基于多模板特征点融合的指纹识别

低质量指纹图像通常会产生较多的伪特征点，或者当待识指纹图像与模板图像之间存在较大平移和旋转时，识别算法的性能会受到很大的影响。利用多匹配算法的融合技术可以提高系统的识别率，但是这种数据融合的方法既增大了计算量，同时又难以充分利用原始指纹图像的信息。针对上述问题，提出了一种评估特征点置信度的方法，并在匹配算法中根据特征点置信度来修正匹配分数；然后运用特征层数据融合技术，将一个指纹的多个模板的特征点融合成一个特征点的本征模板，再与待识指纹图像的特征点进行匹配。实验结果表明，该方法在不明显增加存储空间和在线计算量的同时，可以达到很好的识别性能。     

序列图像的目标识别方法

针对灰度差绝对平均值算法匹配次数多,不具有旋转不变性等缺点,提出一种新的序列图像目标识别方法。首先,分别在模板图像和目标图像中进行特征点检测,然后将模板图像中检测到的特征点附近区域作为特征模板。利用特征模板与目标图像中的特征点相应区域进行环形模板匹配操作,从而在目标图像中找到与模板图像相匹配的特征点。对于因遮挡而丢失的特征点,可根据已匹配特征点之间的相对关系来重新确定,从而实现目标识别的功能。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于特征点匹配的改进模板匹配算法

特征点匹配是图像匹配领域中一项重要研究内容.暴力匹配中强调缺少特征匹配不是由于太少的正确匹配,而在于很难分辨真假,故加入模板匹配进行约束,提出一种改进模板匹配算法.为了提升匹配速度和精度,该算法通过提供特征点的坐标,可以计算出每个特征点的得分值,并将其用于从输入图像中提取模板.基于输入图像和另一幅图像之间的模板匹配,使...     

分层分区域管理的实时图像跟踪算法

为了实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中特征点的快速匹配,解决图像跟踪算法中匹配精度与效率问题,提出一种特征点分层分区域管理的图像跟踪算法.在预处理阶段,对模板图像构造层次表示并对各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内同时提取ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征点和Harris特征点,由ORB特征描述子计算区域图像的词袋特征向量,由此构建图像特征点的分层分区域管理模式.在实时跟踪阶段,根据摄像机位姿跟踪的情况区分预测跟踪、重定位跟踪和光流跟踪3个分支.在预测跟踪和重定位跟踪中,先快速定位实时图像对应的模板图像的尺度层与区域,再通过实时采集的图像与模板图像中对应尺度下部分区域中特征点的局部匹配,实时地计算摄像机的位置和方向;在光流跟踪过程中对光流算法跟踪点进行实时更新,延长光流算法的运行持续时间.利用公开图像数据库中不同分辨率的模板图像在移动终端上进行实验的结果表明,文中算法性能稳定,匹配误差在1个像素以内;系统运行帧率总体稳定在20~30帧/s.     

基于特征区域的模板匹配改进算法

针对在复杂战场场景下识别提取战场目标过程中,存在识别跟踪效果不好的问题,本文提出了综合运用特征区域匹配算法。首先,对战场环境建立目标运动模型,然后,定义了一种新的最小失配距离(MMD)相似性度量,并基于目标的特征区域进行快速相关匹配,从可能区域中提取出目标。该算法通过精确模板匹配由粗到精的目标搜索策略,既保证了目标提取的精度、速度,又能对各种噪声干扰有较强的抑制,达到战场图像目标匹配的要求。     

基于十字模板的特征点匹配方法

针对传统模板匹配中矩形模板计算量大、容易造成误匹配的问题,对矩形模板进行改进,提出了十字模板匹配算法;对待匹配的两幅图像进行边缘提取,结合两幅图像的灰度图像获得灰度边缘图像,并利用十字模板匹配方法匹配选定的模板区域;最终在连续性约束的条件下,利用欧氏距离完成特征点匹配。对比实验结果表明十字模板匹配速度快,准确度高;基于十字模板的特征点匹配方法简单可靠,具有一定的实用性。     

