基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究*

为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换（RDWT）的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。     

基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像算法

针对手持移动设备拍摄的抖动视频问题,提出了一种基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像算法。通过SIFT算法提取视频帧的特征点,采用KLT算法追踪特征点,利用RANSAC算法估计相邻帧间的仿射变换矩阵,将视频帧划分为均匀的网格,计算视频的运动轨迹,再通过极小化能量函数优化平滑多条网格路径。最后由原相机路径与平滑相机路径的关系,计算相邻帧间的补偿矩阵,利用补偿矩阵对每一帧进行几何变换,从而得到稳定的视频。实验表明,该算法在手持移动设备拍摄的抖动视频中有较好的结果,其中稳像后视频的PSNR平均值相比原抖动视频PSNR值大约提升了11.2 dB。与捆绑相机路径方法相比约提升了2.3 dB。图像间的结构相似性SSIM平均值大约提升了59%,与捆绑相机路径方法相比约提升了3.3%。     

一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法

网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。     

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

一种基于特征点的遥感图像匹配算法

以遥感图像为研究对象论述了一种基于特征点的图像匹配算法在遥感图像匹配与拼接中的应用及改进。在提取图像特征点上,尺度不变特征转换SIFT算法能够对缩放、旋转、仿射的图像保持尺度不变特性。对于提取出的SIFT特征点,采用改进的随机抽样一致性RANSAC方法进行提纯,剔除多余的特征点,缩短匹配时间。实验证明,该算法有效提高了遥感图像匹配的效率和准确性。     

矿井车载视频图像稳像算法研究

针对矿井车载摄像系统拍摄的视频因含有前景运动目标及高噪声造成的全局运动矢量估计误匹配率高、实时性较差等问题,提出了一种基于ORB特征匹配与改进粒子滤波的矿井车载视频图像稳像算法。在运动矢量估计阶段,采用ORB算法提取图像特征点;采用基于图像块的连续3帧间差分法,联合时空一致性准则快速剔除前景运动区域的特征点;结合前景标记区域,对特征点位置进行初次筛选,对保留下来的背景特征点进行配准;利用仿射变换模型实现帧间运动矢量的估计。在运动滤波阶段,采用基于估计窗的实时粒子滤波算法滤除抖动分量,获得补偿参数。实验结果表明,该算法有效避免了前景运动目标对稳像精度的影响,且具有较快的处理速度。     

基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法

针对快速鲁棒特征算法(SURF)局部不变特征描述符存在运算时间较长、匹配准确率较低的问题,文中提出基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法.首先运用Hessian矩阵行列式确定图像中的特征点,采用梯度方向改进SURF中的主方向提取方法,提高特征点主方向的准确性,并使用二进制特征描述子进行特征点描述.再对获取的特征点进行汉明距离粗匹配.最后,采用网格运动统计剔除误匹配点.在Oxford VGG标准数据集上的实验表明,文中算法在图像发生尺度、光照、旋转等变化时匹配准确率与效率较高.     

基于SIFT变换的水印图像几何失真校正算法

分析了目前数字水印抗几何攻击的实现方法,对SIFT进行了改进.提出了特征点筛选算法,以增强提取特征点的鲁棒性,然后基于攻击前后图像的SIFT特征点匹配技术获取匹配点对,并基于匹配点对的尺度特征和SIFT中心距之比获得尺度失真参数以实现尺度失真的恢复.同时基于匹配点对的SIFT中心角度差确定旋转失真参数,进而完成旋转校正.实验结果表明,该算法能够有效进行水印图像几何失真参数的估计与几何失真的校正.     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。     

一种基于SURF的全景图像配准算法

传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大、时间效率低。提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法。运用SURF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除误匹配点;最后估计出两幅全景图像的变换矩阵。测试表明:算法具有较高的时间效率和良好的鲁棒性。     

