基于注册和多尺度表观模型的三维头部跟踪

针对人体大范围运动下的头部姿态跟踪问题,提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）局部描述符注册和多尺度表观模型的三维头部姿态跟踪方法.基于SIFT局部描述符的注册算法通过在两帧灰度图像间进行特征点匹配计算两帧间的头部运动,在两帧人脸图像的尺度有一定变化时仍可得到精确结果.多尺度视角表观模型可以减少大范围跟踪时的误差累积,该模型在线选取具有不同头部姿态的关键帧,并通过多次注册的方法来减少当前帧的误差累积.实验结果表明,该方法不仅跟踪结果准确（均方根（RMS）误差为4 °）,而且在人体前后运动约1 m和头部进出摄像机视角情况下均很鲁棒.     

基于SIFT联合描述子的航拍视频图像镶嵌

针对存在明显旋转、尺度或模糊等变化的图像,文章提出了一种基于SIFT联合描述子的航拍视频图像镶嵌算法。该算法首先计算经典的SIFT特征局部描述子,然后通过引入图像的形状信息得到每个特征点的全局描述子,进而获得联合描述子;对联合描述子中的局部描述子采用欧氏距离、全局描述子采用卡方距离进行双向匹配,通过加权平均法融合得到联合描述子的匹配距离;采用RANSAC算法精确估计仿射变换模型参数。实验结果表明:该算法具有较好的鲁棒性,可获得较好的镶嵌结果。     

SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像技术

为了处理较为模糊的抖动视频,提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配和向量场一致(VFC)优化算法的电子稳像技术.该技术着重于研究视频的运动估计阶段,利用SIFT提取高独特性的特征点,根据特征点进行帧间匹配,结合VFC,通过向量场的学习将外点从内点区分开来,得到两帧图像中特征序列的平移轨迹,然后估算出运动补偿向量并校正每一帧图像的相对位置,从而输出稳定视频.实验表明,该电子稳像技术处理抖动视频时精度高和耗时短.     

基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计

采用基于视觉信息的姿态估计方法对微小型无人直升机位姿估计进行了研究.在分析视觉信息与直升机运动关系的基础上,可以看出,稳定解算航拍图像序列之间的单应矩阵是整个方法的关键.而解算单应矩阵需得到序列图像之间的特征匹配点.为了获得稳定的、抗噪性强的同平面特征匹配点,方法采用了基于尺度不变特征变换(SIFT)算法和基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的匹配策略.在一套真实的微型无人直升机系统上的实验证明,通过该方法得到的位姿信息可以达到无人直升机自主飞行所需的精度要求.     

基于SIFT和LTP的图像匹配方法

针对SIFT算法计算复杂度高,提出了一种SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和旋转不变LTP(Local Ternary Pattern)特征相结合的图像匹配方法,以提高SIFT算法的速度.首先利用SIFT算法在两幅需要匹配的图像上分别检测出关键点;然后计算每个关键点周围的旋转不变LTP特征,并作为该关键点的描述子;最后找出两个关键点对之间的匹配点对.实验结果表明,本方法对于图像的匹配性能与SIFT算法相当,运算速度比SIFT算法较快.     

基于改进形状上下文的双焦图像深度估计

针对深度估计时两幅双焦图像特征点的误匹配问题,提出了一种基于改进形状上下文特征点的校正方法。首先引入了对尺度、视角、光照等具有不变性的SSURF特征向量,利用SSURF特征向量匹配算法在双焦单目视觉系统采集的焦距不同的两幅图像之间进行目标SSURF特征点的匹配。提出一种改进的形状上下文描述符,对局部特征匹配点对进行误匹配的校正。然后根据空间物点与所成像点距图像中心矢量大小及摄像机的焦距值之间的几何关系,利用校正后的特征点完成相关的计算从而获取目标物的深度信息。实验表明,校正后的方法进行深度估计具有较小的误差和较好的估计效果。该深度估计方法有较大的实用价值。     