一种面向密封条长度检测的模板匹配优化算法

针对现有的汽车密封条长度测量设备中使用模板匹配算法检测特征点位置时,密封条自身旋转导致匹配效果差的问题,提出一种基于Hough变换的自适应模板更新算法。该算法在传统模板匹配方法的基础上,通过设定阈值对模板匹配效果进行判断;对于匹配效果不好的图像进行Hough变换,结合特征点的几何特征进行识别;通过特征点的位置与尺寸信息,将其转化为新的模板用于下一次的模板匹配,实现模板的自适应更新。试验结果表明,该算法弥补了传统模板匹配法对图像旋转异常敏感的问题,提高了识别的稳定性,同时保证了检测效率满足现场的要求。     

基于形状模板匹配的图像拼接算法

文章提出了一种基于形状模板匹配的图像自动拼接方法。提取图像的角点作为特征点,利用归一化梯度模板对其进行预匹配,然后利用形状模板在四个方向对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离进行统计,获取模板图像的结构特征向量以实现对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。     

基于二进制特征描述器的图像匹配算法

图像特征点匹配在视觉系统中有广泛的应用。针对加速分割测试特征FAST和二进制稳健基元独立特征BRIEF算法中存在的问题进行改进。首先,在FAST算法中使用简化模板提取图像特征点,通过构建图像金字塔实现尺度不变性。接着,根据人类视觉系统原理改进BRIEF算法的点对采样模式,并通过特征点方向的计算实现图像的旋转不变性。最后,使用易于计算的海明距离度量各特征点的相似度实现特征匹配。实验表明,提出的图像匹配算法性能优于其他算法,而且运行速度更快。     

基于Harris角点匹配的工具识别方法

图像匹配对于工具识别过程具有重要意义,传统的图像匹配算法匹配过程复杂导致匹配速度慢,在实际应用中有局限。为了提高工具识别的效率,通过分析工具图像特征,设计出一种基于Harris角点特征的图像匹配方法进行工具识别。首先用Harris算法提取工具模板图像与搜索图像角点特征,然后使用归一化互相关匹配算法计算工具模板图像与搜索图像角点特征的相关值,进而确定匹配点对,最后采用RANSAC去除错误匹配点对。通过实际数据验证,基于Harris角点特征的图像匹配方法与传统方法相比,不仅识别速度快,鲁棒性好,而且在实际工程应用中更具适用性。     

基于广义掩膜积分图像的快速模板匹配

目标检测中模板匹配常需用掩膜排除待匹配窗口中的一些不相关区域.模板匹配的相关算法计算过程十分耗时,但由于掩膜的区域往往不规则,适用的快速算法较少.提出广义掩膜积分图像,实现了一种有掩膜的快速模板匹配算法.该算法不仅只需遍历待匹配窗口和模板的像素一次,而且在不改变匹配精度的同时简化了计算过程.人脸检测实验证明,该算法能显著提高有掩膜的模板匹配计算效率,特别适于需对目标和模板进行整体与局部多次匹配的应用场合.     

基于模板匹配单色布匹瑕疵检测算法

提出一种基于模板匹配的单色布匹瑕疵检测算法,该检测算法首先存储待测布匹的无瑕疵模板图,并对模板图进行分块,然后对待测样本图进行相同的分块操作,进一步利用模板匹配方法对相同分块区域的样本图与模板图进行匹配查找,得到最优匹配图像.在匹配过程中,对模板图按照一定比例进行扩充,以提高匹配的准确性.最后将样本图与最优匹配图像进行差值对比实现布匹瑕疵检测.实验结果表明,算法弥补了传统Gabor算法高度依赖纹理的缺陷,提高了对于纹理模糊的单色布匹瑕疵检测准确率,检测效率与精度满足验布现场需求.     

