序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

基于不变矩相似度的快速图像拼接

针对图像拼接中普遍存在的效率低和误匹配等问题,提出了一种基于不变矩相似度的快速拼接方法。首先利用不变矩相似度准则,预估输入图像的重叠区域,然后采用SIFT算法进行特征点检测和匹配,减少了不必要的特征提取和误匹配。利用稳健的RANSAC算法实现特征点提纯并计算单应性矩阵。最后,针对带运动目标的动态场景融合后易出现鬼影的现象,提出一种改进的分段线性加权融合算法以消除拼接鬼影。     

Linux平台下目标跟踪算法研究与实现

论文在Linux平台下设计了一种目标跟踪算法.算法中使用图像的三个不变矩代替图像像素的灰度值作为特征量,利用改进后的平均绝对差算法作为相似性测度计算公式进行模板匹配;同时,为了提高目标跟踪的速度,采用遗传算法对图像的匹配策略进行优化,提高了匹配速度.与Windows平台下的目标跟踪算法相比,该算法的实时性高.     

基于遗传算法的图象不变矩匹配

研究模板和图象间的有效匹配，利用不变矩特征作为检测模板和图象中物体轮廓相似度的测度，同时把遗传算法引入图象匹配识别，并针对简单遗传算法在应用过程中出现收敛过早和早熟现象的问题，采用了一种 改进型遗传算法。该算法和不变矩相结合能有效检测出具有平移、旋转 和尺度变化的物体，该方法可以应用于实际图象匹配和识别中。     

一种改进的Camshift/Kalman运动目标跟踪算法

针对目标跟踪中的目标遮挡、丢失等情况,提出了一种改进的基于空间边缘方向直方图的Camshfit/Kalman跟踪算法.首先,利用空间边缘梯度方向作为匹配信息,同时自适应修正每帧中的匹配模板,再使用Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测更新,以克服目标遮挡情况及噪声的干扰.实验表明,该算法能够较好处理目标遮挡情况,实现运动目标的高精度跟踪.     

基于快速SIFT特征提取的模板匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算量大的问题,提出一种基于快速SIFT特征提取的模板匹配算法。采用递推方法加速计算每个种子向量,利用向量排序来保持算法对旋转的不变性,并通过一种适用于该描述符的快速搜索匹配方法,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法能提高匹配速度,并且能在旋转、缩放的情况下有效地识别目标。     

一种改进的基于不变矩的图像匹配算法

通过对不变矩理论的分析,提出以局部图像的边缘不变矩特征及其灰度信息的统计特征相结合的两阶段匹配算法.首先利用不变矩的平移、旋转及伸缩的不变性,计算图像边缘不变矩,将其作为匹配特征,在匹配结果中取前N个较好的匹配结果作为侯选目标;再根据契比雪夫不等式确定候选目标的置信度;最后计算各个候选目标的直方图包含的统计特性进行最终目标的定位.实验结果表明该算法克服了传统图像匹配方法搜索目标时存在的置信度问题,通过与基于不变矩特征直接匹配方法和基于灰度相关的匹配方法比较可见,在性能上明显优于这两个方法,并得到较理想的匹配结果.     

特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别

传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割和识别算法。针对现有识别算法的不足,本研究提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法。方法：首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Harris-laplace角点,并画出Delaunay三角网,同时提取出颜色不变矩和Zernike不变矩;然后使用欧氏距离作为这三种特征的相似性度量,并和样本图像进行加权匹配;最后选取欧式距离最小的图像作为最终的识别目标。结果：实验表明,本文算法飞机检测精度比现有算法高2.2%,飞机识别精度比现有算法高1.4%-10.4%。该算法能从遥感图像中精确识别出十大飞机目标,并对背景、噪声、视角变化等多种干扰具有良好的鲁棒性。结论：提出了一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的飞机识别算法,该算法使用了图像的多种信息,包括特征点和不变矩,有效地克服了使用单一特征无法描述多种信息的不足。实验结果表明,本文采用基于特征点和不变矩的飞机识别算法比其他算法具有更强的抗干扰能力和识别精度。     

