基于仿射不变性的轮廓曲线局部描述符

特征点(角点、拐点、切点)只反映轮廓曲线的部分信息,为更精确地描述曲线,定义和提取一种特征点——弦高点,基于该特征点构造一种曲线局部描述符,并将其用于曲线匹配。定义的弦高点比现有的特征点更精确描述曲线的特性,能解决轮廓曲线平滑特征点少而不能被精确描述的问题。文中定义的弦高点和构造的识别向量都具有仿射不变性,且均为局部描述符,因而文中方法适合于仿射变换且在遮挡的情况下仍有效。理论分析和实验结果都证明该方法的有效性。     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

轮廓形状匹配的形状函数小波特征方法

利用形心点和Aggarwal的形殊点,定义了轮廓形状的描述函数和起始点,并运用描 述函数的Daubechies周期小波系数特征,讨论了闭合轮廓曲线的整体匹配和局部匹配问题.为 适应快速识别目标和精确辩识物体的应用需要,提供了这类匹配方法的简易模型和精确模型. 实验结果表明这类方法具有良好的稳定性和可靠性,并且小波的快速算法保证了这类方法实时 处理的能力.     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法。利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价。结果表明该算法具有较高的识别准确度。     

基于轮廓分割的形状匹配新方法

提出了基于轮廓分割的形状描述方法,用来进行形状匹配.首先,使用离散曲线演化将形状轮廓简化成具有N个顶点的多边形,并通过去除其中的凹点得到多边形凸点的集合;然后,对由凸点形成的轮廓片段提取角度和曲率特征,得到形状描述子;最后通过匈牙利算法进行轮廓片段之间的距离矩阵的最小代价和计算,从而得到两个形状之间的相似度.基于MPEG-7图像库上的实验证明了本文方法能很好地反映形状的特征,具有较好的匹配效果.     

仿射变换下基于凸包和多尺度积分特征的形状匹配方法

针对在仿射变换下的形状匹配问题,提出基于凸包的特征点提取方法、基于各向异性高斯核的多尺度积分特征和基于两者的匹配方法.首先提取形状的凸包,根据最大面积原则对凸包相邻顶点之间的曲线进行演化,获取的点和凸包顶点形成仿射不变的特征点;其次对特征点按顺序编组,根据特征点之间的仿射变换关系构造多尺度积分特征向量;最后使用动态规划算法计算形状之间的相似度.实验结果表明,该方法对局部形变和噪声敏感度小,并适用于复杂形状的匹配.此外,特征点提取方法和多尺度积分特征也可与其他方法结合进行形状分析.     

结合颜色不变量的SIFT和形状上下文图像匹配算法

针对传统图像匹配算法sift和shape-context存在的不足,把这两种算法分别作了改进,并提出一种二者相结合的混合匹配算法。首先在传统sift算法的基础上融入图像的颜色信息,即加入颜色不变量,构建彩色描述子;在shape-context算法中改用基于重心点的形状上下文直方图,代替传统的基于各个轮廓点的形状上下文直方图,生成形状上下文描述子。然后把这两种描述子级联成新的联合描述子,依据设定的新的联合距离对特征点进行匹配,得到初始匹配对。最后利用偏最小二乘法消除误匹配,得到精确匹配点对。实验结果表明,提出的算法能够有效提高图像匹配准确率。     

改进离散曲线演化的形状匹配算法

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于离散曲线演化的形状匹配算法.首先利用改进的离散曲线演化算法对形状轮廓进行特征提取,获得具有重要视觉部件的轮廓;然后计算该轮廓的形状上下文特征描述符;最后利用动态规划算法计算形状上下文特征描述符的相似度.通过在MPEG-7,Kimia以及Swedish Leaf形状数据库上的实验结果表明,该算法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和匹配精度.此外,改进的离散曲线演化算法可与不同形状描述子融合形成新的形状匹配算法.     

以多尺度三角形为特征的快速形状匹配

为了减少形状匹配阶段的计算量并保持匹配精度,提出一种结合多尺度三角形特征的形状描述子,利用形状整体特征进行粗匹配并使用实时匹配方法完成匹配过程.首先通过高斯演化获得多尺度下的形状轮廓并用不同尺度上的轮廓点组成特征三角形;然后采用三角形面积和特征角来描述轮廓信息;最后用形状面积率对候选轮廓进行筛选,通过计算不同形状间描述子的相似度进行匹配.在不同形状数据集上进行实验的结果表明,该方法有较好的匹配结果和较少的匹配耗时,能够快速准确地描述形状的局部及整体特征,在实际应用中具有优势.     

拱序列的曲线描述与匹配

目的 曲线匹配是计算机视觉和图像处理中的一个重要问题;判定几何图形形状相似性,得到与人类认知一致的结果,是目前的曲线描述与分类算法不能很好解决的问题。针对曲线匹配和几何图形形状的相似性判定,提出一种有效快速的基于拱序列的曲线匹配与相似性判定算法。方法 提取曲线的角点,将曲线表示为一连串相互重叠的拱序列。对于拱序列中的每一个拱,使用拱描述子进行描述。利用拱描述子,使用动态规划方法,实现对拱序列的匹配和相似性判定。结果 为了验证本文算法,将基于拱序列的曲线描述与匹配方法应用于轮廓的拼接与几何图形的相似性比较。在轮廓拼接实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法准确完成碎片轮廓的拼接和地图轮廓的拼接。在几何图形相似性的交叉度量实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法可以准确反映出图形的相似程度,正确判断两幅图像是否属于同一类型。在判定不同相似程度的形状对的实验中,本文算法可以给出与人类判断相同的结果,相比较基于链码特征、多尺度不变量、形状上下文和GCT（geometry complex transform）变换算法,本文算法的距离值更好地反映出图像的相似程度。结论 理论和实验表明,该算法可有效地描述曲线、匹配曲线,及准确判断几何图形的相似性,给出与人类视觉判定一致的结果。该算法可用于基于轮廓的图像拼接和几何图形相似性的判定。     

