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相似文献
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1.
为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,文中提出一种加权的多尺度多分辨率人脸描述与识别方法.首先使用多分辨率分析分解图像为子带图像,并选择3个不同尺度的低频子带图像构建多尺度和多分辨率图像序列.然后针对图像序列的每幅图像编码人脸局部区域的中心像素与其邻域像素的灰度差的符号分量,体现人脸局部结构的重要性.再利用人脸局部区域中心像素与邻域像素的灰度差的幅值分量作为像素局部二值模式的权重.最后利用块Fisher线性判别降低特征描述符的维数,同时增强判别能力.在ORL和FERET人脸库上的实验表明该方法可获得明显的性能提升.  相似文献   

2.
RBFD:一种鲁棒的图像局部二值特征描述子   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统浮点型特征描述子占用空间大、匹配速度慢的问题,提出一种基于梯度统计信息比较的局部二值特征描述子.通过对比特征点邻域梯度统计信息生成二值特征描述子,再利用多邻域和多分块策略提高描述子判别力,最后通过近似简化的Ada Boost算法实现描述子降维.实验结果表明,与已有描述子相比,文中提出的描述子在实现快速生成的同时其鲁棒性更强.  相似文献   

3.
基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.  相似文献   

4.
一种颜色仿射变换下的局部特征描述子   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

5.
LATCH(基于机器学习的三像素块描述子)在原有局部二值描述子的基础上通过将二像素块比较改为三像素块提升了局部二值描述子的准确率,但提高准确率的同时带来了更大的时耗,在研究LATCH以及其他二值描述子的基础上,借鉴积分图在目标检测中的应用,将积分图的思想应用在改进LATCH描述子中,减少了LATCH描述子中各像素块内的重复计算量.实验证明,改进算法的描述子计算时间较原算法缩减了30%-40%,而配准精度与原算法保持相近.  相似文献   

6.
鉴于传统的局部描述子,如SIFT、HOG等,计算复杂度高、占用内存大且匹配时间过长,目前研究人员致力于研究二值化的局部描述子。二值描述子采用位存储并以汉明距离作为其匹配准则,在内存占用率和匹配时间上相比传统实值描述子有很大的优势。本文总结了目前在图像匹配中基于像素值和梯度值不同检验子的二值描述子,整理分析他们的优缺点并分析标准测试库结果。  相似文献   

7.
在纹理元的基础上提出了一类新的纹理谱描述子,新的纹理谱描述子在3个方面作了改进:将像素的灰度差量化为4个值;量化区间根据纹理对比度自动确定,并保证量化值具有灰度线性不变性;利用相关性弱的8邻域像素构建纹理谱描述子,从而降低了纹理谱维数。定义了基于新的纹理谱描述子的光照、旋转不变性纹理特征。利用该特征对Outex纹理进行光照、旋转不变性分类,分类准确率高于基于局部二值模式的光照、旋转不变性纹理特征。  相似文献   

8.
提出了一种基于哈尔小波分解变换和高斯尺度空间的图像特征点匹配算法.首先利用哈尔小波变换对基础图像进行3层行列分解,然后利用高斯函数卷积核对这些分解图像,进行尺度变换.提出了一个小波高斯金字塔塔林的概念,即对通过小波变换产生的多张不同分辨率的基础图像分别进行高斯尺度变换进而产生一个个独立的高斯金字塔,进而产生独立的高斯差分金字塔林,完成特征点检测.再引进规范化强对比度描述子对特征点进行描述.结果表明:Haar-Gaussia&NICD算法的效果和SIFT算法相当,特征点数量优于SIFT算法,在局部特征匹配方面要更有优势;而且和NICD描述子搭配使用,在运行速度方面要比SIFT算法更快.  相似文献   

9.
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。  相似文献   

10.
赵伟  田铮  杨丽娟  延伟东  温金环 《计算机应用》2015,35(11):3308-3311
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对; 然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对; 对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对.实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度.  相似文献   

