基于形状标记和双谱分析的图像形状特征提取

针对严重滑动磨粒、疲劳剥块和层状磨粒等磨粒的图像识别问题, 提出了基于形状标记和双谱分析的图像形状特征提取方法. 首先根据中心距离函数、累积角函数、最远点距离函数和三角形区域表示等4种形状标记方法, 将二维磨粒图像转换为一维信号表示; 然后对一维信号进行双谱分析, 得到形状的归一化双谱; 最后在归一化双谱域内, 根据双谱积分和双谱矩计算双谱不变量, 得到图像的76维形状特征, 涵盖了形状的整体特征、角度变化信息、角点信息和轮廓细节信息等. 为了有效评价所提方法的有效性, 在MPEG-7 CE Shape-1 Part B数据集和Swedish leaf数据集上进行了形状识别能力实验与抗噪声能力实验. 实验结果表明, 所提方法能够有效提高双谱分析用于形状识别时的识别准确率和抗噪声能力.     

基于形状识别的X型棋盘格角点检测

棋盘格角点检测是相机标定的一个重要环节,其准确率直接影响相机标定的精度,常规角点检测存在对棋盘格图像质量要求较高、检测准确率不高的问题.对此,依据棋盘格图像灰度分布的对称性,利用双层增强滤波器将其角点区域增强为X形状,待检测角点即为X形状中两个分支的交点,将角点检测问题转换为X形状的识别.进行X形状识别时,首先提取待识别区域像素的极坐标作为形状识别的初始特征集合,经特征选择后依据角度特征进行X形状识别.最后在识别出的角点区域内通过直线拟合确定亚像素级角点.实验结果表明,所提出方法进行棋盘格角点检测的准确率较高,且抗干扰能力较强.     

基于角点及空间分布的图像检索方法

本文提出了一种利用角点特征进行图像检索的新方法,该方法利用改进后的Harris算法检测角点,在此基础上结合角点信息、质心距与非角点信息进行检索。该描述方法对形状的平移、旋转、尺度具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能够充分利用轮廓信息正确描述形状特征,且实现简单,有效提高了检索的效率。     

一种改进的基于Harris的角点检测方法

在研究Harris角点检测算法时发现该算法对一些图像进行角点提取时,存在提取伪角点、角点信息丢失和位置偏移,而且在进行非极大值抑制时不易设置阈值等现象.提出了在进行非极大值抑制时采用双阈值法,分别设置一个相对大和一个相对小的两个阈值,从而得到同一图像不同阈值的角点信息,通过角点信息对比能够很好地解决角点信息丢失和位置偏移并能消除一部分伪角点,然后利用SUSAN的思想消除剩余的伪角点.通过对比实验表明,文中算法提取角点非常有效,比Harris算法具有更好的角点检测性能.     

基于角点检测与SIFT算法的快速匹配方法

针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。     

基于方向性SUSAN算子的图像角点特征提取

在不同传感器图像的匹配中角点是重要匹配特征,为满足实际一些具有方向性的成像传感器图像匹配的需要,进行稳定可靠、具有方向性角点特征的检测是必需的.本文采用方向性的SUSAN角点检测算法,将SUSAN算子计算区域限定在具有一定指向的扇区,使之具有方向性检测角点特征.实验证明,该算法简单、实用和有效.     

基于改进的Harris角点检测的车型识别方法

利用角点信息作为车辆正面图像的特征点对车型进行识别,将Harris角点检测的方法进行改进,将不同方向的特征值之比加入角点响应,提高了角点检出率;考虑到视频中行进车辆的位置变动,将车牌中心点位置作为定位点,计算不同车型的角点匹配率作为判定车型的依据。实验结果证实了所提方法的有效性。     

一种基于偏振角参数图像的特征提取方法研究

光谱偏振成像遥感可以获得目标的光谱、强度、偏振态以及空间几何形状等参数, 有利于改善对目标的探测和识别能力。以一种人工目标为研究对象, 在实验室和野外对其进行多波段偏振成像探测试验, 获取目标的偏振辐亮度数据。数据分析结果表明, 偏振角参数图像能够较好地描述物体不同的表面取向, 是一种能较好地从自然背景中凸现人工目标特征的表征手段, 提高了目标与背景的对比度, 可以作为解译偏振遥感图像的辅助方法。     

