潜体运动图像匹配算法的研究

利用真正物理意义上的弹性模型来解决潜体运动图像变体匹配的问题，建立了海水介质中潜体运动图像的弹性模型，研究和实现了基于弹性网的潜体运动图像匹配算法．该算法较好地处理了某型潜体在不同时期同一区域尾迹图像之间的匹配问题，为研究潜体运动图像的形成和分析及探测运动潜体尾迹提供了决策手段和依据。     

基于不变矩的图像匹配算法研究

机器视觉是智能信息系统的重要组成部分,而图像匹配技术是机器视觉理论和应用的基础,采用不变矩算法对图像进行匹配,通过矩的平移、缩放和旋转不变性,计算基准图不变矩与实时图不变矩之间的相似程度,从而实现图像匹配。实验表明,基于不变矩的图像匹配算法具有良好的抗几何失真的能力,匹配效果良好。     

焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取算法研究

目的 研究焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取方法。方法 依据焊缝射线图像的特点，提出了几种特征提取方法。结果 采用这些方法快速地提取出了图像的边缘特征点。结论 找到了对于焊缝射线像立体匹配边缘特征提取效果较好的方法。     

焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取算法研究

目的　研究焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取方法 .方法　依据焊缝射线图像的特点 ,提出了几种特征提取方法 .结果　采用这些方法快速地提取出了图像的边缘特征点 .结论　找到了对于焊缝射线像立体匹配边缘特征提取效果较好的方法     

余弦约束法则耦合改进RANSAC策略的图像匹配算法

目的提高当前图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法引入Forstner算子,精确提取图像特征点;采用一阶Haar小波来生成特征点主方向,并通过求取Haar小波响应来生成特征描述子;利用特征向量构建余弦约束模型,联合特征向量的距离度量方法构成双重匹配约束,从而完成特征点之间的匹配;引入投票机制对RANSAC方法进行改进,制定多重筛选方法对伪匹配点进行剔除,完成图像匹配。结果与目前图像匹配方法相比,文中提出的算法具有更强的鲁棒性与匹配精度,在特征总数为200个时,所提算法的匹配正确数量达到196个。结论所提匹配技术具有较好的匹配正确率,对包装印刷产品的识别以及信息安全检测等领域具有较好的应用价值。     

SUSAN算法在快速图像匹配中的应用

SUSAN算子是一种基于图像局部灰度特征的算法,编程实现利用SUSAN算法的实现了快速图像匹配,并与常用的Harris算子作了对比,结果表明,该算法抗干扰能力较强,实时性较好,能够快速、可靠地检测图像的特征点。     

对数极坐标图像匹配在目标姿态测量中的应用

本文介绍了一种基于极坐标下图像匹配的方法实现帧与帧之间旋转角度的计算,并可以得到目标轮廓保证可靠跟踪,其坐标变换部分不同于传统的对数极坐标变换,该方法并不进行对笛卡尔坐标系下图像的采样,而是完全保留目标精确的边缘信息用以进行边缘形状匹配.匹配过程分为粗匹配和精匹配两步进行,这种方法主要是利用了极坐标下目标轮廓旋转不变性来实现的.本文还提出了一种双目测量目标旋转角度系统,通过该系统可以完成对空间中的目标在任一旋转平面上的旋转角度.实验证明,该方法计算量小、简单实用、跟踪精度满足要求.     

光学测量中大视场视频图像获得方法研究

实验结果表明：本系统将四个1．1°×0．88°的视场拼接得到一个大约3．3°×1．76°的大视场,拼接图像平滑无明显裂缝,处理速度可达10帧／s。结论：基本满足了光学测量中大视场视频图像的需求。     

结合小波与增量符号相关的鲁棒图像匹配

结合小波变换和增量符号相关提出了一种有效的鲁棒图像匹配方法。将实时图和基准图做小波分解以获得粗尺度的平滑图像;利用相邻像素间灰度的升降对所获得的平滑图像进行二值化重新编码;匹配二值化后的实时图和基准图,找出前者在后者中的坐标,进而确定实时图在基准图中的位置,以完成匹配。小波分解能有效的去除噪声并能大大提高匹配算法的实时性。增量符号相关方法对图像灰度值的变化不敏感。因此,二者相结合不仅有效的解决了存在噪声干扰、阴影混入（块误差）和部分遮挡等影响下的图像匹配问题,且与传统匹配方法相比,匹配速度提高了约10倍以上。理论分析说明了方法的可行性,多组实验显示了其有效性。     

改进的多尺度Retinex耦合夹角约束的图像匹配算法

目的 解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题。方法 提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法。利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺度Retinex方法进行改进,以降低图像中噪声与光晕等因素的影响。随后再引入Harris算法来检测图像的特征,通过求取特征点圆域内的Haar小波响应向量和主方向,并以主方向为起点构建扇区,提取扇区内的灰度特征,以获取相应的特征向量,从而生成特征描述符。通过特征点对应的特征向量构成的夹角,建立夹角约束法则,以完成特征点匹配。最后,利用归一化互相关函数检测错误匹配点,并对匹配效果进行优化。结果 文中算法较当前图像匹配方法,具有更好的匹配正确度以及鲁棒性能,当缩放比例达到50%时,其匹配准确率仍可维持在90.08%左右。结论 文中算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法

针对传统图像匹配算法存在特征信息少和误匹配率高的问题,提出基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法.通过Hessian矩阵获取图像局部最值,并使用不同尺寸特征描述器,同时处理尺度空间多层图像的向量特征,最后采用FLANN搜索算法进行特征匹配.试验表明,该算法比传统的图像匹配算法在效果和效率方面都表现得更好.     

