基于快速SIFT匹配的行人信息检测

在智能监控中,检测行人是判断异常的必要步骤,复杂场景下行人检测一直是研究的热点难点,依据人体头部作为人体这种非刚体中的稳定部分,提出了一种快速而稳健的行人检测算法。该算法首先对摄像头拍摄的视频选取感兴趣区域,利用离线训练的Adaboost级联分类器检测人的头部区域,然后通过快速SIFT算法匹配相邻帧的人的头部,进而进行判断人的运动速度以及方向,便于进行下一步研究。通过实验验证以及与目前具有相关代表性的方法对比,论证了所提出算法在复杂场景下也具有很好的检测匹配效果,具有良好的有效性和可靠性。     

基于彩色的SIFT特征点提取与匹配

由于只是利用图像的灰度信息,SIFT算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题,提出了一种基于彩色的SIFT特征点提取算法,并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点,但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算。实验结果证明了该算法的有效性。     

印品检测过程中基于SIFT 算法缩小匹配范围的方法

针对多个CCD 采集多幅图像会产生一定的重叠区域,为了实现印品在线检测的要求,提出了一种结合SIFT 和缩小匹配范围的图像检测方法。该方法基于SIFT 提取特征点,改进了局部搜索范围,利用RANSAC 算法计算图像坐标变换矩阵,采用多分辨率融合方法对拼接图像进行融合处理。结果表明,采用该方法可以减少匹配和图像检验时间,降低估算概率,完成检测图像拼接。     

水松纸在线检测系统设计

目的针对烟支卷制完成后出现的水松纸质量缺陷等问题,结合生产实际要求,设计基于PLC和机器视觉的水松纸在线检测系统。方法采用线阵相机对图像进行采集,工业计算机利用Vision-Pro图像处理软件进行图像处理,采用SIFT改进算法简化图像处理过程,实现对水松纸质量的在线检测,同时完成参数设定、状态监控和数据记录等功能。结果实际运行结果表明,成品烟合格率由92%提高到100%。结论系统运行可靠,可与现有系统配合实现在线监测,减少了原材料的浪费,提高了成品烟支合格率。     

基于层级化匹配的视图变形算法

为了提高基础矩阵的准确性和改善视图变形的视觉效果,提出一种基于层级化匹配的视图变形算法.首先对左右视图进行SIFT特征提取并使用传统的基于欧式距离的匹配算法进行粗匹配,然后使用基于局部结构的图匹配算法对粗匹配得到的匹配点对进行细匹配,最后使用细匹配得到的匹配结果计算基础矩阵,并通过视图变形算法合成虚拟视图.实验结果表明,少量的误匹配点对对视图变形的视觉效果有较大的影响,同时所提出的层级化匹配方法能够提高匹配的准确率,使计算得到的基础矩阵更加准确、虚拟视图的视觉效果获得了改善.     

红外视频的SIFT-RANSAC稳像算法研究

针对红外热像仪在载体的非平稳运动中获得的视频信号存在帧间的非平稳抖动问题,本文提出了一种SIFT—RANSAC稳像方法,将图像匹配中的SIFF特征应用于红外视频的稳像处理中,并针对红外热像仪的成像特点,给出了一种基于RANSAC的方法估计运动参数,对运动参数的滤波得出无抖动的运动轨迹,再对每帧图像做运动补偿得到无抖动的视频。仿真结果表明,该方法有效地解决了特征点匹配过程中的误匹配问题,大幅度地提高了红外视频的稳像精度。     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定...