井下危险区域目标检测

建立适合煤矿井下特殊环境的危险区域目标检测系统结构和新的目标匹配算法。新算法基于SIFT(scale invariant feature transform)多尺度变换,结合形态学技术用降维后的局部区域匹配方法提高系统实时性;交叉匹配粗筛选后将RANSAC(random sample consensus)算法和L-M(Levenberg Marquardt)非线性优化算法结合估计优化参数,解决现有算法计算复杂,匹配时间长,复杂环境匹配精度低的问题。实验证明,新算法对煤矿井下模糊、低照度、遮挡、高噪声和尺度变化等情况均具有良好的鲁棒性,解决多摄像机不同视角目标匹配问题,适合实时处理的监控系统中井下危险区域目标检测。     

基于改进SIFT算法的视频序列图像配准

针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法。距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系。将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高。     

基于关键熵的双树复小波域盲图像水印算法

设计了一种基于关键熵的盲数字图像水印算法.首先,使用尺度不变特征变换(SIFT)方法,从图像中提取特征点;其次,以特征点为中心构造局部不变圆形区域,并对其进行归一化处理;然后,选取大于图像平均熵的图像区域作为关键熵图像区域;最后,结合量化调制策略及双树复小波变换(DTCWT)技术,将水印嵌入到关键熵图像区域中.实验分析...     

基于VC++.net和OPENCV的身份识别系统开发

首先使用Adaboost方法检测到视频流中的人脸,然后将SIFT特征提取算法应用到人脸特征的提取环节中,提取出人脸的旋转、缩放、平移和光照不变性SIFT特征。通过将检测到的人脸的SIFT特征和人脸库中的人脸SIFT特征进行匹配,找出匹配程度最大的对应的类别,即为匹配结果。整个系统用VisualC .net2008和OPENCV开发。     

采用简化SIFT算法实现快速图像匹配

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像匹配中,但用128维向量来表征每个特征点降低了算法的实时性。为了提高匹配速度,介绍了一种基于SIFT的简化算法(SSIFT),采用基于圆形窗口的12维向量有效地表示一个特征点。实验结果显示,算法在保持较好匹配率的同时能降低时间复杂度,适合运用在对实时性要求较高的场合。     

一种融合Gabor+SIFT特征的人脸识别算法

姿态变化和光照干扰对于人脸识别的准确率和效率有很大影响。针对这一问题,文中采用结合Gabor特征和SIFT特征的人脸识别方法进行识别,提取一幅人脸图像的多个方向和多个尺度的Gabor特征,并将提取得到的Gabor特征图像进行分块。对分块后的子图像进行提取SIFT特征的操作,将得到的Gabor特征全部SIFT向量级联作为最终特征向量。使用主成分分析方法对得到的最终特征向量进行降维处理,随后使用最小二乘支持向量机进行训练识别。在FERET人脸数据库中进行的实验结果表明,相对于传统单一的人脸识别方法,利用本文方法在姿态变化和光照干扰情况下对人脸识别的准确率达到98.1%,证明了新算法的有效性。     

基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

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.     

基于地面三维激光扫描的露天矿采剥工程量计算方法

目前露天矿山采场验收测量主要采用全站仪等点式测量方法,存在采样密度低、体积计算误差大、测量周期长等不足,使用三维激光仪进行露天矿山采场验收测量已经成为一种发展趋势,然而现有的点云配准算法存在配准效率低、精度不高等问题。针对迭代最近点法(Iterative closest point,ICP)点云精配准对初始输入点云要求较高,以及原有SIFT-ICP算法需要使用影像数据作为SIFT算法粗配准数据源的问题,将原有SIFT-ICP算法进行了改进,提出了一种新SIFT-ICP算法。新算法仅使用点云一种数据源,并将SIFT算法快速识别特征点与ICP精确配准相结合,改善了精配准过程中的初始点云输入,从而实现了电云快速精确配准。辽宁省鞍山市鞍千矿现场试验表明:基于地面三维激光扫描和新SIFT-ICP算法能够快速完成点云配准,计算得到的采剥工作量相对误差仅为0.72%,可以替代目前广泛使用的全站仪等点式测量方法,并可大大提高露天矿山验收测量效率。     

近景影像特征点匹配方法比较研究

近景摄影测量因其拍摄方式灵活,影像之间的相对几何变形大,常导致同名点匹配失败.本文采用SIFT、SURF、FAST+BRIEF和ORB 4种计算机视觉算法,对不同场景和摄影条件下的近景像对进行特征点检测与描述,结合BFMatch和FlannMatch两种方法对特征点实施匹配.实验表明,所用算法的计算耗时越长,匹配结果越好.SIFT、SURF适合于高精度连接点的自动生成,而FAST+BRIEF和ORB可用于相对几何变形小的立体影像密集点匹配.     

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。