAQ算法能获得很高的图像质量, 且能有效地抵抗常规信号处理攻击、旋转/缩放/平移(Rotation/scaling/translation, RST)攻击及其组合攻击.     

针对重复模式图像的成对特征点匹配

目的 含有重复模式的图像会对局部特征描述符产生歧义,因此基于局部特征的匹配算法在此类图像的匹配过程中极易产生误匹配.同时,通过研究现有的引入全局特征描述符的匹配算法,发现全局特征同样依赖于计算局部信息所得到的特征点主方向,所以此类方法在含有重复模式的图像中也不容易得到令人满意的匹配效果.为了解决这一问题,提出一种基于成对特征点的图像匹配算法.方法 该方法利用成对特征点的方向向量作为特征点对的主方向,为特征描述提供了正确的方向信息,同时引入DAISY描述符与改进后的全局上下文(globalcontext)特征描述符,提高了匹配能力.结果 分别在模拟图像与实际图像上面进行了对比匹配实验,本文算法平均的匹配正确率能达到88％以上,比其他经典的匹配算法提高了26％以上.结论 实验结果表明,本文算法克服了现有算法在特征描述与主方向分配上的缺陷,进一步提升了匹配正确率,能够有效地解决重复模式图像的匹配问题.     

面向叶子图像的植物归类的特征序列描述方法

针对叶子图像的植物数据库的归类系统,提出了一种新的基于高斯混合模型特征函数的图像特征序列描述方法。定义了图像的高斯混合模型、特征函数及其性质,用自适应的方法把图像分解为K个模型,并在每个分量模型和混合模型上定义由频谱、相位角和功率谱组成的局部特征序列和全局特征序列。在中国科学院智能计算所的叶子图像数据集leaves(ICL)上进行了K-means归类实验,结果表明该图像描述方法比LBP局部综合特征和高斯混合密度函数有更好的归类结果。