彩色Canny算法的实现

在分析Canny算法后,将其改进为适用于彩色图像的算法,并在Delphi平台上实现.改进算法不但可以直接用于二值图像、灰度图像和彩色图像,而且减少了边缘数据量.实验结果表明,新算法具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

基于无人机影像的特征匹配算法技术研究

低空无人机航空摄影测量技术,目前已经在相关行业的各个领域得到了广泛应用.但是低空无人机获取的影像数据有下面特点:像幅小、覆盖范围小、像片数量多、影像地物类型多.这些特点导致影像易出现纹理结构相似的问题,会为影像特征的匹配带来很大的难度.针对低空无人机摄影测量影像的特点,本文主要研究了无人机影像匹配的算法,探讨了人工智能...     

一种无人机航拍影像快速特征提取与匹配算法

无人机影像具有非常高的分辨率,边缘和纹理信息更加丰富,基于经典SURF特征的影像拼接算法在处理无人机影像时面临着新的挑战。为提高无人机航拍影像拼接效率,该文提出一种快速特征提取与匹配算法。在特征提取环节,提出采用局部差分二进制算法描述特征,在不降低特征区分性的同时,较SURF描述子而言降低了特征维度。在特征匹配环节,提出采用局部敏感哈希搜索算法代替kd树搜索算法,提高了最近邻特征匹配效率。实验结果表明,与基于SURF描述子和kd树搜索算法的最近邻匹配拼接算法相比,该文算法特征匹配效率有明显提升,匹配精度也有所改善,更适合应用于基于特征的无人机航拍影像快速制图。     

基于多特征匹配的双向运动估计帧率提升算法

视频帧纹理区域含有的大量周期重复模式常导致双向运动估计发生视频块的错匹配,从而导致帧率提升算法重建的内插视频质量衰退.为了克服该问题,提出提取视频帧的多个特征加入到块匹配中,以降低错匹配发生的可能性.由于视频天然具有彩色信息,因此色差分量首先被加入到块匹配中.另外,人眼时图像边缘较敏感,因此,由简单的Sobel算子计算出的梯度被使用去反应边缘特征并融入至块匹配.多特征匹配尽管可有效地提高运动估计精度,但也引入了较高的计算复杂度.为了减少计算复杂度,一个特殊模板被设计去将多特征合并到单平面上,那么,只需进行一次块匹配运算就可完成多特征的匹配,在节省计算复杂度的同时也提高了运动估计精度.仿真实验表明,该算法以较低的计算复杂度获得了良好的内插帧主客观质量.     

可视化目标特征提取及动态跟踪算法验证系统

介绍了基于图像处理的目标特征提取和跟踪算法的验证、评估系统。该系统由图像预处理、目标分割、目标特征提取、特征稳定性分析和跟踪算法等模块构成,集成了诸多的典型算法,对不同的目标和背景进行处理,选择特定目标和背景的最优算法组合,并以动态跟踪形式对算法集进行验证。     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合     

基于改进AKAZE算法的快速图像配准方法

针对无人机影像匹配容易出现匹配速率低、鲁棒性差的问题,提出一种改进AKAZE(accelerate-KAZE)算法的快速图像匹配方法。首先,在特征提取阶段,使用AKAZE算法对非线性尺度空间进行构建,采用fast retina keypoint(FREAK)描述符对特征点进行有效描述;之后,利用基于网格的运动估计（GMS）方法对所获得特征点进行预匹配,并进行鲁棒性优良的区分;最后,在随机抽样一致性（RANSAC）算法的基础上对匹配结果进行进一步筛选。为了验证所提方法的有效性,使用Oxford标准图像数据集和RSSCN7遥感图像数据集进行实验,对所提方法与改进AKAZE、ORB、KAZE、SIFT+FREAK算法进行对比,确保所提方法在保持较高准确率的同时能够实现快速的图像配准。在图像光照变化、模糊变换及压缩变换下,所提方法能够保持较好的鲁棒性,可以满足无人机影像实时匹配的需求。     

太赫兹成像三维块匹配自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点,提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法,并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进,用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失;另一方面,针对传统人工设定阈值的不确定性,将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理,发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151,验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量,同时保留了连接性较好的边缘点,改善了边缘细节信息的提取效果。     

