一种基于SIFT和区域选择的图像拼接方法

提出了一种基于SIFT和区域选择相结合的图像拼接方法.该方法采用改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取方法获得图像特征点,并充分利用圆形区域的旋转不变性和互信息量最大原则进行特征点匹配,避免了传统的图像配准算法计算量过大、特征点匹配不准确等问题,最后采用加权平均的方法对图像进行融合.实验表明,该方法对图像间存在的平移、旋转、明暗强度和噪声干扰等都具有良好的鲁棒性,可实现高质量的图像拼接.     

基于PCA-SIFT特征的目标识别算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在匹配时特征向量过多,从而导致耗时过长的问题,提出PCA-SIF]算法,对目标进行匹配与识别.首先,利用SIFT算法提取出原图像中稳健的特征点以及特征向量;其次,利用PCA算法对SIFT特征向量的维数进行约减;最后利用降维后的图像与原始图像进行匹配.实验证明,与原始SIFT算法相比,该算法不仅保持了SIFT算法的鲁棒性和稳定性,同时提高了匹配效率,增强了实时性.     

一种用于图像拼接的改进ORB算法

针对Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,用ORB匹配算法进行粗匹配,再用双向匹配和Random Sampling Coherence(RANSAC)算法对匹配点进行精匹配和提纯,进一步提高其正确率,最后使用渐入渐出加权融合完成图像拼接。实验结果表明,本文方法在图像的缩放和旋转、模糊、光照强度、拍摄视角等情况下都具有优秀的鲁棒性和稳定性,是一种实时性强、准确度高、拼接质量优秀的图像拼接方法。     

基于初始尺度变换的SIFT匹配算法

直接使用检测到的SIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)特征点进行特征点匹配,匹配性能仍然有待提升.提出了改进的SIFT匹配算法,利用匹配特征点的尺度比直方图,估计出近似的图像尺度比k,然后将空间分辨率较高的图像初始尺度增大到k倍,再次提取特征点进行匹配.实验结果表明,相比于其它用尺度约束条件提升性能的匹配算法,基于初始尺度变化的SIFT匹配算法在处理结构型图像时性能得到了很大的提升.     

基于BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

针对航拍图像存在平移、旋转、尺度和亮度变化的问题,提出了一种新的基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的快速图像自动配准算法.首先提取BRISK特征点,其次采用引导互匹配策略得到初始匹配点对,然后采用预检测的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配点对,最后用最小二乘法求出帧间的变换模型参数,采用双线性插值得到配准后的图像.实验结果表明,该算法不但满足配准精度的要求,而且运行速度远远快于SURF算法,具有一定的理论和应用价值.     

基于粗糙集近似约简和SIFT特征的图像匹配算法

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述符由于具有尺度、旋转和光照不变等特性在图像匹配领域获得了广泛的应用。但是,SIFT特征点采用128维特征向量表示,当图像特征点较多时,匹配算法所需的存储空间大、匹配时间长,且匹配精度不理想。针对以上问题,本文给出了一种基于Rough-SIFT描述符的图像匹配算法。首先,利用排序法求出图像的稳健特征点,然后为提高后续匹配处理运算效率,将粗糙集约简理论引入到基于SIFT特征的匹配算法中,通过构建一种新的近似约简算法来对稳健特征点的128维特征向量进行降维处理,最后利用约简后的特征点对图像进行匹配。仿真实验表明, 本文方法使得约简后的SIFT特征点更加精确、稳定、可靠,有效减小了匹配算法的存储空间,提高了匹配算法的效率和准确率。      

基于SiftGPU特征匹配方法的实时视觉里程计系统

采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配方法对双目相机图像进行立体匹配,同时匹配相邻两时刻的三维点,求解运动方程进行运动估计,得到机器人2个时刻坐标变换的旋转和平移参数;使用每2个时刻的旋转和平移结果进行机器人的路径反演,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配,实现实时的视觉里程计系统,并采用RANSAC算法用于运动估计剔除误匹配点干扰。实验结果表明,具有仿射变换较强不变性的SIFT特征匹配算法能够得到较为精确的路径反演结果,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配能达到实时的视觉定位效果。     

基于局部SIFT分析的手背静脉识别

针对新兴的手背静脉识别技术,提出了一种具有位移和旋转不变性的局部尺度不变特征(SIFT,scale in-variant feature transform)分析方法.首先确定手背静脉图像的感兴趣区域(ROI)并对其进行滤波去噪,然后提取手背静脉血管的SIFT并对特征点进行匹配,最后计算注册样本和待识别样本的特征匹配率并以此作为相似性测度进行身份识别.利用我们建立的手背静脉血管图像数据库对该算法进行了性能测试,并与目前最典型的识别方法进行了对比.实验结果表明,本算法具有更好的识别性能,其中识别速度得到了很大的提高.     

