旋转尺度不变的实时高精度场景匹配算法

针对场景匹配技术中以二进制稳健基元独立特征( binary robust independent elementary features,BRIEF)为代表的实时算法匹配错误率高的问题,提出一种基于局部梯度二值化的特征描述算法.该算法利用重心向量方向归一化特征描述区域,保证了特征描述符的方向不变性.同时,融合基于局部梯度二值化的区域纹理信息以降低特征匹配错误率.使用国际通用数据库对算法进行了验证,实验结果表明：提出的场景匹配算法其平均匹配准确率比BRIEF算法高44.59%,具有较高的鲁棒性.     

结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实验结果表明该算法匹配准确率较高。     

基于非抽样Contourlet域的局部特征描述子

为了得到鲁棒性较强的局部特征描述子,提出一种基于非抽样Contourlet (NSCT)域的局部特征描述子,该局部特征描述子在构造的过程中不需要估计主方向.首先,利用Hessian-Affine算子进行区域检测并进行规范化处理;其次,对规范化处理后的区域进行NSCT分解,得到不同尺度、不同分辨率的多个支持区域;然后,利用亮度序对支持区域进行划分;最后,对每个子区域进行描述并将每个区域的描述向量串联在一起,得到最终的特征描述子.大量的实验结果表明,提出的描述子在图像模糊变换、视角变换、仿射变换、线性亮度变化和JPEG压缩变换下具有良好的性能.     

抗模糊的图像局部特征描述子

针对提取图像局部特征时,尺度不变特征变换描述子对光照条件变化仅有部分不变性,特别对非线性光照变化不具备不变性,对模糊的目标图像也无法准确提取或仅能提取到很少特征点的问题,利用局部二值模式描述子对光照的健壮性提出了一种符合人类视觉系统的自底向上再到自顶向下的视觉认知过程的新的抗模糊的图像局部特征描述子。实验表明,所提出的描述子对光照变化有更好的健壮性,对模糊的目标图像能准确地提取出更多的特征点,保留了尺度不变特征变换对缩放、旋转和压缩等变换的不变性,并显著地提高了针对模糊图像的匹配率。     

一种快速有效的遥感图像场景分类特征

针对在遥感大数据中如何进行快速有效的场景分类,提出一种图像特征的构建方法.基于非监督学习进行快速二值编码,首先对图像局部训练样本利用非监督学习获取相应滤波器组,然后再使用二值化哈希编码方法对场景单元特征图进行量化,最后统计得到场景全局特征.实验结果表明,该特征描述结合了滤波器组和二进制特征描述子的优点,在保证较高分类精度的前提下,能够大幅度提升计算效率,具有较好的鲁棒性.     

相关反馈结合鲁棒局部二值模式的CBIR算法

提出了一种鲁棒局部二值模式结合相关反馈的基于内容的图像检索算法.鲁棒局部二值模式是一种性能较好的特征提取算子,对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性,且不会造成原始数据的改变,可提高特征提取的准确性.相关反馈使系统可获知用户的偏好,对检索结果具有导向作用.多个纹理数据库的实验结果表明,提出算法的检索准确性和鲁棒性优于同类算法.     

基于局部区域LBP特征的人脸识别研究

传统的LBP方法往往分散特征区域所表达的信息,提出一种基于局部区域LBP特征（Local Binary Pattern,局部二值模式）提取的人脸识别方法。用积分投影法在表情图像上定位出眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴这些特征点的位置,根据这些特征点的位置确定这些特征部件所在子区域,然后对这些子区域进行不同的分块,提取各子区域的局部LBP直方图,按顺序把它们连结成一个特征直方图序列。实验结果表明：局部区域LBP方法与传统的LBP方法相比有很强的人脸表情特征识别能力,能够更准确地提取面部局部区域的表情信息。     

一种高效的图像局部特征匹配算法

文章提出了一种高效的图像局部特征匹配算法。在特征描述子构建阶段,提出基于梯度的距离和方向直方图(gradient distance and orientation histogram,GDOH)算法,其特征向量维数仅是SIFT和GLOH描述子的一半,然而却具有与SIFT和GLOH相当的性能;在高维特征空间最近邻搜索阶段,提出基于子向量的索引结构(indexing sub-vectors,ISV),ISV算法比BBF(Best Bin First)算法具有更高的搜索精度和更快的搜索速度。实验结果证明文中提出的图像局部特征匹配算法(GDOH+ISV)比目前广泛使用的Lowe的算法[12](SIFT+BBF)更加高效。     

基于局部细节邻接图的指纹匹配算法研究

指纹匹配是指纹识别的关键环节,它根据指纹的特征描述方式来判定两幅指纹图象是否来自同一个人的同一手指,它的好坏直接反映了指纹自动识别系统的最终效果.本文基于以指纹的细节特征为顶点构造的局部细节邻接图,提出了一种分阶段的指纹匹配算法.相对于现有匹配算法,它的由局部到全局、分阶段的匹配标准更加可靠、优越.经实验证明该算法具有较快的速度和较高的准确率,可应用于实际的指纹自动识别系统中.     