基于参数化对数图像处理模型的光照不均匀图像的边缘检测算法

由于低照度以及场景光不均匀的环境下图像的成像特点,普通的边缘检测方法无法有效检测出完整清晰的边缘图像.本文结合参数化对数图像处理(PLIP)模型对低亮度图像敏感、处理效果接近人眼视觉观察的结果等优点提出一种新的边缘检测算法.首先,利用PLIP模型理论推导出新的梯度算子,然后分析传统Canny算法检测边缘过程的不足并加以改进,并将推导出的新梯度代替了传统Canny算法中的梯度,运用Canny算子的三个最佳边缘检测标准提取图像的边缘.最后,通过对微光实验平台获取的低照度和场景光不均匀环境下的图像进行边缘检测对比验证.实验结果表明,新算法边缘检测的线型连接程度相较于传统Canny算法、Sobel算法和原对数图像处理模型(LIP)算法分别提升了约10％、30％和4％,其检测效果更佳.     

基于改进正态分布变换算法的点云配准

正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。     

基于谱再生逆分析的信号细微特征提取

为解决无线复杂电磁环境下同型号通信电台的个体识别问题,研究谱再生逆分析的细微特征提取方法并改进。首先分析输入信号通过非线性功放后的谱再生现象,然后对其进行逆分析,以功率谱分段拟合的方法提取功放非线性参数作为各电台特征,并对特征提取步骤进行了改进使算法更适用于同型号电台的个体识别。为验证算法有效性,使用SVM分类器对特征进行模式训练和识别,仿真结果表明,算法在高斯信道模型和Watterson短波好信道模型下对同型号电台有较好的识别效果。      

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法.首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对...     

基于Pearson相关系数的图像误匹配点剔除算法

在目标识别和图像配准等领域中,进行特征点匹配时一般都会产生误匹配点,对误匹配点的准确剔除可以有效提升识别精度及配准精度,因而成为研究的重点.当前比较成熟的剔除算法,如random sample consensus(RANSAC)、M-estimator sample consensus(MSAC)等,经常会出现剔除部分...     

一种新型的快速模板匹配算法

提出了一种基于快速傅立叶变换的快速模板匹配算法。针对现有模板匹配算法运算量大,计算速度在现有技术条件下受到制约的问题,提出基于快速傅立叶变换的快速模板匹配算法,利用傅立叶变换中的卷积定理,结合快速傅立叶变换(FFT),将计算量大为减少,同时使用单指令多数据流(IMD)算法实现了加速,收到了良好的效果。     

一种基于双预筛选改进的SIFT图像立体匹配算法

针对传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法存在特征点冗余和计算量大等问题,提出一种基于双预筛选的强鲁棒性SIFT算法.首先在构造差分空间之前,利用像素点8邻域标准差相似度方法对特征点进行预筛选,然后利用极值检测方法对特征点进行精确定位.针对传统随机采样一致性(RANSAC)算法存在匹配效率低等问题,提出一种自适应三维多峰直方图投票的方法,采用该方法对初始匹配进行筛选,筛选结果作为RANSAC的初始内点集并对初始匹配进行提纯,最后在最优内点集中对模型参数进行计算.实验结果表明,所提算法在不同类型的图像中,相较于传统SIFT+ RANSAC算法,特征点的检测时间平均减少11.7％,总运行时间平均降低10.7％,正确匹配数平均提升2.8％;召回率与F值分别平均提升4.9个百分点与2.7个百分点,说明所提算法的综合性能具有有效性.     

一种适用于行星表面特征提取的实时SIFT算法

在行星探测任务中,针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算量大,无法同时满足对导航算法准确性和实时性要求的问题,提出了一种基于快速高斯模糊的并行化SIFT算法,即FG-SIFT算法.首先,将算法中构建高斯金字塔的二维高斯核函数分离成两个一维高斯函数,降低算法的计算复杂度.然后,对于每一维高斯函数,使用两个无限脉冲响应滤...     

基于蚁群算法和线段分析的建筑物特征提取

针对航拍图像分辨率低,背景复杂等特点,研究了基于蚁群算法和线段分析的航拍图像建筑物识别方法.将蚁群算法首次运用到航拍图像的边缘提取上,在提取出目标的同时有效将干扰去除.根据蚁群算法提取的边缘连续性差的特点,利用直线的链码特征提取直线段,并在原始任明武链码跟踪算法的基础上设定首次跟踪方向和设置新的跟踪规则及新的链码分裂规则,使算法适合直线的跟踪与提取.将提取出的短直线段进行直线段的合并.最后用搜索矩形元的方法提取矩形建筑物.通过实验证明算法取得了很好的效果.     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.