一种基于轮廓线的形状描述与匹配方法

该文提出了一种新的基于目标轮廓线的形状描述与匹配方法。该方法将两个待匹配的目标的轮廓线等弧长地分割成相同数目的弧段,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到形状的几何中心的距离和其两个后继顶点的距离构成的3个距离串来描述形状,形状之间的相似度用它们的3个距离串的欧氏距离和来计算。这种描述方法满足惟一性、紧致性和不变性,而且计算简单,对形状的全局特征和局部特征都能很好地描述。实验结果表明,将该方法用于形状匹配具有较高的精度和可靠性。     

基于复杂网络和最优子序列双射的形状描述与匹配

本文结合复杂网络理论分析形状特性,对形状建模成基于形状内部距离的小世界复杂网络,分析复杂网络节点的度特征和聚类系数特征,通过复杂网络的动态演化,构造多尺度的关于节点分布的直方图来描述形状;用轮廓点多尺度的度特征、聚类系数特征和内部距离形状上下文特征来描述轮廓点,结合改进的最优子序列双射算法实现形状匹配.实验中分析了复杂...     

基于相对形状上下文和谱匹配方法的点模式匹配算法

该文提出了一种将不变特征与谱匹配方法相结合的点模式匹配算法。该算法首先提出一种新的基于点集的不变特征相对形状上下文,然后利用点集间相对形状上下文的统计检验匹配测度来定义新的相容性度量,并以此为基础构造分配图及其亲近矩阵。最后利用分配图亲近矩阵的主特征向量以及匹配约束条件来实现点模式匹配问题的求解。模拟仿真与真实数据实验验证了该文算法的有效性和鲁棒性。     

基于形状上下文的形状匹配

提出了用于形状匹配的自适应边界点选取的形状上下文方法。首先，根据目标形状，自适应地确定边界点个数；然后，利用选取的边界点，按照本文方法计算该目标的形状直方图；最后，利用形状直方图计算不同目标之间的相似度。基于手写体数字的试验表明，形状上下文在有效描述目标的形状特征的基础上，准确地计算了不同目标之间的相似度，达到了满意的匹配结果。     

仿射形变条件下形状匹配的矩阵投影方法

提出了一种仿射形变条件下形状匹配的矩阵投影方法。首先利用二维点集描述具有仿射形变关系的两个形状,提出了形状点集的标准化形式,并证明了标准化形式之间仅存在旋转变换;其次通过矩阵投影的方法找到标准化形状之间的匹配关系,从而通过重构的方法确定初始形状的匹配关系;最后通过匹配关系确定仿射变换参数,并进行形状配准。试验结果表明本文提出方法对仿射形变具有不变性,并且对形状点集的数目不相等的情况具有较高的精度。     

基于角度扩展形状上下文描述的目标检测算法研究

广义Hough变换的轮廓R表以及传统形状上下文是一种较好的形状描述算子,它们可以较好地解决非形变目标定位问题,但是对于解决存在形变的目标检测定位问题却存在不少困难.为解决该问题提出基于角度扩展的改进形状上下文图像特征描述.传统形状上下文形状描述器对于相近的两条边缘线具有不同的角度描述,在描述其相似度时会产生一定的偏差.通过对传统形状上下文描述图像特征的角度参数进行扩展,可以在一定程度上提高检测算法在目标发生形变情况下的鲁棒性.实验表明,本文算法通过对目标样本的训练能够有效的抽取稳定的形状上下文特征,然后通过匹配投票检测出目标位置,在计算机视觉领域具有一定的应用意义.     

抗仿射形变异构金字塔复合描述点特征匹配算法

不同视角下具有一定变形的高分辨率大尺寸影像之间的匹配是遥感、摄影测量和计算机视觉等领域的难点。提出了抗仿射形变异构金字塔复合描述点特征匹配算法（RAIPy MuDePoF 匹配算法）:构建了基于sinc 函数卷积变换的多尺度异构金字塔影像结构,提出采用变换影像的sinc 梯度、主方向和变形程度拟合仿射协变区域,在特征点的仿射归一化区域中,提出新的抗旋转投影累积量描述子和加权直方图辅助描述子进行复合描述,最后在大尺度匹配特征拟合变化参数和可信度的引导下实现尺度域的点特征匹配。大量试验表明,算法对尺度变化、旋转、噪声和一定程度的视角变换和变形具有很强的适应性,性能优于当前很好的匹配算法。     

基于特征点的快速匹配算法

为了实现快速、高精度的图像匹配,将基于灰度的图像匹配技术与基于特征的图像匹配技术相结合.定义了一种灰度值特征.并提出一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法.该算法利用得出的灰度值特征点作为搜索依据,改变了传统匹配方法遍历性质的搜索策略.由于特征点的选取对噪声和灰度值的线性变化具有一定的"免疫性".因此对灰度值不均匀的图像匹配问题同样适用.该算法在大大提高匹配速度的同时兼顾了匹配精度,实现了高效率、高精度的图像匹配.通过实验,证实了该算法的快速性和准确性.     