一种改进的基于RANSAC方法的SIFT特征匹配

在图像配准,图像融合,目标识别,图像拼接等领域中,运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大,在SIFT特征匹配中误配率高的问题,增加了一个原始匹配点对的前道处理环节,引入匹配点对的几何特征定义,根据匹配点对的最近邻点和次近邻点角度差在一定阈值范围内建立预处理模型,剔除误匹配点,减少了参与RANSAC的数据量,提高了RANSAC的运行效率。实验结果表明:与未增加前道处理的RANSAC算法相比,基本消除了误匹配点,提高了图像匹配的准确率。     

Contourlet-SIFT特征匹配算法

基于局部特征的匹配算法中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法性能好,应用广泛,但其描述子的维度高、匹配耗时大,对局部相似区域的匹配鲁棒性差.为此,该文提出一种Contourlet-SIFT特征匹配算法.在尺度空间下提取旋转不变特征,对特征及其邻域进行 Contourlet 变换,由各方向子带分解系数的均值和标准差构建全局纹理描述向量,根据向量间欧氏距离的大小进行特征点排序,选取距离较小的前1%的特征再进行 SIFT最近邻比值匹配.实验结果表明该算法对亮度差异大、相似区域多的图像的匹配性能优于SIFT,在保证尺度、旋转、视角等不变性与SIFT相当的同时,匹配速度大为提升.     

基于硬判决模式的雷达组网检测算法及其性能分析

文章探讨最为常见的基于目标检测雷达和BPSK硬判决通信链路的雷达组网单元。利用条件概率方法,分别给出雷达组网的最大似然检测与最大后验概率检测策略,从理论上给出雷达性能和通信链路性能对于数据融合权重的选择。理论分析和数值实验一致表明,通过雷达组网可以获得较单部雷达更低的虚警和漏警概率,增强雷达系统的检测性能。     

局域网链路层数据帧识别算法的设计与实现

对局域网中几种典型的链路层数据帧进行了分析,基于数据帧中的特征位,提出了一种数据帧识别算法,并对算法进行了性能分析。该数据帧识别算法解决了局域网链路层协议类型的分析和数据帧的识别问题。     

入侵检测系统可信问题研究及改进方法

误报率和漏报率影响入侵检测系统检测结果的可信性.通过从理论上分析误报和漏报产生的原因,提出了多检测系统协同工作提高检测可信度的方法.多检测系统结果融合时采用推进贝叶斯分类方法,给每个检测模型不同的权值,将分类结果加权求和,选择值最大的作为最终分类.实验分析表明,该方法降低了系统的漏报率和误报率,提高了报警的可信度.     

RO PUF硬件物理指纹性能评估

入网设备的身份认证是工业互联网、物联网安全运行的基础.通过分析物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)作为入网设备的身份凭据应具有的特性,建立了其性能的多层指标体系.按照性能指标的重要性分为必要指标、重要指标和应用指标,对每项指标及其评估方法进行了说明,并给出了可用于PUF选型的综合评估方案.实验结果表明,该PUF性能指标体系和评估方案在工程上是可行的.     

测试性设计的主要目的和具体的实施方法

测试性设计的主要目的,就是要求反映被测对象的工作状态和隔离故障到现场更换模块。这两项任务,要求由机内检测设备(BITE)来实现。测试性设计不能局限于满足BITE的故障检测率和故障隔离率,它更关注故障隔离的平均时间。对预测和设计故障隔离时间和虚警率提出了一种实用方法,对落实测试性设计具有重要的意义。     

一种基于数字方法实现的VOX算法

声控开关VOX(Voice Opemted Transmit)在很多系统中运用广泛,目前的VOX多为电路实现,抗噪声能力低。介绍一种可以用数字方式实现的VOX算法,利用语音的类周期性,使用周期检测方式实现对语音的检测。仿真结果显示,可准确地判断出元音信号,漏误判率低,延迟小;但不适用辅音信号持续时间所占比例极小的情况。     

对空情报雷达BITE定量指标的确定方法研究

机内测试（BIT）是现代对空情报雷达设计中的一项非常重要的功能。文章在对BITE主要定量指标建立数学模型的基础上,分析了BITE定量指标确定的流程图以及具体的确定方法,详尽地阐述了定量指标验证试验的截尾序贯试验方法,并用具体的实例进行了分析。     

红外探测系统抗地物及云层算法研究

通过对红外探测系统图像的地物、云层背景及目标特征的详细描述和分析,提出了目标背景亮度和梯度信噪比检测算法以及目标纵向边缘跳动方差检测算法,用于降低云层、地物中的虚警,并给出了算法流程和实验结果。该算法作为辅助算法应用到了红外探测系统中,取得了良好的效果。     

雷达杂波环境恒虚警率处理的实现

恒虚警率检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分.对雷达自动检测和恒虚警率处理方法进行了综述,讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,阐述了实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法.     

Android malware detection based on APK signature information feedback

A new malware detection method based on APK signature of information feedback (SigFeedback) was proposed.Based on SVM classification algorithm,the method of eigenvalue extraction adoped heuristic rule learning to sig APK information verify screening,and it also implemented the heuristic feedback,from which achieved the purpose of more accurate detection of malicious software.SigFeedback detection algorithm enjoyed the advantage of the high detection rate and low false positive rate.Finally the experiment show that the SigFeedback algorithm has high efficiency,making the rate of false positive from 13% down to 3%.