矩阵填充与主元分析在受损图像配准中的应用

本文提出了一种有效的针对受损图像(元素丢失)的图像配准方法。利用矩阵填充技术将受损图像的丢失元素恢复,然后将主元分析法(PCA)应用于尺度不变特征变换(SIFT)中进行图像的配准。针对SIFT算法采用128维特征向量表示特征点,存储空间、匹配时间与特征点数量成正比,文本采用主元分析法对多维特征向量进行降维处理,以提高运算效率;并采用高斯加权欧氏距离代替欧氏距离进行特征点的匹配。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性、准确率和匹配速度,针对受损图像配准具有较好的鲁棒性,可应用在基于内容的图像与视频检索等机器视觉领域。     

基于特征匹配的图像真伪检测方法的研究

针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块...     

基于SIFT和RANSAC的鞋印图像匹配算法

针对失真的鞋印图像的匹配问题,在研究中引入了基于尺度不变特征变换SIFT(scale-invariant feature transform)算法与RANSAC算法相结合的图像匹配方法.首先,对图像进行SIFT特征点的提取,在分析SIFT特征描述子生成的基础上,以最小欧式距离为标准来判断特征点是否匹配.然后,用最小欧式距离与次小欧氏距离之比进行初始匹配,用随机抽样一致性算法剔除SIFT算法匹配过程中存在的误匹配点对,从而实现精确匹配.实验结果表明,在局部鞋印图像中含有尺度缩放和旋转失真的情况下,该算法达到了良好的匹配精度且具有较强的鲁棒性和有效性.     

基于SIFT特征匹配算法的目标跟踪及视频采集与传输研究

为了有效解决复杂背景情况下运动物体的跟踪问题,提出了一种基于SIFT特征匹配算法的目标跟踪方法。通过构建Do G尺度空间、FIFT特征点检测、特殊点描述子算法、特征点匹配将参考图像和待匹配图形进行SIFT特征点匹配,实现目标跟踪;并通过视频采集模块和无线传输模块将采集的目标图像进行无线传输。实验结果表明:SIFT特征匹配算法可对复杂环境中的目标信息进行有效跟踪。     

Determining relative position and attitude of a close non-cooperative target based on the SIFT algorithm

A binocular stereo vision positioning method based on the scale-invariant feature transform(SIFT)algorithm is proposed.The SIFT algorithm is for extracting distinctive invariant features from images.First,image median filtering is used to eliminate image noise.Then,according to the characteristics of the target satellite,image map is used to extract the middle part of the target satellite.At last,the feature match point under the SIFT algorithm is extracted,and the three-dimensional position and orientation are calculated.The features are invariant to image scale and rotation,and are shown to provide robust matching across a substantial range of affine distortion,change in 3Dviewpoint,addition of noise,and change in illumination.The experimental result shows that the algorithm works well and the maximum relative error is within 0.02 mand 2.5°.     

基于流形学习的图像特征提取算法

特征提取是模式识别领域一个重要的研究分支,已被应用于多个领域,图像的特征提取是完成图像识别和检索等工作的首要任务,基于学习方法的图像特征提取取得了良好效果,然而,线性学习方法提取图像特征仍然存在局限性,如人脸图像、姿态、光照及表情变化使图像表现出复杂的非线性特性,最近提出的流形学习被认为是进行非线性特征提取的有效方法,...     