基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法

针对传统尺度不变特征变换（SIFT）算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。     

OPTICS聚类与目标区域概率模型的多运动目标跟踪

目的 针对多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题,本文提出了一种基于OPTICS聚类与目标区域概率模型的方法。方法 首先引入了Harris-Sift特征点检测,完成相邻帧特征点匹配,提高了特征点跟踪精度和鲁棒性;再根据各运动目标与背景运动向量不同这一点,引入了改进后的OPTICS加注算法,在构建的光流图上聚类,从而准确的分离出背景,得到各运动目标的估计区域;对每个运动目标建立一个独立的目标区域概率模型(OPM),随着检测帧数的迭代更新,以得到运动目标的准确区域。结果 多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题通过本文方法得到了很好地解决,Harris-Sift特征点提取、匹配时间仅为Sift特征的17%。在室外复杂环境下,本文方法的平均准确率比传统背景补偿方法高出14%,本文方法能从移动背景中准确分离出运动目标。结论 实验结果表明,该算法能满足实时要求,能够准确分离出运动目标区域和背景区域,且对相机运动、旋转,场景亮度变化等影响因素具有较强的鲁棒性。     

基于Kinect三维重构的特征点提取改进

针对机器人在复杂的室内环境中,因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题,提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法,并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统。SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进,使用高斯分离模糊函数,提高SIFT算法提取特征点的速度,并且使用RANSAC筛选不稳定特征点。本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构。     

基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究*

针对复杂场景下图像拼接,误匹配点比例较大时,传统匹配优化算法效率低,合成图像易产生鬼影等问题,在SIFT算法基础上,采用一种新的聚类方法预筛选特征点对,再用RANSAC算法精确提纯,减少算法迭代次数;并提出了改进的基于特征点的最佳缝合线与多分辨率样条法相结合的融合方法,提升了融合图像质量。实验结果表明,经过对以上两部分的改进,算法效率有较大提高,并能有效去除鬼影现象。     

基于SIFT的说话人唇动识别

针对唇部特征提取维度过高以及对尺度空间敏感的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术。首先,提出了一种简单的视频帧图片规整算法,将不同长度的唇动视频规整到同一的长度,提取出具有代表性的唇动图片;然后,提出一种在SIFT关键点的基础上,进行纹理和运动特征的提取算法,并经过主成分分析（PCA）算法的整合,最终得到具有代表性的唇动特征进行认证;最后,根据所得到的特征,提出了一种简单的分类算法。实验结果显示,和常见的局部二元模式（LBP）特征和方向梯度直方图（HOG）特征相比较,该特征提取算法的错误接受率（FAR）和错误拒绝率（FRR）表现更佳。说明整个说话人唇动特征识别算法是有效的,能够得到较为理想的结果。     

基于场强和凸壳的SIFT特征点匹配算法

传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法的匹配结果易受参数影响。为此,提出一种于场强和凸壳的SIFT特征点匹配算法。在原始SIFT匹配方法基础上,结合特征点群的凸壳,引入引力场强概念刻画特征点群之间的空间特征关系,以进行图像点模式匹配,在匹配中充分利用特征点的几何空间信息。实验结果表明,该算法具有较高的匹配正确率,能找到更多的特征匹配点。     

基于改进Canny特征点的SIFT算法

在分析了传统SIFT算法的基础上,提出了一种基于改进Canny特征点的SIFT算法。该方法先用SIFT算法检测出候选关键点,再利用Canny边缘检测算法检测出图像的边缘点,通过比较生成的候选关键点和边缘点的坐标是否相等,从而判断是否去除候选关键点。实验结果表明,与传统SIFT算法比较,该方法可以有效地去除DOG算子生成的边缘响应点,进一步提高SIFT特征点的抗噪声能力,增强SIFT算法的稳定性。     

纹理抑制的光照不均图像配准算法研究

针对KAZE算法对光照不均图像特征点提取效果不佳的问题,提出了一种基于纹理抑制改进后的KAZE图像配准算法。改进算法的主要流程如下：将纹理抑制算法嵌入到非线性扩散滤波方程中,以实现对图像更好的光照估计;对光照估计后图像的亮度分量进行自适应Gamma校正;利用改进的KAZE算法对图像进行配准。实验结果表明,改进算法相较于SIFT、SURF、KAZE算法的平均正确匹配率分别提高了48.5个百分点、22.1个百分点和20.1个百分点,查全率提高了26个百分点、5个百分点和5.5个百分点,所提算法能有效地降低误匹配,并且广泛地应用到多种处理场景中。