基于三步搜索法的特征相关目标跟踪算法

针对相关匹配跟踪算法,提出一种新的基于三步搜索法的特征相关跟踪算法。该算法利用Moravec算子提取目标灰度特征,并根据特征点选取相应的子模板,然后利用三步搜索法进行多子模板的相关匹配。该方法可以在大幅度缩短相关匹配的搜索过程的基础之上适应运动目标的旋转、缩放等情况。实验证明该算法实际应用的可行性。     

基于多目标优化的SIFT特征匹配算法

SIFT算子在实际应用中,由于地面图像本身特征不明显且提取出的特征点多、乱以及灰度变化不明显等特点的影响,从而导致特征点误匹配。为此提出一种改进的SIFT图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用多目标优化算法,建立相关匹配模板,利用给定同一场景的两幅图像,寻找同一场景点投影到图像中的模板之间的相关性建立数学模型即目标函数,根据同一幅图像中模板间的距离建立边界约束条件,从而剔除一些误匹配点。实验表明,该算法可以有效地提高图像匹配精度。     

TMS320C25在实时图象相关匹配中的应用

本文介绍了国象相关匹配的原理和分级模板匹配算法，以及利用高速数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ２５来实现实时图象相关匹配运算的硬件和软件的设计。     

自适应模板匹配在自主空中加油跟踪中的应用

自主空中加油技术越来越重要,在软管加油的对接阶段,运用模板匹配跟踪技术对目标进行跟踪。本文利用直方图均衡化、形态学算法和边缘轮廓提取得到初始模板;然后利用归一化相关匹配法对模板进行匹配,同时利用归一化相关值作为参考,判断是否对模板进行更新,从而得到自适应模板;为了缩小匹配时的搜索范围,加入了轨迹跟踪的算法,大大节省了运算时间。通过仿真实验显示,该算法切实可行。     

An Arrhythmia Detection Algorithm Based on Feature Extraction and Multiple Template Matching

基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法通过样本数据库创建模板库,对模板库进行特征提取以创建特征库,同时建立索引与模板库关联,然后使用特征库中的模板与待检测心电信号进行粗匹配运算,当粗匹配的相关系数大于预设阀值后,再利用索引加载相关模板进行细匹配运算。使用MIT-BIH数据库的数据验证基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法的效果理想。     

基于TAPF算法的匹配区选择方法研究

针对TAPF匹配滤波算法研究景象特征与匹配性能的关系,提出景象特征指标体系,并以此为基础结合相关面特征和模板的容差性等因素系统地制定景象匹配区选择方法准则.利用现有卫片/航片进行匹配选择试验,结果表明,该方法可以成功地规划出满足系统要求的景象匹配区.     

基于模板匹配算法的字符识别研究

文中提出了一种基于模板匹配的字符识别算法。该算法在对输入的字符进行预处理的基础上对字符进行特征量提取,预先将字符分成若干个集合;然后再对各集合中的字符进行模板匹配,最终对字符做出判决。试验结果表明,模板匹配算法保证了字符识别的正确率,而对字符进行预分类,则缩小了模板匹配的字符对象范围,弥补了模板匹配算法对于大量字符耗时多的缺点。     

基于预测和加权匹配的目标快速定位方法

基于模板匹配算法,提出了一种适用于高速流水线检测的目标定位改进算法。该算法利用已知目标位置预测未知被测物体,并用加权模板匹配实现精确定位。首先对运动的物方空间进行标定使得连续采集的图片有连续统一的坐标系,从而实现图像间物体位置预测。同时,提出一种对模板不同特征区域加权的方法,在不影响算法复杂度的前提下,正确选择权值,能使目标物体区域内的匹配相似度有更好的显著度和单调性。实验结果表明,结合预测位置和加权求相似度的模板匹配具有更高的快速性和鲁棒性。     

面向引线框架缺陷的图像配准算法

为了降低引线框架缺陷识别的误检率,比较了基于灰度的模板匹配和基于特征的匹配算法之间的优缺点,并针对引线框架缺陷检测中参考图和检测图存在差异的特点,提出基于区域定位和不变矩的特征匹配算法。该算法通过边缘检测定位出特征区域,并用不变矩进行区域特征描述。在缺陷识别试验中,相比于模板匹配算法,该算法表现出更快的结算速度,更高的配准精度,更低的配准失败概率。结果表明,该配准算法适用于引线框架缺陷识别,降低误检率。     

复杂背景下抗遮挡的运动目标跟踪算法

通过对各种跟踪算法的研究,提出了一种适应性较好的目标运动预测与多模板匹配相结合的相关跟踪算法,并给出了模板匹配相关算法中的判断准则、模板更新准则和目标被遮挡判断。实验证明,该方法能够在复杂背景条件下运动目标发生遮挡时进行稳定跟踪。     

用归一化灰度组合法进行图像匹配

归一化灰度组合法是基于灰度组合矩阵的一种灰度相关法,主要利用相似图像间像素灰度组合应该最少的原理进行图像匹配。它可以统一地表示其它灰度相关法,解决了相关法对噪声和灰度变化敏感的问题。算法中主要涉及整数运算,与其它相关法相比,运算速度更快,并且可以通过灰度量化使归一化灰度组合法速度更快,匹配度更高、匹配唯一性更好。实验表明减少灰度量化级数不影响图像匹配值的大不。     