基于SIFT-ACO的图像拼接算法

针对具有一定旋转角度的多幅图像拼接问题,提出了一种基于SIFT-ACO的图像拼接算法。对拼接图像进行预处理后,用SIFT算法提取图像特征,将经典的生物智能优化算法ACO加入到图像配准中,对图像特征点进行配准,最后将多幅图像融合,得到一幅宽视角、无缝、高精度的图像。对多组不同角度拍摄的图像进行拼接试验。试验结果表明：在不影响整体视觉效果的前提下,该算法能有效地提高图像拼接精度。     

基于图像混合特征的城市绿地遥感图像配准

为了解决同一场景城市绿地遥感图像因视角变化等原因不在同一坐标系,以致于不能对其进行变化检测的问题,提出一种基于图像混合特征的遥感图像配准方法. 1）提取SIFT特征点:从待配准图像和参考图像提取足够的SIFT特征点;2）基于混合特征的SIFT特征点配准：首先在特征点集Y和X之间进行对应关系评估,然后利用对应关系建立空间映射函数不断更新形变后源点集的位置;3）图像配准：基于源点集和形变后的源点集来构造一个映射函数,从而对图像进行配准. 在与当前流行的4种算法（SIFT、CPD、RSOC、GLMDTPS）的对比实验中,提出的算法均给出了精确的配准结果,在大部分实验中其性能超过了其他算法.     

鲁棒的新型特征提取和匹配算法

针对现有图像特征匹配算法高复杂度、耗时长等问题,提出一种基于局部特征点的新型特征匹配算法。首先,构建尺度金字塔,在不同的尺度上进行FAST特征点检测,根据特征点的Harris响应对特征点进行排序选取;然后利用图像的矩和积分图的方法获得特征点方向,再根据同心圆的采样模式构造特征点向量,最后根据特征点向量的汉明距离进行特征匹配。实验研究表明,该算法在图像有一定程度的缩放、旋转和噪声影响的条件下,运行效果仍然稳定可靠。与传统的SIFT算法相比,该算法在保证特征提取与匹配良好性能的前提下,运行速度要比SIFT算法快数倍。     

融合SIFT和MIL的红外人脸识别方法

针对红外人脸识别问题,提出一种新的基于尺度不变特征转换(SIFT)与多示例学习(MIL)相结合的算法。该算法将图像当作多示例包,SIFT描述子当作包中的示例,利用聚类的方法对训练集中的所有SIFT描述子进行聚类,建立"视觉词汇表",再根据"视觉字"在多示例训练包中出现的频率,建立"词-文档"矩阵,采用潜在语义分析(LSA)的方法获得多示例包(图像)的潜在语义特征,将MIL问题转化成标准的有监督学习问题,即在潜在语义空间用支持向量机(SVM)求解MIL问题。基于OTCBVS标准数据集的对比实验结果表明,所提算法是可行的,且识别率明显高于其他方法。     

基于尺度不变特征变换的平面旋转人脸检测

针对平面旋转人脸检测的问题,改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,利用其旋转、缩放、平移及部分仿射不变性完成平面旋转人脸的检测。首先通过模板与对比度加权的方法对SIFT关键点进行裁减,以提高计算效率并过滤无效关键点,然后提出一种更精确的主方向计算方法确定关键点主方向,通过Adaboost算法训练人脸公共特征分类器并计算关键点的匹配率作为置信权值,完成平面旋转人脸的检测,并根据关键点主方向进行扶正。最后通过实验与传统方法进行了对比,结果表明:本文方法在保证检测率的同时,在扶正精确度、检测速度方面均有较大提高。     

基于月貌匹配的视觉导航方法

针对月面探测器在接近、下降、着陆阶段所要完成的精确导航任务,提出了一种基于月貌匹配的月面探测器的视觉导航方法.月面探测器下降过程中,与探测器固联的CCD相机所拍摄的月面图像相对于图像数据库存在较大的旋转和缩放.采用Scale Invariant Feature Transform(SIFT)算法提取月貌特征并在图像数据库中进行匹配,克服了存在较大的旋转和缩放的图像的匹配问题.最后,利用月貌匹配点的地理信息,通过2D/3D位姿估计方法,估计出探测器在地理坐标系下绝对的位置和姿态.仿真结果表明该方法有效,可以应用在月面探测器在接近、下降、着陆段的导航任务中.