一种基于交替序列形态交换的Robust形状描述方法

为了解决形状描述的Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ问题，本文提出一种高阶形态谱，与通常形态谱不同的是，高阶谱与两个具有不同尺寸因子的交替序列形态变换结果相关和相干，文中证明了在一定条件下，高阶谱的高阶因子与噪声的存在是无关的，计算结果亦已很好地证明了这一点。     

一种基于交替序列形态变换的Robust形状描述方法

为了解决形状描述的Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ问题，本文提出了一种高阶形态谱，与通常形态谱不同的是，高阶谱与两个具有不同尺寸因子的交替序列形态变换（ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）结果相关，文中证明了在一定条件下，高阶谱的高阶因子与噪声的存在是无关的，计算结果亦已很好地证明了这一点。     

基于局部相对形状上下文与Q-谱的点模式匹配算法

本文提出了一种基于局部相对形状上下文与Q-谱的点模式匹配算法,对每个点构造相应的线图,并对线图的无符号Laplacian矩阵进行谱分解;利用谱分解所获得的特征值(Q-谱)作为点的特征,进而计算点的初始匹配概率;通过定义局部相对形状上下文计算点的相似性距离;将Q-谱方法与局部相对形状上下文结合进行概率松弛迭代获得匹配结果.实验结果表明了本文算法的可行性与有效性.     

基于相对形状上下文与概率松弛标记法的点模式匹配算法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别中重要而基础的问题。在立体视觉匹配、图像配准、目标识别与跟踪等方面都有广泛的应用,是目前各领域关注和研究的热点。该文提出了一种新的将不变特征与概率松弛标记法相结合的点模式匹配算法。该算法首先提出一种新的基于点集的不变特征—相对形状上下文,然后利用点集间相对形状上下文的统计检验匹配测度来定义概率松弛标记法中新的相容性系数,并以此为基础来构造鲁棒的支持函数。最后通过匹配概率矩阵的松弛迭代以及匹配约束条件来实现点模式匹配问题的求解。模拟仿真与真实数据实验验证了本文算法在点集间存在相似变换乃至透视变换情况下具备较高匹配正确率,而且对于噪声和出格点也具备较强的鲁棒性。      

基于恒等子图搜索的点模式匹配算法

点模式匹配问题是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要课题,但由于噪声、视场等因素始终难以完全解决.通过构建点模式关系图,把点模式匹配问题转化为关系图最大恒等子图搜索问题,由此给出图、子图、图同构和恒等、支持顶点对及支持顶点对集的概念并对它们满足的一些性质和定理进行了证明,最后提出了一种对最大恒等子图搜索的有效算法,在对...     

一种应用于图像配准中的点特征匹配算法

点特征匹配在机器视觉、图像配准等领域中有着重要的应用.针对空间存在较大仿射几何差异的图像中的点特征匹配问题,提出了一种利用马氏距离仿射不变性进行约束的松弛匹配算法,并将该算法应用于遥感图像配准中.实验结果表明,算法可以很好的完成点特征匹配,匹配点对数量充足且具备很高的正确率,从而可以保证图像配准的精度.     

抗仿射变换的扩频图像水印算法

稳健性是数字水印算法的重要性能指标之一.本文提出了一个抗仿射变换攻击的图像水印盲检测算法.该算法从影响水印稳健性的因素-嵌入策略、水印结构和水印检测的同步三个方面(特别是水印检测同步)来提高水印的稳健性.有意义的水印经过直接序列扩频调制后与一个训练序列一起嵌入于图像DWT域的低频子带.在图像DFT域的中频我们嵌入一个匹配模板.检测时,先检测匹配模板,得到图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后在DWT域根据训练序列作平移同步后检测水印信息.应用所提出的算法,我们把一个由44个字符构成的水印(264 bits)嵌入到一幅512×512×8的图像中,实验结果表明所提出算法在隐藏数据量、对抗常规信号处理和线性几何变换的稳健性方面大大优于已报道的算法.     

异步多特征红外与可见光图像匹配算法

针对红外与可见光图像特征点匹配的难题,提出了一种基于异步多特征的红外与可见光图像匹配算法。首先采用多尺度FAST －9角点检测算法进行特征点提取;而后,对提取的特征点构造主方向;再统计特征点邻域的梯度方向,构造一种类SIFT的特征点描述子;采用阈值宽松的最近邻匹配算法进行粗匹配;然后,提取特征点邻域边缘信息构造基于边缘的形状上下文描述子;最后采用相应的相似性度量算法对粗匹配结果进行提纯。实验结果表明,提出的算法对旋转、尺度、视角变换具有鲁棒性,且能够实现不同天候条件下的图像匹配,正确匹配率较SURF算法有明显提高。     

基于小波变换的匹配插值算法

图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求.     

基于仿射迭代方法的大基线图像匹配技术研究

两幅图像中相应特征点邻域窗口之间的单应映射可以用仿射变换模型来近似。本文首先通过奇异值分解给出仿射变换矩阵4个自由度的几何含义,然后将其分解为一个相似变换矩阵和一个旋转的准单位矩阵(Rotated Quasi-Identity Matrix)的乘积,即在基于相似变换模型匹配的基础上再用基于仿射变换模型的迭代算法对相应特征点精确定位。针对相似变换中初始旋转角度的难确定性,在初始匹配中提出基于亮度最速下降方向的对齐方法,而在引导匹配阶段提出基于相应极线方向的对齐方法,这两个策略不仅提高了算法效率,还能为进一步的仿射迭代提供良好的初值。在得到最优仿射变换参数之后,实现了对相应特征点定位误差的精确补偿及其邻域窗口的透视矫正。最后通过真实图像的实验以及和现有算法的比较验证了本文算法的可行性和精确性,并给出了相应的实验数据和结果。