骨架形状特征的目标识别算法

针对存在非刚性变化的目标识别,提出基于骨架形状特征的目标识别算法.该算法首先提取目标轮廓的骨架,以骨架接合点作为特征点,通过构造与其相连的骨架枝上的骨架特征不变量描述接合点;然后构建一种相似性度量函数对骨架接合点进行匹配,实现目标形状识别.实验结果表明,算法对目标的相似性变换具有较好的稳定性,在目标存在非刚性变化的情况...     

融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值形状检索

为解决单纯描述形状轮廓时只能描述简单形状的缺点,提出了融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值特征的形状分类和检索方法。从结构和统计的角度综合了基于形状轮廓和区域的形状描述,同时又兼具了形状的空间分布特征。对形状区域特征扩展空间分布特征,使形状描述具有鲁棒性,形状熵矩阵奇异值具有对噪声稳定的特点,弥补了链码描述形状特征易受噪声影响的局限性。设计并实现了基于MPEG-7标准形状数据库的形状检索平台,实验结果表明,该算法在形状进行检索和匹配时具有较好的旋转、平移和尺度不变性。     

磨粒形状特征提取及神经网络识别

针对具有不规则轮廓特征的显微磨粒图像，应用标记描述对磨粒形状进行表征。该方法将磨粒轮廓一维展开后，提取了具有平移，旋转和尺度不变性的形状特征矢量，然后以提取的形状特征为输入矢量，利用径向基函数神经网络对磨粒形状进行分类识别。应用实例表明，标记充分利用轮廓信息，综合反映了磨粒的总体形状特征和边缘细节，可用于磨粒形状特征的描述；所建立的基于神经网络的磨粒形状分类模型学习速度快，识别率较高。     

不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用

提出一种快速有效推导不变矩的方法--三角函数生成法,并在此基础上描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法.实验结果表明,使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索.     

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.     

基于图像中物体骨架形状特征的目标匹配

针对在形状匹配过程中相似外形的不同类目标不易区分的问题,本文采用骨架形状对目标进行描述和相似性度量。与以往使用物体的外轮廓作为形状特征进行匹配的方法不同,本文改用图像的骨架形状作为形状特征来进行描述,采用经典的形状上下文作为形状描述的匹配算法。提取图像区域的骨架后,建立与原图像一一对应的图像骨架数据库,进行目标与数据库之间的相似性度量。与直接用外部轮廓进行形状匹配的方法相比,采用骨架形状匹配的方法可以更好的分辨出相似外形的不同类目标,增大类间区分度,可有效降低相似外形目标进行匹配时的误匹配几率。     

基于WαSH局部特征的立体影像匹配

针对传统方法对影像畸变敏感,难以用于具有较大变形的立体影像匹配的问题,提出了一种基于加权α形状(WαSH)局部区域特征的匹配方法.该方法采用WαSH特征检测算法提取图像的局部特征,并引入特征区域的二阶矩矩阵对椭圆拟合后的特征进行归一化,获得去除仿射变形的影像块;在归一化后的影像块上采用尺度不变特征变换(SIFT)描述算法提取特征描述向量,并基于最近邻与次近邻距离比率(NNDR)匹配测度进行特征匹配,确定同名特征.选用5组代表性影像进行实验.结果表明:提出的方法对发生较大视点变化、尺度+旋转变化、模糊及JPG压缩的影像均能获得正确率较高的匹配结果,与基于最大稳定极值区域(MSER)的匹配方法相比,匹配正确率及匹配效率更高.     

带有给定切线多边形的扩展的四次广义Ball闭曲线

给出了一个含有参数λ的五次多项式基函数,是四次广义Ball曲线基础函数的扩展;分析了此基函数的性质,基于该组基函数定义了带有形状参数的多项式曲线.曲线不仅具有四次广义Ball曲线的特性,而且具有形状的可调性.当λ=0时,曲线退化为四次广义Ball曲线.还讨论了两段曲线C1连续拼接的条件.描述了一种与给定多边形相切的扩展的四次广义Ball闭曲线的算法.在算法中,所有的扩展的四次广义Ball闭曲线的控制点可以通过对多边形的顶点简单计算产生.所构造的曲线对多边形具有保形性,曲线可以局部修改.最后给出了1个算例,实例表明:定义的曲线的形状是随着λ的不同取值而发生变化.     

基于先验形状信息和水平集方法的车辆检测

针对交通视频检测应用,提出一种基于先验形状信息和主动轮廓模型的运动车辆检测方法.算法首先利用颜色信息和边缘信息检测并去除车辆阴影,提取车辆的初始轮廓;为了改善车辆轮廓的提取精度,在进一步的车辆分割中引入车辆形状的先验知识,用水平集符号距离图像的隐含表示建立车辆的先验形状模型,并以先验的车辆形状模型作为约束构造出主动轮廓能量函数;将第一步获得的车辆轮廓作为车辆分割演化曲线的初始轮廓,采用变分法求解能量函数的极小值,利用形状配准和水平集方法演化车辆的分割曲线,得到准确的运动车辆轮廓.将该方法应用于实际采集的交通视频,获得了很好的测试结果.     

