基于多尺度Gabor滤波器组的不变特征点提取新方法

 针对复杂背景的光学遥感图像数据,提出一种基于尺度空间理论和多尺度Gabor滤波器组的目标局部不变特征提取方法.该方法优点有二:一是利用Gabor滤波器的带通特性和多通道特性可从目标图像中提取更符合视觉特性、更具物理直观性的特征点,增强了不变特征提取方法在照度变化、噪声和背景干扰下的稳健性;二是基于尺度空间理论设计的多尺度Gabor滤波器组,可使提取的特征点具有尺度不变性,增强了对遥感图像复杂几何畸变的适应性.     

基于初始尺度变换的SIFT匹配算法

直接使用检测到的SIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)特征点进行特征点匹配,匹配性能仍然有待提升.提出了改进的SIFT匹配算法,利用匹配特征点的尺度比直方图,估计出近似的图像尺度比k,然后将空间分辨率较高的图像初始尺度增大到k倍,再次提取特征点进行匹配.实验结果表明,相比于其它用尺度约束条件提升性能的匹配算法,基于初始尺度变化的SIFT匹配算法在处理结构型图像时性能得到了很大的提升.     

多方向多尺度Gabor特征表示及其匹配算法

Gabor滤波是众所周知的一类特征提取方法,在机器视觉等领域得到了广泛研究和应用.本文提出了一种多方向多尺度Gabor特征表示、提取以及其匹配算法.多方向多尺度Gabor特征通过使用一组不同尺度和不同方向的Gabor滤波器对图像进行滤波,而后将滤波结果在各个滤波方向按尺度大小排序后连接而成.本文进一步提出了循环向量的概念,并将两个多方向多尺度Gabor特征相似度重新定义为一个多方向多尺度Gabor特征和对应的多个循环向量之间最大值.实验结果表明,本文提出的多方向多尺度Gabor特征不仅具有平移不变性、旋转不变性、尺度不变性,也展现出优秀的局部特征表示能力以及显著的鉴别力.     

基于尺度不变特征变换的快速景象匹配方法

传统基于特征的景象匹配方法存在冗余点多、匹配精度低等问题,难以同时满足实时性及鲁棒性要求,对此,论文提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的快速景象匹配方法。在特征提取阶段,采用高速分段特征检测器(FAST)在多尺度检测角点作为初始特征,经过高斯差分(DOG)算子在尺度空间中进行特征的2次筛选,简化原有遍历式的特征搜索过程;在特征匹配阶段,采用仿射模型模拟变换关系建立几何约束条件,克服SIFT算法由于忽略几何信息而产生的误匹配。实验表明:该方法在匹配精度和实时性方面均优于SIFT算法,且对光照、模糊、尺度等变换具有良好的鲁棒性,能够更好地实现景象匹配。     

基于SIFT的图像配准方法

针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明：该方法能处理相似变换的图像配准。     

基于SIFT特征的两阶段procrustes迭代匹配算法

以得到尽量准确的图像SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点之间的匹配关系为目的,给出了一种基于SIFT特征的两阶段procrustes迭代匹配方法。该方法首先基于图像SIFT描述向量得到图像SIFT特征点之间的初始匹配关系,初始匹配的特征点之间存在较多的错误匹配特征点对,然后利用特征点之间全局的几何约束采用第一阶段的procrustes迭代匹配方法去除错误匹配的特征点对,这时部分正确的匹配特征点对也可能被去除,最后利用另一个procrustes迭代匹配过程找回被去除的正确匹配特征点对。仿真实验表明,本文的方法有效去除了SIFT描述向量匹配中存在的错误匹配点对,并能找回被去除的正确匹配点对,得到图像特征点之间正确的匹配关系。      

利用尺度空间下特征点进行匹配的电子稳像方法

在电子稳像过程中,获取准确的图像运动矢量是稳像的关键,而尺度不变特征转换（SIFT）算法可以较准确地提取运动矢量。为此给出了一种基于尺度不变特征变换的特征提取和匹配的电子稳像方法。SIFT算法是一种在不同尺度空间下提取特征点的方法,该方法首先进行尺度空间极值点检测,然后对特征点定位,最后进行特征向量生成与匹配。实验结果表明,该方法具有多量性,提取特征点数较多且特征匹配点对具有较高的准确率,可以获取较理想的稳像效果。     

基于激光跟踪定位的多视觉动画特征点匹配方法研究

多视觉动画特征点检测过程中受到视觉扰动影响导致特征匹配性能不好,为了提高多视觉动画特征点匹配能力,提出基于激光跟踪定位的多视觉动画特征点匹配方法。采用空域滤波和频域滤波相结合的方法进行多视觉动画图像滤波处理,采用激光点跟踪识别方法进行多视觉动画图像的帧点扫描,提取多视觉动画图像的边缘轮廓特征量,根据边缘轮廓分布的邻域特性进行多视觉动画信息增强处理,利用锚点邻域回归分析方法进行多视觉动画特征点检测,通过激光跟踪定位结果,实现多视觉动画特征点的自动匹配。仿真结果表明,采用该方法进行多视觉动画特征点匹配的配准率较高,激光跟踪定位精度较高,提高了多视觉动画的特征检测和识别能力。     

基于生物视觉特征的SVM目标分类算法

鉴于生物视觉模型性能的优越性,提出了一种基于生物视觉特征的支持向量机(SVM)目标分类算法。生物视觉模型以Gabor滤波为基础,所得特征具有很好的表征能力,但却具有很高的维度,选择选择训练速度快、分类精度高的线性SVM来完成高维度生物视觉特征的分类取得了很好的效果。利用生物视觉模型提取具有位置和尺度不变性的目标特征,针对生物视觉特征高维度的特点选择线性支持向量机完成目标分类的任务,利用自抽样法验证算法的有效性。     

基于BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

针对航拍图像存在平移、旋转、尺度和亮度变化的问题,提出了一种新的基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的快速图像自动配准算法.首先提取BRISK特征点,其次采用引导互匹配策略得到初始匹配点对,然后采用预检测的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配点对,最后用最小二乘法求出帧间的变换模型参数,采用双线性插值得到配准后的图像.实验结果表明,该算法不但满足配准精度的要求,而且运行速度远远快于SURF算法,具有一定的理论和应用价值.     

