基于SIFT彩色描述子的彩色图像质量评价

图像处理系统性能优劣的评判往往需要一个合理迅速的图像质量评价算法作为支撑。传统的图像质量评价算法由于没有充分考虑人眼的视觉特性,使得质量评价结果与实际图像的人眼感知质量不符。本文通过分析图像中稳定极值点对人眼视觉的影响,提出一种新的基于SIFT彩色描述子的算法(WSEPSIM)来评价彩色图像,首先基于SIFT的彩色描述子WSIFT得到彩色图像的极值点,通过对比原图像及降质图像的极值点的变化规律得到WSEPSIM。实验结果表明,WSEPSIM的评价性能优于目前主流的图像质量评价标准PSNR和SSIM,是一种有效的彩色图像质量评价方法。     

多摄像机之间基于区域SIFT描述子的目标匹配

提出了一种多摄像机之间的目标匹配方法,摄像机可以带有云台.该方法是基于区域的方法,但是区域的特征以SIFT描述子而不是通常的颜色来描述,同时目标的检测使用减背景技术,目标跟踪则选用粒子滤波.该文的匹配方法不需要摄像机之间的合作,也不要求目标物体处于同一地平面.文中方法的主要特点还表现在:(1)无几何约束的需求,同一目标物体的背景完全切换后,也可以进行匹配;(2)可以匹配各种类型的目标物体;(3)摄像机在目标跟踪期间可以简单运动(通过云台);(4)适合分布式计算,但也可以集中式处理;(5)容忍亮度的变化.实验结果证明作者的方法是有效的.     

局部二值描述子的研究进展综述

局部二值描述子是局部不变特征中的重要研究对象,广泛应用于计算机视觉与模 式识别中。近年来,以 BRIEF 描述子为代表的局部二值描述子相继出现,对十年来局部二值描 述子的研究成果与发展方向进行综述,旨在为初步研究者与工程应用人员提供参考。首先,对 典型的现代局部二值描述子进行概述;其次,对优化局部二值描述子方法进行分析;最后,对 相关实验评估准则进行讨论,通过总结现阶段存在的问题,给出未来研究的展望。从整体来看, 近年来局部二值描述子经历了显著的发展与进步,许多对于局部二值描述子的研究均在普适性、 鲁棒性和高效性上取得了成果。针对应用场景的不同,部分优化后的描述子也具备了应对实际 问题的能力。这些研究进展为局部二值描述子向高层次发展、多领域拓宽打下了坚实的基础并 提供了更多的思路。局部二值描述子的成功发展标志着计算机视觉技术的进步,但其发展过程 中依然存在一些共性问题与矛盾,有待进一步的深入研究与解决。     

基于SIFT的图像匹配方法改进

SIFT算法是一种经典的图像匹配方法,但也存在计算量大、时间复杂度高的问题.针对这些问题,本文提出了一种改进的SIFT算法,将SIFT算法中表示关键点的特征信息结构进行改造,重新生成了一种新的有序结构.此结构将128维向量描述子根据关键点的8个梯度索引方向分成8组,产生新的有序描述子.重构之后的算法,减少了关键点匹配的计算量,从而提高算法的效率.实验表明,改进的算法,保持了原算法的优点以及在不降低原算法匹配精度的情况下,算法效率有明显提升.     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

采用旋转匹配的二进制局部描述子

针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转,尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。     

结合HSL模型与傅里叶描述子的三维彩色物体识别

目标物识别是机器人导航中重要的一步,现存的方法大多对于场景中的彩色物体仅采用颜色分割,或者转化为灰度图进行识别,不能满足彩色物体识别的需要.提出在基于HSL模型颜色分割的基础上,结合傅里叶算子对轮廓特征识别的优势,先用三维目标各个角度成像的傅里叶描述子建立分类器,再对三维物体的二维成像进行轮廓特征识别,并在颜色分割的过程中采用了快速算法.实验表明,物体测试集的识别率达到了73.3%,可应用于对实时性要求比较高的彩色物体智能识别系统.     

结合CSS与傅里叶描述子的手势特征提取

目前常用的基于视觉的静态手势特征提取方法只从单一方面进行描述,缺乏全局信息和局部信息的有效结合。为此,提出一种结合CSS形状描述子与傅里叶描述子的手势特征提取方法。将CSS形状描述子与傅里叶描述子相结合,以此作为一种融合手势局部特征和全局特征的新的静态手势特征。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的正确率更高,达到98.3%。     

基于SIFT特征的人耳识别

人耳的角度变化和遮挡是人耳识别中的难点问题,SIFT局部描述算子具有对图像尺度缩放、平移、旋转等的不变性,因此提出利用SIFT特征的人耳识别算法。该算法将人耳图像划分为相互重叠的网格区域,在每个子区域中计算SIFT的局部特征,再计算测试图像与训练图像的匹配相关度作为图像的全局特征,将SIFT的局部和全局特征相结合作为人耳识别的标准。通过在人耳库中的实验表明,此算法优于传统的全局方法,对于人耳角度变化和遮挡具有较好的鲁棒性,并且适用于单训练样本的情况。     

基于彩色的SIFT特征点提取与匹配

由于只是利用图像的灰度信息,SIFT算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题,提出了一种基于彩色的SIFT特征点提取算法,并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点,但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算。实验结果证明了该算法的有效性。     

Robust partial fingerprint recognition using wavelet SIFT descriptors

Even though there have been many advancements in the fingerprint identification, matching of the partial and overlapped fingerprints is yet to be resolved. This problem has drawn more attention with the evolution of small-sized scanners. The research attempts to resolve this issue whenever there are no core points available in the partial fingerprints. Moreover, the scaled or rotated versions of the image may also lead to poor matching performance. In order to overcome these challenges, a robust partial fingerprint matching method using the scale-invariant feature transform (SIFT) features of the wavelet decomposed image is proposed. The performance of the proposed method is compared with the baseline (minutiae) and the state-of-the-art (SIFT) techniques for partial fingerprint recognition. The method is experimented for different cropped levels (horizontal, vertical, diagonal, quadrant-wise random cuts and the region around a core point) of the image. Experimental studies with 100 subjects show that the proposed method improves recognition accuracy and reduces false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR) even for images with 75% occlusion.     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索

针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。     

基于全局颜色传递的SIFT匹配算法

研究在不同光照条件下两幅彩色图像的匹配问题,提出了一种新的基于全局颜色传递的具有尺度不变性的特征变换（SIFT）匹配算法。新算法对不同光照下同一场景或目标的两幅彩色图像进行全局颜色传递,以减小匹配时由颜色差异带来的误差;利用SIFT算法提取处理后的图像的特征信息完成初步匹配;采用随机抽验一致性（RANSAC）算法消除误匹配点。实验结果表明新算法具有良好的彩色图像匹配性能。     

Classification of rose flowers based on Fourier descriptors and color moments

Multimedia Tools and Applications - In this paper, a rose-flower variety classification scheme, using color and shape features is presented. The first three statistical moments of the R, G, and B...     

基于颜色特征与SIFT特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对序列图像中的运动目标在跟踪过程中发生运动模糊以及部分遮挡的问题进行了研究, 提出一种将改进的颜色直方图特征模型与尺度不变特征（SIFT）模型相融合的粒子滤波跟踪算法。采用基于模糊逻辑的方法, 根据当前跟踪环境自适应调节两种特征信息的权重, 从而实现特征信息间的融合, 提高描述目标观测的可靠性。实验结果证明, 该算法优于传统的单特征或采用固定权值的多特征目标跟踪算法。