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。     

仿射不变的快速局部特征描述子算法

在局部图像特征的研究中,提出了一种用于实时图像匹配的仿射不变快速局部特征(Affine invariant fast local feature,AIFLF)描述方法。在兴趣点的局部邻域内利用归一化的梯度值建立基于仿射不变矩的描述子。模拟实验中,将利用Harris-Laplacian检测子的本文算法与经典SIFT算法进行了对比。结果表明:在识别率相当的条件下,本文算法运行时间明显小于SIFT描述子。在标准评估图片和移动机器人平台拍摄的定位图片构成的数据集下,本文算法在尺度、视角和旋转变换中的匹配效果好于经典的SIFT算子和SURF算子。     

一种新颖的轮廓线跟踪方法

为了降低跟踪系统状态维数、提高跟踪精度，从拉格朗日动力学原理出发，利用B样条形状空间理论，定义了新的动能、势能和衰减能量，推导了新的动态轮廓线跟踪动力学方程，并应用运动估计中的块匹配技术来寻找相邻帧中的对应点．结果表明：形状空间的维数远小于控制点数，增强了跟踪的稳定性；形状矩阵的正交化处理可以保证得到的动力学方程自然解耦，转化为若干个独立的单变量二阶振动系统；块匹配方法能够更准确地检测特征曲线．实验结果证明了方法的有效性．     

多分辨轮廓匹配的成型制件外形检测

为了通过对制件图像进行轮廓匹配实现外形异常识别,提高生产效率和产品质量,提出制件外形多分辨轮廓匹配检测技术,通过分析起点对轮廓曲线的各分辨率小波变换的影响,建立轮廓某尺度下小波逼近量的搜索匹配策略,实现粗匹配下的形变判定.研究匹配轮廓段局部特征以及轮廓区间对的相异度统计,进而获得轮廓点对的精确对准,达到轮廓精配准,实现飞边、缺损等缺陷类型判定,最终得出外形检测结果.该方法在多种制件图像、各种外形异常类型中进行应用验证,结果表明外形检测准确度满足要求.     

基于小波的时间序列的形状匹配算法

目的提出利用小波的方法对时间序列进行形状匹配,提高匹配的精度．方法将目标形状转换为时间序列的形式后,利用小波对时间序列的逐层降维处理能力,结合欧几里德距离公式准确地计算出不同目标之间的相似度,达到了满意的匹配结果．结果采用真实数据集,分别对特殊点方法、Fourier描绘子方法、形态描绘子方法以及小波方法等4种形状匹配方法进行了实验．实验结果表明,与传统形状匹配算法相比,小波方法在不同序列长度情况下匹配精度都有较大提高．结论此方法具有良好的稳定性和可靠性,并且结合了小波快速降维的优点,保证了对闭合轮廓形状的整体匹配实时处理的能力．     

基于LDB描述子和局部空间结构匹配的快速场景辨识

提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary, LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度进行二值描述,继承了二值特征提取的快速和低存储的优点。通过构建特征点的局部空间分布约束,将局域内的多点匹配取代单点匹配,排除了大量错配点,提升了匹配的准确率。试验表明,本研究方法计算效率约是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)的2.7倍,加速稳健特征(speeded up robust features, SURF)的1.9倍,充分验证了本研究方法的有效性和识别性能。     

一种空间结构表面场等高线图形显示的新方法

本文针对机械结构分析中有关场的图形显示问题，提出了一种场等高线显示的新方法．该方法是根据已知值点的位置，将所研究区域表面离散成若干个三角形单元，并利用球函数计算出各单元未知值节点的值，进而利用三角形单元二次插值函数求出场等高线上点的坐标，以光滑的等高线表示场分布，同时自动消隐．本文最后给出了典型计算实例．     

发电机转子轴心轨迹形状自动识别方法的研究

给出了一种自动识别轴心轨迹形状的新方法。首先将采集到的轴心轨迹线图,用边界颜色填充各区域,形成轴心轨迹图象,计算其不变矩特征向量。然后将仿真生成的各种轴心轨迹不变矩特征向量作为参考模式,将实际检测的轴心轨迹不变矩特征向量作为待识别模式,利用关联度进行识别。最后成功地识别了 MJF-30-6 型发电机在空转、并网正常运行、转子短路故障运行、A 相接地四种工况的轴心轨迹形状,并揭示了发电机电气故障对转子轴心轨迹的影响。     

基于最大互信息方法的机械零件图像识别

提出了应用最大互信息方法进行零件图像识别的方法,它利用图像的信息熵描述图像的特征,结合图像的颜色信息及局部形状信息,以互信息作为衡量两幅图像相似性的测度函数进行图像识别,弥补了直方图表达空间信息的不足。该方法既满足位置不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,使算法容易实现。实验结果表明,该方法提高了零件图像识别的精度、稳定性和可靠性。