基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法

提出了一种基于HSV模型和特征点匹 配相结合的行 人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的 躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图 像,再利用改进的FAST算法和BRIEF算法对多尺度图像进行特征点提取与描述,最后利用暴 力算法和随机抽样一 致性算法进行特征点匹配和提纯,以达到较好的匹配效果。实验结果表明,本文提出的行人 重识别算法具有较高的识别准确率,识别速度达到12frames。     

Color correction and geometric calibration for multi-view images with feature correspondence

Color and geometry inconsistency between different views is an urgent problem in multi-view imaging applications. In this paper, we present a color correction and geometric calibration method for multi-view images on the basis of feature correspondences between views. First, keypoints in views are detected by using scale invariant feature transform, and accurately matched by bi-directional feature matching between difference views. Then multiplicative and additive errors between matching keypoints are calculated to achieve color correction. In addition, an affine transformation between minimum cost matching keypoints is established to achieve geometric calibration. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method in color correction and geometric calibration, and a higher coding efficiency is obtained.     

一种通用的仿射不变特征区域提取方法

本文利用尺度-空间理论和自相关矩阵的局部形状提出了一种通用的提取仿射不变特征区域的方法.首先,在尺度-空间中对图像的归一化高斯微分求三维局部极大值获得特征点和特征尺度位置,然后在特征点的特征尺度上用自相关矩阵刻画局部的灰度变化,提取的椭圆区域即为仿射不变特征区域.在此通用方法框架下构造了Harris3D、Laplace3D、Hessian3D和Localjet43D四种仿射不变特征区域算法.实验结果表明这四种算法都具有照度、旋转和尺度不变性.用本文设计的一种仿射不变性仿真实验方法验证了算法的仿射不变性.比较四种算法发现除了Harris3D性能稍差外其他三种算法性能接近.     

基于透视不变二值特征描述子的图像匹配算法

针对基于局部特征的图像匹配算法普遍存在对透视变换顽健性差的缺点,提出了一种新的二值特征描述子PIBC（perspective invariant binary code）,提高了图像匹配算法的透视变换顽健性。首先,在提取金字塔图像FAST特征点的基础上,利用Harris角点响应值去除非极大值点和边缘响应点;其次,通过模拟相机不同视角成像之间的透视变换,对单个FAST特征点生成不同视角变换下图像的二值描述子,使描述子具备描述不同视角图像中同一特征点的能力。实验结果表明,算法在提高描述子透视不变性的同时时间复杂度与SURF算法近似。     

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。     

线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病。为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建7维特征向量,采用SVM进行分类。与其他基于Gabor小波的方法相比,本方法只需计算最优匹配角所对应方向的Gabor小波特征,大大降低了多尺度Gabor小波特征提取的计算量,此外线算子特征与Gabor小波特征的良好互补性,有利于提高血管与背景的辨别度。在DRIVE眼底数据库上进行实验,其平均准确率、灵敏度及特异性分别为0. 936 1、0. 823 8及0. 955 4,获得了不错的分割性能。     

惯性组合导航系统中基于BRISK的快速景象匹配算法

针对景象匹配/惯性组合导航系统对景象匹配算法精确性、实时性和鲁棒性的要求,提出惯性组合导航用基于二进制鲁棒不变尺度关键点(BRISK)特征描述符的高精度快速景象匹配算法。首先,结合惯性导航的误差特性设置BRISK特征检测子及描述子参数,提取参考图和实测图的BRISK特征和描述符;然后,根据最近邻汉明距离准则获取匹配的BRISK特征点对;最后,利用RANSAC方法和最小二乘算法(LSA),求得位置和航向参数。实验结果表明,本算法具备亚pixel级精度、ms级实时性以及优越的抗噪声、抗光照变化和抗旋转尺度变换能力。     

彩色图像人脸特征点定位算法研究

本文提出了一种基于复合局部信息模型的改进Active Shape Model(ASM)算法,并进一步提出了基于人脸特征点Gabor小波特征降维分类的特征点搜索方法,对改进ASM的结果进行精确校正,达到鲁棒精确定位特征点的目的.本文首先对经过Adaboost检测的彩色图像人脸区域进行光照补偿,然后根据眼睛和唇色的色度特性定位双眼和嘴唇中心位置,从而得到较好的人脸特征点的初始位置.在特征点位置搜索中,本文结合肤色概率信息对ASM方法进行了改进,从而提高了仅基于灰度梯度信息的传统ASM方法的鲁棒性和准确性.最后选取改进ASM搜索后的某些特征点一定领域内梯度值较高的点,提取其Gabor小波特征,通过线性判别式分析法(Linear Discriminant Analysis)和最近邻分类法对其进行分类,搜寻最符合训练样本Gabor特征的点作为最佳位置点,修正了ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确.