改进的二进制特征图像检索算法

提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法,通过提取目标局部特征来进行图像检索。为了提高检索的实时性并兼顾正确率,选用经典SIFT特征为基础进行改进。在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。在描述符生成阶段通过稀疏矩阵将SIFT特征映射为二进制描述符。引入基于K-means的 Multi-probe LSH方法对二进制描述符进行快速检索和匹配。通过一系列的图像缩放、旋转、模糊和光照变化对比实验,可以看出该算法与现有的经典算法相比在检索正确率及实时性方面均有很好的表现。     

基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法

针对快速鲁棒特征算法(SURF)局部不变特征描述符存在运算时间较长、匹配准确率较低的问题,文中提出基于网格运动统计的改进快速鲁棒特征图像匹配算法.首先运用Hessian矩阵行列式确定图像中的特征点,采用梯度方向改进SURF中的主方向提取方法,提高特征点主方向的准确性,并使用二进制特征描述子进行特征点描述.再对获取的特征点进行汉明距离粗匹配.最后,采用网格运动统计剔除误匹配点.在Oxford VGG标准数据集上的实验表明,文中算法在图像发生尺度、光照、旋转等变化时匹配准确率与效率较高.     

一种基于随机亮度差量化的二进制特征描述算法-HHME2013（80）

目的：传统的基于浮点型向量表示的图像局部特征描述子（如SIFT、SURF等）已经成为计算机视觉研究和应用领域的重要工具,然而传统的高维特征向量在基于内容的大规模视觉检索应用中存在着维度灾难的问题,这使得传统浮点型视觉特征在大规模多媒体数据应用中面临严峻挑战。为了解决浮点型特征的计算复杂度高以及存储空间开销大的问题,越来越多的计算机视觉研究团队开始关注和研究基于二进制表达的局部特征并取得了重要进展。方法：本文首先介绍了二进制特征的相关工作,并对这些方法进行了分类研究,在此基础上提出了基于亮度差量化的特征描述算法。有别于传统二进制特征描述算法,本文提出的方法首先对图像局部进行随机像素点对采样,并计算像素点对之间的亮度差,通过对亮度差值作二进制量化得到图像的局部二进制特征。结果：本文提出的算法在公共数据集上与目前主流的几种二进制特征提取算法进行了比较评价,实验结果表明,本文提出的二进制特征在特征匹配准确率和召回率上超过目前主流的几种二进制描述子,并且同样具有极高的计算速度和存储效率。结论：通过实验验证,本文提出的二进制特征在图像条件发生变化时仍然能保持一定的鲁棒性。     

随机亮度差量化的二进制特征描述

目的 传统的基于浮点型向量表示的图像局部特征描述子（如SIFT、SURF等）已经成为计算机视觉研究和应用领域的重要工具,然而传统的高维特征向量在基于内容的大规模视觉检索应用中存在着维度灾难的问题,这使得传统浮点型视觉特征在大规模多媒体数据应用中面临严峻挑战。为了解决浮点型特征的计算复杂度高以及存储空间开销大的问题,越来越多的计算机视觉研究团队开始关注和研究基于二进制表达的局部特征并取得了重要进展。方法 首先介绍了二进制特征的相关工作,并对这些方法进行了分类研究,在此基础上提出了基于亮度差量化的特征描述算法。有别于传统二进制特征描述算法,本文算法首先对图像局部进行随机像素点对采样,并计算像素点对之间的亮度差,通过对亮度差值作二进制量化得到图像的局部二进制特征。结果 本文算法在公共数据集上与目前主流的几种二进制特征提取算法进行了比较评价,实验结果表明,本文二进制特征在特征匹配准确率和召回率上超过目前主流的几种二进制描述子,并且同样具有极高的计算速度和存储效率。结论 通过实验结果验证,本文二进制特征在图像条件发生变化时仍然能保持一定的鲁棒性。     

针对重复模式图像的成对特征点匹配

目的 含有重复模式的图像会对局部特征描述符产生歧义,因此基于局部特征的匹配算法在此类图像的匹配过程中极易产生误匹配.同时,通过研究现有的引入全局特征描述符的匹配算法,发现全局特征同样依赖于计算局部信息所得到的特征点主方向,所以此类方法在含有重复模式的图像中也不容易得到令人满意的匹配效果.为了解决这一问题,提出一种基于成对特征点的图像匹配算法.方法 该方法利用成对特征点的方向向量作为特征点对的主方向,为特征描述提供了正确的方向信息,同时引入DAISY描述符与改进后的全局上下文(globalcontext)特征描述符,提高了匹配能力.结果 分别在模拟图像与实际图像上面进行了对比匹配实验,本文算法平均的匹配正确率能达到88％以上,比其他经典的匹配算法提高了26％以上.结论 实验结果表明,本文算法克服了现有算法在特征描述与主方向分配上的缺陷,进一步提升了匹配正确率,能够有效地解决重复模式图像的匹配问题.     