基于局部熵的图像特征描述方法

使用传统的特征描述方法SIFT在单一尺度上描述图像特征会丢失一部分重要信息,影响图像的正确匹配结果。为了解决这一问题,本文在多尺度模糊空间内提取特征描述子。信息熵从图像显著性角度估计特征点及其周围的信息,能获得更多的图像关键内容,本文提出了基于局部熵的图像特征描述方法。首先,在高斯差分空间(DOG)内计算特征点的多层SIFT描述子,同时统计特征点在每层尺度上的局部熵,计算特征点在每层的熵值占所有层熵总和的百分比,利用所得百分比与每层描述子做乘积;然后,累加所有层描述子;最后,使用平方根算法得到最终局部熵特征描述子。通过与其他描述子的对比实验结果可知,本文提出的局部图像描述方法在精确-召回率、平均均匀准确度和正确匹配数方面具有强鲁棒性。     

一种新的宽基线图像匹配方法

在宽基线图像匹配中,图像存在3维视角、尺度、旋转和灰度差异.为此,构造了一种新的基于局部二值模式直方图傅里叶特征的特征描述符,并通过对传统宽基线图像匹配算法框架中不同部分算法的对比分析,提出了一种新的宽基线图像匹配方法.首先,提取基准图像和实时图像中具有尺度和仿射不变性的最稳定极值区域,并利用新的特征描述符对这些区域进行图像旋转和灰度不变性描述;然后,根据近邻欧氏距离比值准则提取两图像中匹配的最稳定极值特征区域对;最后,利用顺序抽样一致性算法剔除误匹配特征区域对,估计两图像的外极几何关系,得到匹配结果.仿真结果表明,新算法能够适应待匹配图像间较大的3维视角、尺度、旋转和灰度差异,实现稳定的宽基线图像匹配.     

基于场景知识的移动目标检测

依据背景差法中背景建模的思想,从提取场景知识的角度出发,建立待检测场景的场景知识库,从而提出一种基于场景知识的移动目标检测算法。使用改进的均值漂移算法对待检测场景进行分割,并提取分割后各个区域的底层视觉特征建立场景知识库;从新的场景帧图像中获取各区域的知识特征向量,然后根据和原场景知识库中各特征向量的匹配结果检测出移动目标信息。仿真结果表明,该方法能有效地检测出场景中原有目标和新进入场景目标的移动信息,并在一定程度上改善了目标阴影、形变等噪声对检测结果的干扰。     

基于低分辨率局部二值模式的人脸识别

为提高人脸识别的准确度,提出了一种基于低分辨率局部二值模式的人脸识别方法。该方法将原始人脸图像滤波下采样处理成低分辨率图像,将其划分成若干块矩形块图像,对每一块图像进行局部二值模式计算,统计出每一块LBP图谱的直方图,再连接在一起成为这幅图片的最终特征向量。经实验表明,该算法在ORL和YALE上均取得了更好的识别效果,且对光照、表情、姿势等的变化具备鲁棒性。     

基于投影特征的快速图像匹配方法

为了减少现有投影法模板中的冗余像素和匹配过程中无效的投影计算,提出了一种基于投影特征的快速图像匹配方法。基于投影法匹配原理和目标物体最小纵横比矩形特性,构造出平行四边形模板,并应用四方向链码实现该模板的投影变换;在图像匹配过程中,基于模板投影数据的取值范围和动态阈值序贯相似性检测原理,实现投影变换过程中灰度值的实时判定。实验结果表明,本文提出的方法与其他图像匹配算法相比在运算速度上优势显著。     

利用核匹配追踪算法进行雷达高分辨距离像识别

雷达高分辨距离像识别是目前雷达自动目标识别研究领域的一个重点．采用核匹配追踪算法来设计分类器,提取一种非常简单的高分辨距离像平移不变特征——功率谱特征为识别特征,通过把高分辨距离像从像域变换到功率谱域来提取目标的平移不变特征,稳健性较好．基于实测数据的识别结果表明该算法具有较好的识别性能,同时其识别运算量较小．     

基于模板匹配的改进型目标识别算法

针对图像处理过程中采用局部特征提取与特征匹配的目标识别算法对纹理不丰富物体识别精度差、在同一次学习过程中不能多视角识别同一个物体的缺点,提出采用基于模板匹配的改进型目标识别算法,提高对纹理不丰富物体的识别速度及准确率。利用梯度作为特征量完成模板匹配,结合DOT算法去除次要的梯度特征,只采用幅值大的主导梯度方向作为特征量进行模板匹配,融入仿射投影变换算法、将模板特征二进制化来提高在线同时识别多个不同物体、多视角识别同一个三维物体的速度及准确率。试验证明,该目标识别算法对复杂背景中纹理较少的物体,发生微小变形、微小平移和光照变换的物体识别效果鲁棒性强。     

结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割

针对道路场景检测忽略法线属性的问题,为了加强对空间上下文和边缘信息的利用,提出结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割方法,将道路场景识别为路面和障碍物分别对应的水平区域和竖直区域. 在交叉熵损失函数的基础上添加障碍物增强损失,改善训练过程不同分类的权重分配,提高小区域障碍物识别率. 提出上下文改进算法优化位置关联图的矩阵计算方式,减少空间复杂度提高运算效率. 嵌入边缘上下文模块削减噪声并强化主要边缘,加强边缘信息的利用. 在自建数据集和Cityscapes数据集的实验结果表明,与主流的语义分割方法相比,本研究方法加强网络特征提取能力,能有效提高对道路法线区域的分割准确度,相较Deeplab, 交并比提高了2.1%,能简单有效地实现避障任务.