景象匹配评估系统中图像特征指标的选择(一)图像统计特征

采用统计试验的方法进行景象匹配算法的性能评估是当前的重要研究课题。通过统计试验建立匹配性能与图像特征指标体系之间的关系是研究的重点,因此选择一个合理的图像特征指标体系是很重要的。文中论述了评估系统中图像特征指标体系的选择问题,分析和试验指出,建立在实时图尺寸上的特征更符合理论分析结果,因而也更适于算法的性能评估和匹配区的选择。     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

基于小波多尺度表示的图像匹配研究

根据小波变换系数对信号平移步长的变化规律,提出一种基于小波金字塔结构的、遍历式的图像匹配方法,这种方法消除了由于小波变换对平移的敏感性所引起的误匹配,在匹配策略上,以小波分解高频分量的匹配为主。实验证实,本匹配方法对实时图和参考图的局部灰度反转不敏感,具有一定抗几何失真的能力,优于经典的灰度相关匹配。     

一种基于聚类分析的红外图像配准算法

为了提高红外图像匹配的精度和效率,提出了一种将Harris-Laplace关键点提取和旋转不变LBP特征描述算子相结合的局部特征检测新算法,该算法不仅在图像的尺度、光照和角度发生变化时,仍然能够得到很好的检测效果,而且能很好地描述图像的局部纹理特征.特征向量描述完成后,为了进一步提高红外图像特征点匹配的正确率,提出了一种基于K-means聚类分析的图像匹配策略.先利用Cosine余弦相关匹配策略实现特征点的初步粗匹配,接着采用K-means 聚类分析匹配策略剔除图像中大部分的错误匹配.实验表明:提出的算法表现出良好的鲁棒性,关键点提取的重复率(Repeatability)提高了9.2％.与传统的匹配算法相比,采用基于K-means聚类分析的匹配策略匹配精度可以提高5.05％,匹配时间可以缩短0.068 s.该特征描述算法和基于K-means聚类分析的匹配算法满足了红外图像配准的高精度性和高实时性的要求.     

基于特征匹配的影像可匹配性研究

对基于特征匹配的影像可匹配性评价方法进行了探讨。从分析影像所包含的信息量入手,提出了通过计算影像的信息熵和累加梯度值进行基于特征匹配的影像可匹配性评价方法。通过基于角点特征和Hausdorff距离的影像匹配实验,发现影像信息熵和累加梯度值与影像可匹配性（即正确匹配概率）之间存在很强的相关性,尽管由于地表景观的不同,表现出的具体规律略有差异,但都表现出匹配正确率随影像信息熵和累加梯度的增大而增大的趋势。因此,可通过对影像信息量的评价来进行基准图的自动选取和飞行路径的规划;在实时匹配导航过程中,可根据获取的每一实时影像所含信息量,来决定是否进行匹配,这样既可以保证匹配的正确性,避免误导,又可节省匹配时间。提出方法对基于灰度相关的影像可匹配性评价具有借鉴意义。     

基于一致性敏感哈希的高精确度图像匹配算法

针对基于特征点的图像匹配方式在复杂纹理场景中匹配效果不理想的问题,提出一种将加速稳健特征算法(SURF)与一致性敏感哈希匹配结合的图像匹配算法(CSH)。使用SURF算法对图像进行特征点提取,再以特征点为圆心构建特征区域,最后对特征区域使用CSH进行匹配,从而实现高精确匹配。为了进一步加快算法运行速度,对现有的SURF算法进行修改,在提取SURF特征点时去除了对于特征点方向的计算。仿真实验证明,算法较一般的特征算法在复杂纹理图像匹配中效果更佳,且较CSH算法效率提升了10%~15%。     

景象匹配评估系统中图像特征指标的选择——（二）相关面统计特征

在图像匹配评估系统中,图像特征指标体系的选择,除了图像自身的统计特征,度量实时图与其准图的相似性特征也是很重要的。定义了几个相关面统计特征,并通过实验说明这些特征与匹配性能的关系,这些特征与图像统计特征一起构成了图像特征指标体系的一部分。     

快速图像匹配相关系数算法及实现

最大归一互相关图像匹配算法是图像匹配中的常用算法,其关键是解算活动图与基准图间的相关系数。针对相关系数计算量大的特点,分析了FFT的基与FFT处理速度之间的关系以及基16FFT算法特点,提出用基16FFT算法计算相关系数,相关系数的处理时间大幅减小;同时针对高基蝶形单元设计复杂、使用不灵活等特点,提出采用级连思想实现主基16蝶形单元,使处理器的设计复杂度降低。实验证明,将主基16FFT处理器用于相关系数的计算中,使最大归一互相关图像匹配处理速度达到国际领先水平。     

分层结构直方图及其应用

针对传统直方图特征存在的特征分辨能力不强的问题,提出了一种图像分层结构直方图.该特征首先将图像按照亮度幅值的大小进行分层,然后根据预先设计的结构图元对所有的分层图进行基于结构图元的直方图统计,最后将所得的直方图进行集成得到最终的分层结构直方图.以图像匹配与视觉跟踪为例,对分层结构直方图的应用进行了大量的仿真实验,结果表明该特征较参考特征具有更强的特征分辨性能和局部描述能力.利用分层结构直方图进行图像匹配得到的相似性度量图单峰特性更加明显,能够显著降低视觉跟踪算法的跟踪误差.