一种改进的SIFT特征匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在计算量大、复杂度高的问题,提出一种基于图像Radon变换的改进SIFT特征匹配算法。改进算法在图像的SIFT特征点采样区域内作d条不同方向的直线,以d条直线上的图像Radon变换作为SIFT特征向量描述符,降低SIFT特征向量的维数,从而提高特征匹配效率。实验结果表明,改进算法具有较高的匹配精度和较少的匹配时间,适用于虚拟场景漫游或目标识别等实时性要求较高的系统。     

基于SIFT特征的目标跟踪算法鲁棒性研究

本文在改进的尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上,提出了一种基于特征集的多目标跟踪算法。通过设置目标特征留存优先级,更新特征集,保存近几帧的稳定特征,保证特征的稳定,提高了匹配准确度。试验结果表明该算法对目标由于旋转、形变导致的跟踪性能下降具有较好的容错性,也具有较好的鲁棒性。     

基于线性滤波的树结构动态规划立体匹配算法

传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度, 但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配. 针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法. 算法首先运用改进的结合颜色和梯度信息参数可调的自适应测度函数构建左右图像的匹配代价, 然后以左图像为引导图对构建的匹配代价进行滤波; 再运用行列双向树形结构的动态规划算法进行视差全局优化, 最后进行视差求精得到最终的视差图.理论分析和实验结果都表明, 本文的算法能有效地改善动态规划算法的条纹现象以及弱纹理区域和边缘存在的误匹配.     

基于模板匹配的多目标精确粘连分割算法

在提取多运动目标的基础上,利用目标运动的时空连续性,提出一种基于模板匹配的多目标精确分割算法。该算法首先利用混合高斯模型提取视频中的运动目标,然后利用模板匹配算法初步识别出每一个目标的区域,最后利用扩张算法扩充目标的完整边界区域。实验结果表明,与传统的静态粘连分割算法比较,所提出的算法不但能分割同一颜色的多目标视频,而且分割效果更准确更高效。     

改进SIFT算法在文字图像匹配中的应用

使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。实验结果证明,与标准SIFT算法相比,改进SIFT算法能有效提高文字图像匹配的准确率。     

一种基于语义网的本体映射改进算法

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word—Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体。提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率。     

改进的基于图像边缘的能见度反演方法

针对现有的基于图像边缘的能见度计算方法效果不理想的问题,提出一种改进的基于图像边缘检测求能见度的方法。相对于原有的方法,该方法首先选取目标图像并用sift算法对其进行模板匹配,然后利用离散Shearlet变换提取边缘特征,再将这些特征和前向散射式能见度仪测量的数据进行线性拟合,建立它们之间的关系式,从而求出能见度。实验结果表明,该算法相对于sobel算法和小波变换算法,相对误差减少了2.761%和1.607%,计算的准确性和有效性明显得到改善。     

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.     

基于人工鱼群微细分解的先验未知像素点修复算法

由于未知像素点先验信息缺失,因此模块匹配和边缘结构信息未知,全息修复困难。传统方法采用子空间特征信息多维搜索方法未能实现对图像纹理的微细结构信息的模板匹配,效果不好。引入人工鱼群算法,提出一种基于人工鱼群微细分解和亮度补偿的先验未知像素点全息修复算法,即采用子空间特征信息多维搜索方法进行先验未知像素点置信度的更新,以保持被修复的图像破损区域的连续性。构建人工鱼群算法的图像微细分解模型,结合边缘特征点亮度补偿策略,来实现对先验未知像素点的图像信息修复改进。实验结果表明,改进的图像修复算法具有良好的视觉效果,修复时间和计算开销较少,提高了稳定性和收敛性,图像修复后的信噪比误差较小,保持在6%以内,因此该算法的性能优越。     

基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。     

改进的基于纹理特征的图像配准算法

针对图像纹理规则性与重复性及图像起始纹理分布的不一致性,依据VE4000检测系统的纹理特征配准算法达到配准目的。该算法自行设计标准单一模板,对单一模板进行裁剪与拼接技术达到了图像配准的目的,但是配准效果较差,在此基础上提出了改进的纹理特征配准算法,重新设计模板,拼接生成标准的参考图像,对参考图像进行匹配与裁剪以获取不同配准图像。实验结果证明,改进的基于纹理特征的配准算法运行时间短,配准误差小,能够很好满足缺陷检测的配准需求。