加权模板匹配的二值化阈值不敏感性研究

数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处理过程中所取阈值的波动对图像匹配结果的影响情况,得到加权模板匹配算法与标准模板匹配算法的二值化阈值敏感性差异。实验结论同时表明加权模板匹配算法具有较强的二值化阈值不敏感性和匹配性能好的优点。     

基于像素字符串比较的图像快速匹配算法

在分析传统的模板匹配算法的基础上提出了一种新的基于字符串匹配的快速匹配算法。算法的思路是在模板图像上任意确定一列像素，并将这一列像素的灰度值看成是一个字符串，以此对原图像的每一列进行字符串匹配。如果在原图像上的某一列上找到了完全匹配的串，或者找到最大匹配的串，就找到了所要匹配的模板在图像中的可能位置。然后在所有找到的位置上再做进一步的字符串匹配。如此继续就可以确定模板图像在待匹配图像上的位置。算法在统计意义上保证了匹配效果，且提高了匹配速度。实验结果表明该算法是一种有效的图像匹配算法。     

一种在线图像编码识别系统的设计

本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程,对其中重点环节进行了分析与研究,给出了主要环节问题的解决方法,在识别算法上,结合模板匹配与特征识别,提出了基于特征加权的模板匹配算法,该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。     

一种适用于图像拼接的自适应模板匹配算法

在图像拼接中通常使用模板匹配方法进行图像配准,模板特征选取、基准模板位置与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度。根据人类观察事物的行为特点,该文基于局部边缘密度LED和模糊聚类算法定位出特征物体区域,并在此区域上构建基准模板,在匹配上具有更高的可靠性。在模板匹配中采用加权相似性度量的方法,提高相似性度量的可靠性。据此,提出了一种强壮的自适应模板匹配算法,在自动图像拼接中体现出很强的实用性。     

基于形状模板的快速高精度可靠图像匹配

为了提高工业检测中图像匹配精度和速度,提出一种基于形状模板的快速高精度图像配准算法：根据定义的图像匹配相似度量,采用图像金字塔搜索匹配策略,利用形状信息进行模板匹配。具体流程为：首先在参考图像上选择感兴趣区域生成模板,使用Canny滤波器对模板和搜索图像进行滤波,并计算边缘点的方向向量;其次,在此基础上构造该模板和搜索图像的图像金字塔,在图像金字塔最高层图像进行完全遍历匹配,获得具有匹配分值的潜在匹配点,然后根据匹配分值大小逐层逐次跟踪潜在匹配点,进行匹配,直至图像金字塔最底层;最后使用最小二乘法调整位姿参数,使其达到亚像素精度。实验表明该方法匹配速度快,匹配精度高,而且匹配鲁棒性高,不受遮挡、混乱、非线性光照变化、离焦、对比度低、全局对比度反转、局部对比度反转等情况的影响,完全可以满足实际工业需求。     

基于点特征的旋转图像匹配新方法

图像匹配在模式识别、图像分析和计算机视觉中有着广泛的应用.图像匹配是将模板在参考图中逐像素移动,计算它们的灰度相似性,搜索相似性最大的位置.这种逐像素的搜索方法计算复杂度高.如果模板和参考图之间存在旋转,传统的匹配方法很难实时实现.提出了一种基于点特征的旋转图像的匹配方法,首先采用Harris角点检测算子提取图像的特征点,然后利用小面模型对特征点邻域进行拟合,提取特征点的旋转不变特征,最后利用特征点的旋转不变特征进行点集的匹配,获取图像的平移和旋转参数.该方法匹配结果准确,与传统的相关匹配方法相比计算复杂度很小,易于实时实现.     

基于实时地形校正的InSAR图像匹配算法

针对侧视雷达/可见光图像匹配制导系统中由于雷达图像地形畸变引起的误匹配问题,提出了一种基于干涉合成孔径雷达（InSAR）的实时地形校正图像匹配算法。该算法以侧视雷达成像几何构象为基础,利用InSAR获取的实时地形数据对获取的SAR景象数据进行实时几何校正,生成无畸变的SAR景象数据,然后利用校正后的SAR景象数据与提前安装的可见光基准数据进行基于去均值归一化互相关模板的图像匹配。实验结果表明,通过实时地形校正,该景象匹配算法在复杂地形区域的匹配概率和匹配精度都大大优于传统SAR景象匹配算法,有效地提高了SAR图像匹配制导技术的适用性。