基于自适应步长选择的NCC图像匹配算法

在基于灰度相关的图像匹配算法中,归一化互相关(NCC)匹配算法是常用的匹配算法,但算法复杂、匹配时间长是制约其应用的主要原因。本文提出一种基于自适应步长选择的 NCC 匹配算法,根据归一化互相关系数自适应地选择搜索步长,加快了匹配速度;改进归一化互相关系数算子,增加了步长选择阈值的区分度,提高了自适应选取步长的精确度,实现了匹配时间和匹配精度的合理分配。实验表明,该算法在保证匹配精度的同时,匹配时间缩短为传统NCC算法的10%~50%。     

啤酒生产包装中电子监管码的定位算法

目的针对啤酒生产过程中啤酒瓶盖背景复杂、激光雕刻的电子监管码难以定位识别的问题,提出一种综合图像匹配、形态学、霍夫变换等算法的啤酒瓶盖激光字符定位算法。方法该算法先采用抗任意角度旋转的图像匹配方法实现定位符的精确定位,再对定位符图像做二值化、形态学运算、边缘检测、轮廓提取、霍夫变换等处理,最终定位到字符。结果实验表明,该算法可以抗任意角度旋转,定位准确,鲁棒性强,图像定位准确率位高达97%。结论该算法较好地解决了啤酒生产包装中,激光雕刻的电子监管码字符识别过程中因为背景复杂难以定位识别、定位识别准确率低的难题。     

利用外极线约束的图像匹配新算法

针对排爆机器人要求获取目标物的精确的三维坐标,在原来只用灰度匹配的基础上,提出了利用图像灰度局部特征约束的一种新算法.该算法首先对图像进行粗匹配找出可能出现的区域,再利用外极线约束进行精确匹配,这样就减少了搜索区间,提高了匹配精度.外极线约束算法对于有遮挡现象问题的处理也非常有效.     

立体视觉测量中图像匹配的方法研究与应用

立体视觉测量中图像配准方法和效率一直是制约其测量效率的瓶颈,本文提出一种基于应用极几何结合仿射变换来解决双目立体视觉中图像匹配的方法,该方法首先利用两幅图像间的极几何关系,确定一些可靠匹配点作为控制点,进而构建全局仿射变换,把像面的特征点投影到另一幅像面上,再利用极几何约束和变换后的图像点位置关系,分区域进一步搜索匹配点,最终实现图像对的快速有效配准。     

高斯曲率耦合相关性制约规则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来构造高斯曲率模型,对Hessian算子进行改进,以充分检测图像的特征点。然后,通过求取扇形区域内的Haar小波响应获取特征点的主方向,并根据特征点邻域中像素点的灰度平均值计算特征向量,从而形成特征描述子,完成对特征点的描述。利用特征点集的均值与协方差矩阵来构造相关性模型,对特征点的相关度完成度量,从而定义相关性制约规则,对特征点的相似度进行判断,完成特征点的匹配。最后,利用RANSAC算法提纯匹配特征点,完成图像的匹配。结果仿真实验表明,与当前图像匹配算法相比较,文中算法不仅匹配正确度较高,且具有较强的鲁棒性,在旋转角度为50°时,其正确匹配精度仍可达到87%以上。结论所提算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

一种改进的快速归一化积相关图像匹配算法

归一化积相关算法是一种经典的图像匹配算法,具有操作简单、匹配概率高等优点,其不足之处主要在于计算量大,难以满足实时性要求。为此,本文首先提出了一种减少归一化积相关算法计算量的方法,通过从基准图像中构造出两个搜索矩阵,来简化实时图像的搜索路径,使其只需沿一个方向平移就可以完成匹配,并且可以很容易地通过相邻两个基准子图之间的迭代来避免图像能量的重复计算;接着将该方法与BPC算法的思想相结合提出本文的快速匹配算法,从两个方面来减少传统算法的计算量,进一步提高了算法的运算速度;最后通过实验仿真验证了本文算法的优越性。     

数据压缩算法的比较研究

图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。介绍了当前几种重要的图像压缩算法：JPEG2000和JPEG图像压缩方法,主要研究了离散余弦变换压缩和小波变换压缩,对两种压缩的前后数据进行了对比,并分析了离散余弦变换压缩和小波变换压缩之间的差异。     

结合颜色不变量和ORB特征的图像匹配算法

目的针对现有图像匹配算法因忽略图像颜色信息,使算法对光照变化的鲁棒性较差,容易造成图像误匹配的情况进行改善。方法颜色信息是区分不同图像的重要特征,通过提取彩色图像颜色不变量的方法获得图像的颜色信息,并将颜色不变量与ORB特征描述子相结合,形成一种C-ORB算法,C-ORB算法在保留ORB算法优点的基础上,能够将图像的色彩信息应用到图像匹配过程当中。结果实验结果表明,结合了颜色不变量的ORB算法在保留了ORB算法运算速度快的基础上,能够在不同光照强度、不同光照方向下,获得更多的图像细节,匹配更为准确。结论在移动手机、平板电脑等移动终端设备进行印刷品识别与匹配时,能够在保证识别图像识别速度的基础上进一步减少图像的误匹配。