一种基于角点特征的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和计算机视觉中的重要环节。提出了一种基于角点特征的图像自动配准方法来处理具有相似变换的图像配准问题。角点特征由改进的Harris算子提取,然后将提取的角点组成虚拟三角形,利用在相似变换下参考图像和待配准图像中对应的虚拟三角形相似的原理,找到最相似的两个虚拟三角形,以它们对应的顶点作为控制点,求出变换模型参数,从而配准两幅图像。该方法只要求两幅图像中提取的角点特征包含3个以上的对应角点,就能配准两幅图像。它的另一个优点是理论上对两幅图像之间发生的平移、旋转和尺度变化没有限制。实验结果表明:这种图像自动配准算法是正确和有效的。     

角点检测技术研究进展

角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。角点检测在光流计算、运动估计、形状分析、相机标定和3D重建、视觉的定位和测量等方面都有重要的应用;根据实现方法不同可将角点检测算法分为基于模板的方法、基于边缘的方法、基于亮度变化的方法,并将现有的角点检测方法作了较为详细的分析、比较。     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度.     

基于角点特征检测的视频图像质量评价方法

为对视频会议系统中图像的降质程度进行有效评估,提出一种基于角点特征检测的视频图像质量评价方法。模拟测试图像在真实环境下的降质情况,生成仿真图像。计算两者的二值边缘轮廓曲率,获得不同检测参数下的角点检测数,寻找用于真实环境的最佳测试图像和角点检测参数。根据角点检测数将图像质量分成若干个等级,并依此判别图像质量的好坏。Matlab 仿真实验结果表明,该方法得到的结果与主观评价结果一致,能正确评价图像质量。     

角点检测技术综述

角点检测是机器视觉和计算机视觉领域的基本课题.角点有时也称为兴趣点,在简化图像信息数据的同时,还在一定程度上保留了图像较为重要的特征信息.角点检测在三维场景重建、运动估计、视觉跟踪以及图像配准与图像匹配等计算机视觉领域得到了广泛的应用.本文对现有的角点检测方法进行了分类及阐述,主要分为基于灰度强度的方法、基于边缘轮廓的方法,并将其余类别的角点检测方法也进行了汇总.并介绍了现有方法的部分测评技术以及实用案例,为图像角点检测技术提供参考和借鉴.     

基于小波多尺度分析的图像特征点提取方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于小波变换的图像多分辨率分块特征点提取方法,采用多分辨率的分块策略对图像的二维空间进行划分,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,实验证明文中所给的方法是十分有效的。     

一种基于特征角点和动态模板的遥感影像控制点匹配算法

提出了特征提取和灰度相关相结合的控制点匹配算法：应用新算法提取特征角点作为控制点，在模板匹配计算中，采用动态模板进行不等距搜索。试验结果证明，该算法能准确提取特征角点，具有较高的控制点匹配精度和运算效率，有较强的适应性和应用价值。     

基于角特征和Mean-shift的车辆跟踪方法

提出一种基于角特征点和Mean-shift的车辆跟踪方法,对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪,利用角特征点把模板目标构造成若干个同尺寸的子窗口,每个子窗口单独地按Mean-shift算法进行跟踪,并寻找其相应的中心位置,通过关联过程确定车辆目标在整个视场中的运行轨迹。实验结果表明,该方法简单、可靠,可以稳定地跟踪车辆目标。     

基于多尺度轮廓段的形状特征提取与识别

形状识别是计算机视觉与模式识别领域的重要研究内容。形状的特征选取与描述是形状识别的研究热点。针对现有识别方法的不足，提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述，进行特征提取的方法。对每个形状均在6种尺度下进行特征提取，每种尺度选取5种轮廓段特征参数，实现了对形状的特征描述。在形状识别阶段，使用动态时间规整（DTW）算法度量形状描述子之间的匹配距离，实现形状识别。分别在Kimia99、Kimia216和MPEG-7数据库中进行算法验证，结果表明基于多尺度轮廓段的形状特征描述子具有旋转、缩放、平移和局部遮挡不变性，识别率优于现有算法。