11.
基于SIFT特征描述子的立体匹配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,本文提出了一种新的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法。该算法利用图像梯度信息,构造基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验结果表明,该方法匹配精度高,对图像灰度的非线性变换比较鲁棒,可以应用于对匹配算法鲁棒性要求比较高的立体视觉系统中。  相似文献   

12.
立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。  相似文献   

13.
房贻广  刘武  高梦珠  谭守标  张骥 《计算机应用》2016,36(12):3402-3405
快速视网膜特征(FREAK)描述子通过计算模式方向实现了旋转不变性,但对于旋转尺度变化较大的情况匹配性能并不理想,误匹配率较高,为此提出了一种改进的基于FREAK描述子的精确图像配准算法。首先,对原有FREAK算法添加长距离点对,设定距离阈值,只利用关键点采样模式中距离较远的点来生成角度信息。其次,对Hamming距离进行加权。对每一个关键点,在为了生成描述子选择点对时,对训练数据描述子的每一列计算均值,越接近0.5的列权值越大,改进了原来Hamming距离计算粗略的状态,使距离计算更精确。最后,使用最近邻匹配结合最近邻和次近邻的比值以及随机抽样一致(RANSAC)方法进行快速匹配和优化。实验结果表明,改进算法更适用于旋转尺度变化较大的环境及匹配性能要求较高的场合。  相似文献   

14.
15.
飞行器视觉导航中图像的复杂性对特征点匹配提出了很高的要求。根据图像HSV色彩空间各分量固有的稳定性提出了一种新的特征点不变向量生成方法,以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征点的相似度量将该算法提取的特征应用于图像特征点匹配;为了降低特征点描述向量的维数,提高匹配的实时性,采用了主成分分析(PCA)方法。针对误匹配问题,提出了一种利用惯性导航系统的输出信息进行误匹配特征点检测的方法。最后,通过实验证明,所提出的色彩匹配方法可以提高匹配的准确率,并且通过将PCA方法与上述方法结合不仅可以保持匹配的准确性还能降低计算的复杂度;所提出的误匹配检测方法可以较好的剔除误匹配点并能满足实时性的要求,这为视觉导航提供了一种可靠性更高的特征点匹配方法。  相似文献   

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17.
目的 针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述方法存在特征维数高,计算效率低等问题,提出一种快速的,低维数的局部特征描述方法,即MN-CCH(Mean Normalized Contrast Context Histogram)。方法 该方法首先对局部特征区域内的像素进行均值规范化处理,得到局部特征区域的规范化对比度值。然后,在极坐标下以主方向为基准,将局部特征区域划分成32个子区域,统计每个子区域的正负对比度直方图。最后,对统计结果进行归一化消除线性光照的影响,得到64维的MN-CCH描述向量。结果 在图像变换数据集和小型图像检索数据库上的实验结果表明,64维的MN-CCH描述子可以达到与128维SIFT相当的匹配性能和相同的检索准确率,在描述子生成和匹配效率上明显优于SIFT方法,而且与同维数的CCH相比性能有明显的提高。结论 MN-CCH描述子在保留与SIFT相当性能的前提下,具有特征维数和计算效率的优势,更适合在一些对计算和存储资源要求较高的应用(如机器人导航,视觉SLAM等)中使用。  相似文献   

18.
基于小波变换的时间序列相似模式匹配   总被引:21,自引:1,他引:21  
提出了一种新的时序相似模式匹配方法,它采用小波分析的方法实现时间序列数据的降维,采用小波序列表示原序列,将小波序列组织为多维索引结构R-tree存储,在该索引结构基础上,基于一种表示相似性的距离函数,定义了范围查询和最近邻查询算法,实验结果证明这种方法性能优于传统的基于傅立叶变换的相似模式匹配方法。  相似文献   

19.
采用旋转匹配的二进制局部描述子   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转,尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。  相似文献   

20.
管士勇  陆利忠  闫镔  童莉 《计算机工程》2012,38(18):186-189
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。  相似文献   

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