基于BRISK的模板匹配在变电设备红外监测中的应用

为了提高电力系统变电设备红外监测的效率,同时对多个相似目标进行监测,提出了一种改进的基于BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints,二进制鲁棒尺度不变特征)的模板匹配方法。首先在对目标模板图像与被监测图像预处理的基础上,利用BRISK算法提取模板与被监测红外图像的特征点,生成二进制描述子;利用滑动窗口在被监测图像上等步长滑动,检测出图像中存在的多个疑似目标区域,然后通过Hamming距离来判断正确匹配点对,从而正确识别变电设备。通过实验平台进行了相关实验,通过与模板匹配方法比较,该方法明显减少了运算量,充分满足系统实时性要求,提高了变电设备红外监测的效率。     

基于尺度不变局部特征的零低频信息隐藏算法

针对目前信息隐藏算法抵抗隐写分析能力弱的问题,提出一种基于尺度不变（BRISK）局部特征的零低频信息隐藏算法。首先,对载体图像进行一阶CL多小波变换,在低频◢LL◣▼2▽中提取BRISK特征点生成图像特征矩阵;其次,利用zig-zag和Logistic混沌置乱对秘密信息做去相关性处理;再次,将图像特征与加密信息通过对比特征值形成关联序列;最后,将关联序列嵌入到高频◢HL▼2▽、HH▼2▽◣的低3位。算法将高能量区域的特征矩阵与两次加密信息所构建的关联信息隐藏于高频区域,有利于算法的鲁棒性和抗分析性。在高阶统计量对200幅图片的分析测试下,最大检出率低于7.516%,表明所提算法具有良好的抗分析性。     

基于改进BRISK算法的单目视觉里程计

在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点,使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本文提出将匹配准确率较高的SURF算法与BRISK算法相结合,在BRISK特征点描述与匹配阶段使用SURF描述符和基于欧氏距离的匹配方法。实验结果表明,该算法在时间消耗下降不大的情况下,特征点匹配准确率有很大提高,且该算法具有较好的鲁棒性。     

二进制鲁棒不变尺度特征匹配电子稳像

针对捷联图像制导系统中视频序列受弹体姿态变化和抖动而出现的不稳定现象,提出了一种基于二进制鲁棒不变尺度特征关键点(BRISK)的高精度快速鲁棒电子稳像算法。首先,用BRISK算法提取图像BRISK特征描述符;为了保证匹配精度和速度,采用引导互匹配策略实现BRISK特征点跟踪匹配;然后,利用改进的随机抽样一致方法(RANSAC)剔除误匹配点对;最后,利用最小二乘算法(LSA)估计全局运动参数进而实现稳像。对标准图片的匹配测试和实拍视频稳像的结果表明:结合BRISK算法的电子稳像技术,运行时间小于30ms,定位精度达到0.1pixel,对光照变化、噪声以及复杂环境遮挡具有较强的鲁棒性,能快速有效地补偿捷联制导图像的复杂随机抖动并提高视频质量。     

基于改进SIFT算法的无人机航空应急测绘系统设计

针对现有无人机航空应急测绘系统,不能适用于地表特征应急测绘,无法满足无人机航空大比例尺测图的实际应用需求,设计基于改进SIFT算法的无人机航空应急测绘系统;根据不同固定翼无人机产品的性能差异,分析传感器、发动机、无人机平台等硬件结构之间的系统架构,提出一体化的应急测绘系统设计方案,完成系统硬件设计;基于SIFT算法的应用原理,结合BRISK描述子参量,采用改进SIFT算法,对相关测绘特征点进行匹配处理,再联合已知的SIFT算法改进方向,完善测绘处置的基本流程,实现系统软件设计;实验结果表明,该系统的视频数据、光学影像、SAR数据中频率的最大值为7.06 Hz,空频时间的最大值为0.03,与CH-4航空应急测绘系统相比,该系统所获数据能够完全满足人机航空大比例尺测图的实际应用需求,且适用于航空摄影的地表特征,并为其提供了有效的应急测绘保障。     

基于点特征算子的红外图像实时拼接系统

针对画幅式扫描成像方式获取的红外图像,传统的图像拼接技术无法有效地完成红外图像的实时拼接。结合基于图像点特征算子的实时拼接技术,对前沿的点特征提取及描述算子进行了模糊、噪声、像移、旋转下的性能研究,结果表明ORB特征提取算子及BRISK特征描述算子的性能最符合画幅式红外拼接系统的需要。最后在CPU+GPGPU平台上实现了以ORB+BRISK算子为特征算子的红外图像实时拼接系统,并利用热红外遥感图像进行了拼接的性能验证。     

融合深度信息的BRISK改进算法

为了有效地利用RGB-D图像的深度信息,提高BRISK算法的尺度不变性和旋转不变性,提出一种融合深度信息的BRISK改进算法。首先,采用FAST算法提取特征点,并计算每个特征点的Harris角点响应值;然后,将整个图像划分为大小相同的网格,每个网格保留Harris角点响应值最大的特征点;其次,根据图像的深度信息直接计算特征点的尺度因子;最后,计算以特征点为中心的圆的灰度矩心,通过灰度矩心和特征点的位置偏差确定特征点主方向。从尺度不变性和旋转不变性两方面对几种算法进行了对比实验分析。实验结果表明,相比BRISK算法,改进后的算法在图像尺度变化时正确匹配特征点数提高了90%以上,在图像旋转时正确匹配特征点数提高了至少70%。     

基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法

目的 针对数字图像水印中传统奇异值分解算法存在的提取水印对角线失真和目前的特征点匹配算法速度慢引起抗组合几何攻击性能弱问题,提出基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法。方法 该方案是将Logistics混沌映射置乱的水印嵌入宿主图像IWT变换后进行SVD分解的矩阵中,然后运用BRISK算法完成失真图像的几何校正,最后根据提取的水印图像特性,用邻域平均法进行对角线元素修正。结果 嵌入水印后PSNR高于42 dB,在各种常规信号处理和组合几何攻击下,NC平均值在0.95以上,提取出的水印对角线失真问题得到明显改善。结论 实验结果表明,该方案能提高图像特征点的匹配速度,性能得到增强,水印不可见性较好,进一步提升了图像的鲁棒性。     

基于SURF 与BRISK 的遥感图像配准

针对SURF算法在构建局部特征描述符阶段耗时过长的问题,提出一种基于BRISK二进制特征描述符的改进SURF算法。应用SURF算法中快速DoH(determinant of hessian)算子检测特征点并确定主方向,采用BRISK描述符进行特征描述,通过匹配阶段采用汉明距离双向匹配和RANSAC算法剔除误匹配,并利用最小二乘法获取精确配准模型完成图像的配准。对比实验结果表明：该算法大幅提高了匹配速度,其匹配性能也超越了原SURF算法,能够较好地完成遥感图像配准。     

自动上料机器人视觉识别系统

为了满足自动上料机器人对视觉识别与定位算法高效性、高实时性的要求,提出了预检测+精检测的两步检测法.在预检测阶段,采用Bresenham圆对已提取的安全套边界点集进行曲率分类,根据边界曲率趋势筛选出特定的边界点集并求出矩形掩膜区域.在精检测阶段,在矩形掩膜区域内生成ORB特征算子检测和BRISK描述子.采用最近邻域算法进行模板匹配,利用RANSAC算法剔除误匹配.结果表明,本算法比单纯的ORB+BRISK、BRISK等算法快5~8倍;同时继承了ORB与BRISK算法的旋转不变形和尺度不变性,提升了安全套形变时顶部的识别与定位精度.