基于改进SURF算法的柔性装夹机器人快速工件匹配方法

针对传统SURF算法在构建局部特征描述符时耗时较长,无法满足实时性要求的问题,提出了一种改进的SURF算法。首先,运用Hession矩阵行列式（DoH）检测图像中的关键点,并利用非极大值抑制法和插值运算搜索、定位极值点;其次,采用灰度质心法确定关键点的主方向;然后,采用二进制描述符BRIEF对关键点进行描述,并利用关键点的主方向构造带有方向的特征描述符,使其具有旋转不变性;最后,运用汉明距离初步确定匹配点,再用比率检测法和RANSAC算法去除误匹配点,进而获取精准配准。实验结果表明,该改进SURF算法在应用于机器人进行柔性装夹时,对工件图像的平均匹配时间由SURF算法的214.10 ms减少到86.29 ms;而且匹配精度方面比原SURF算法提高了2.6%,因此,所提算法能够有效提高柔性装夹机器人工件图像的匹配速度和匹配精度。     

量化SIFT和同态加密的隐私保护图像检索方法

提出了一种隐私语义保持的图像内容检索方法,将加密图像中隐私保持尺度不变特征变换(SIFT)的提取方法和二进制SIFT算法融合在一起,不仅保证了上传到服务器端的图像是加密的,同时又能在加密空间保持其隐私语义.对图像进行Paillier同态加密,保证了图像在服务器端和传输过程中的安全性,在加密域提取SIFT特征,并将其用二进制表示,减少存储空间和计算复杂度.实验证明:经原始图像特征提取后生成的二进制SIFT在稳健性测试中获得良好的效果,并且与加密图像特征提取后生成的二进制SIFT保持等距,在明文域和密文域中保持了图像搜索匹配的准确性,在匹配效率上得到提高.     

一种快速鲁棒的SAR图像匹配算法

针对目前SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配时匹配性能低下(普适性差、匹配精度低、时间复杂度高)的问题,在SIFT算法框架下分别从尺度空间构建和描述符构建两个方面进行改进。在构建尺度空间层面,提出将高斯引导滤波引入多尺度空间构建和预处理阶段,采用双边滤波策略,充分利用高斯引导滤波的实时性和旋转对称性与双边滤波的边缘保持优势,高效地滤除斑点噪声并保持边缘信息。在构建描述符阶段,提出采用局部差分二进制(Local Difference Binary,LDB)算法描述特征,在保证不降低特征点描述符区分性的同时,减少特征的向量维度,从而缩短构建描述符的时间。在特征匹配阶段,首先采用最近邻算法进行粗匹配,然后采用稀疏向量场一致性(Vector Field Consensus,VFC)快速剔除错误匹配点。实验结果表明,所提算法在SAR图像配准时间复杂度和匹配概率评价上要优于原始BFSIFT算法和KAZE算法。总体上,文中提出的SAR图像匹配算法是具有实时性、鲁棒性与高匹配概率的高效算法。     

一种改进的OS I D的图像匹配算法

针对OSID在构建描述符时未考虑一个特征点的图像块里存在其他特征点,以及生成直方图描述子匹配速度较慢的问题,提出一种基于OSID的改进二进制描述符.在OSID描述符构建的过程中,扇形个数m的选择是固定的,因此提出当一个特征点的图像块里有多个特征点时,尝试将m的值自适应,丰富描述子所包含的信息,提高算法的正确匹配率;并将...     

基于OPENCV的数字万用表数字识别方法

为了实现摄像头采集万用表表头图像的识别,研究了一种针对万用表数字图像的自动识别方法。首先对图像进行预处理,包括提取数字区域、提取区域图片灰度化、平滑处理。然后采用局部自适应二值化方法对图形进行二值化,以及对二值化图像进行形态学处理,并采用投影法对字符串进行分割。最后应用穿线法对数字进行识别,有效降低了误识率。实验结果表明,该方法对数字万用表识别效果好,快速简单。     

基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法

在对特征辨识度低的点云进行配准的过程中,传统的基于局部特征提取和匹配的方法通常精度不高,而基于全局特征匹配的方法精度和效率也难以保证。针对这一问题,提出一种改进的局部特征配准方法。在初步配准阶段,设计了一种基于法向量投影协方差分析的关键点提取方法,结合快速特征直方图(FPFH)对关键点进行特征描述,定义多重匹配条件对特征点进行筛选,最后将对应点的最近距离之和作为优化目标进行粗匹配;在精配准阶段,采用以点到平面的最小距离作为迭代优化对象的改进迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,在配准特征辨识度低的点云时,相较于其他三种配准方法,该方法能保持高配准精度的同时降低配准时间。     

改进的CenSurE特征和基于相加图像梯度的快速描述符

CenSurE局部特征计算效率非常高,但是CenSurE特征的尺度采样是线性的,滤波器响应信号很稀疏,检测的特征重复率不高。采用对数尺度采样得到改进的CenSurE特征,获得了更高的检测性能。同时,提出基于相加图像梯度的快速描述符,称为GSIP。图像区域匹配和物体识别评价实验结果显示,和目前性能最优的SURF描述符相比,GSIP描述符独特性更强,速度更快,计算时间不到SURF描述符的1/2。     

基于旋转不变特征的SIFT描述子在图像配准中的应用

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中描述子维度高造成配准过程中计算量过大的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法利用圆形的旋转不变性,以特征点为中心,在近似大小的圆形特征点邻域内构造特征描述子,以每个圆环作为一个子环,每个子环内只有像素位置发生了改变,像素之间其他相对信息是保持不变的。当图像发生旋转时,统计每个圆环内元素的梯度累加值进行排序,生成特征向量描述子,降低了算法的维度及复杂度,把特征描述子的维数从128维降低到48维。实验结果表明,改进算法旋转配准重复率在85%以上;在图像旋转、缩放和光照变化情况下,与SIFT算法相比,平均配准准确率提高5%,平均配准耗时降低30%左右,有效实现了对SIFT的改进。     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

采用旋转匹配的二进制局部描述子

针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转,尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。