基于特征点和最小面积的曲线描述和匹配

为了对关键特征点相同而子曲线曲率不同的曲线进行识别,提出一种新的平面曲线的描述和匹配方法。基于关键特征点进行粗匹配,根据精度要求设定最小面积阈值在子曲线上重新采样点,定义了一种新的采样点的识别向量,并根据子曲线上采样点的识别向量构造了新的识别向量矩阵,最后根据识别向量矩阵的差异度度量子曲线的相似性。通过对所有子曲线的识别实现对整条曲线的识别。该识别方法逐层筛选、由粗到精,避免了冗余操作。实验表明该方法高效、可行。     

融合CCCTI码和谱系聚类的仿射配准

针对复杂场景中目标由于成像畸变、部分遮挡或局部缺失难于识别的问题,提出一种新的仿射配准算法.首先给出了CCCTI码(cyclic code of corner and tangent and inflexion points)的定义,该码易于确定模型和目标轮廓上关键特征点的对应关系;其次利用关键特征点对轮廓进行分段,根据对应子曲线段的两端点及其形心估算变换矩阵,再引入谱系聚类法对所有估算矩阵进行聚类,降低最终估算矩阵的误差,且使算法适用于部分遮挡或局部缺失,提高算法的鲁棒性;最后计算能够聚类的对应子曲线段的总形心,并利用总形心与对应子曲线段的两端点再次估算变换矩阵,提高配准的精度.理论分析和实验结果均表明,该算法能有效地进行仿射配准,并能处理部分遮挡或局部缺失.     

融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型

目的 针对基于矢量场的活动轮廓模型,如经典的梯度矢量流（GVF）模型、矢量场卷积（VFC）模型等,在提取凹形物体时矢量场常出现平衡点,不能较好地收敛到凹陷区域、尤其是深而窄的凹形及复杂凹陷区域的问题。提出一种融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型。方法 首先利用活动轮廓模型进行曲线演化,得到演化后轮廓曲线上各点的坐标并求出各点的法线方向;然后基于凹点检测的方法,判断各点的凹凸性,利用梯度判断法,检测出未收敛到目标边界的凹点;其次对各凹点进行法向方向的仿射变换。在接近且不越过目标边界的情况下求出可变换的最大距离,变换后的点穿越了平衡点区域,让变换后的点代替原来的点形成新的轮廓曲线;最后为保证提取边界的精确性,将变换后的轮廓曲线再次演化并最终收敛到目标边界。结果 通过对具有凹陷区域的合成图像进行分割,计算提出模型分割结果的平均Jaccard相似系数（JS）值为95.51%,相比目前先进的GVF模型,VFC模型和自适应扩散流（ADF）模型分别提高了15.08%,12.09%和10.70%,整体效果上优于几种先进的模型。然后又对单/多目标真实图像及含噪的图像进行分割,证实提出模型分割性能的鲁棒性。结论 提出的模型有效地避免了凹形区域内的平衡点问题,可以对深凹形及复杂凹形图像进行有效分割,并且提高了分割精度。此外,该模型能融合到任何基于矢量场的活动轮廓模型中,具有广泛的普适性。     

基于图像仿射不变特征点的零水印算法

本文提出了一种基于图像提升小波变换和仿射不变特征点的零水印算法。首先对图像进行3级提升小波变换,然后在低频部分,利用Harris-Affine算子提取出图像的仿射不变特征点和仿射协变特征区域,利用这些特征区域来构造零水印信息。实验证明,该算法不仅对常规信号处理攻击和简单的几何攻击具有很强的鲁棒性,对于剪切、纵横比改变、行列去除,局部扭曲等较复杂的几何攻击也具有较强的抵抗能力。     

用HOUGH变换改进的曲率法识别平面轮廓图元

针对检测精度与检测速度两大指标,提出了用HOUGH变换改进的曲率法平面轮廓图元识别方法。开发了基于邻域值的轮廓点分类算法,采用曲率阈值法筛选轮廓点、投影高度法判别图元属性及分类轮廓点,构建了基于HOUGH变换的直线图元、圆弧图元分割与融合算法。对提出的方法分别进行了特征点检测精度与检测速度对比实验和特征点检测能力测试实验。实验结果表明,提出的方法图元识别准确、检测速度快、通用性好。     

轮廓结构张量的仿射不变性

通过研究轮廓结构张量行列式的代数性质,论证了轮廓结构张量代数结构的仿射不变性:轮廓结构张量的行列式在仿射变换下所描述的极值点在数量和位置上不改变,并且轮廓各点处的响应强度仅受尺度变换的影响,与平移和旋转变换无关。最后,在基于重复率准则的实验中将其与经典轮廓角点检测算法对比,表明了算法具有较高的稳定性。     

基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT（scale invariant feature transform）特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的“一对多”和“一对一”的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC（随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。     

一种基于ICA的多边形曲线水印算法

首先采用边缘跟踪算法获取矢量图形的轮廓曲线坐标;然后对坐标数据进行独立元分析处理,以获取仿射不变描述子,根据提取的仿射不变描述子生成与之正交的水印,并将水印加性嵌入到不变描述子中;最后通过上述过程的逆过程恢复出嵌有水印的多边形曲线.实验结果证明了文中算法的有效性,尤其对于仿射变换攻击、检测水印时不需要获得仿射变换参数,是一种鲁棒性很强的算法.