基于改进匹配代价和均值分割的最小生成树立体匹配算法

尽管传统的立体匹配模型在精度和鲁棒性方面都表现出了良好的性能，但在弱纹理和深度不连续区域的视差精度问题依然存在。针对上述问题，提出了一种基于改进匹配代价和均值分割的最小生成树立体匹配算法。首先，在匹配代价计算阶段，通过Census变换进行初始匹配代价计算，利用Sobel算子对输入图像进行边缘信息提取，将提取后的图像边缘信息与Census变换后的匹配代价值进行融合，并将其与基于图像亮度信息的代价值进行非线性融合，以提高匹配代价的精度；然后，使用最小生成树代价聚合模型进行聚合操作并利用赢者通吃策略估计图像的初始视差；最后，在视差优化阶段，采用MeanShift算法对图像进行分割，结合图像的轮廓信息对误匹配点进行修正，进一步提高在弱纹理及边缘区域的视差精度。实验结果表明，与一些传统算法相比，所提算法具有更高的视差精度，且视差图的边缘、纹理较其他算法更为平滑，具有更强的鲁棒性。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像匹配

为解决无人机景象匹配导航及制导对匹配算法实时性要求较高的问题,对SIFT算法中的生成特征描述符环节进行改进,提出了以特征点为圆心构造同心圆环划分特征邻域的匹配算法;同时对匹配点对进行筛选,减小模型估计误差,提高精度。以大量的存在尺度缩放和角度旋转的遥感影像进行仿真,实验表明该方法在保持SIFT算法定位精度的前提下提高了算法的实时性。     

基于区域互信息的特征级多光谱图像配准

提出了一种基于点特征的多光谱图像配准方法.利用SUSAN算法提取角点特征,采用域互信息(RMI)作为相似性测度获取初始匹配特征点集;在精匹配阶段,首先计算初始匹配征点对的匹配强度和明确度,进行松弛迭代,得到匹配强度和明确度都较大的一一对应关系的特征点对,然后利用马氏距离的仿射不变性筛选出正确的点对,将不正确的点对从初始匹配特征点集中删除,重新进行松弛迭代,重复上面的步骤,直到筛选不出新的正确点对为止;获取了足够多的同名控制点后,用最小二乘法估计初始仿射变换参数并迭代修正.实验结果表明,算法可以达到亚像素级的配准精度.     

基于SIFT特征的图像自动拼接

介绍一种基于SIFT特征的图像拼接方法.它首先使用SIFT算法提取特征点及其描述符,然后分别为两幅待拼接图的特征描述符建立K-d树,并通过K-d树查找和确定初始匹配点对.接下来介绍和使用新提出的一种利用投影变换前后的相对位置关系实现匹配对精炼的方法.接着在匹配点对中选择包围区域最大的4对点,用以计算交换矩阵,最终得到拼接图像.实验结果证明,该方法有效.     

基于加权形状上下文的图匹配方法

针对目前图像发生较大形变时特征点无法精确匹配的问题,提出整数约束下基于加权形状上下文的图匹配方法。利用图理论来描述图像特征间的结构信息,将图像特征匹配转化为图匹配问题。基于相似性度量矩阵构造思想,引入形状上下文特征,以图间所有可能的匹配点对作为分配图的顶点,利用图像点集内和点集间的加权形状上下文统计特征作为相似性度量函数构造图的边的权值,采用整数约束下的迭代求解算法求解图匹配问题。真实图像特征点集的匹配实验验证了本文算法的有效性。     

视觉传感网络中身份特征自适应识别算法改进

在对视觉传感网络中身份特征进行识别时,容易受到人脸表情、光照条件及遮挡等干扰,降低了身份特征识别精度.提出了一种基于改进最小灰度差树的身份特征自适应识别算法.对待识别图像进行灰度处理后,利用最小灰度差数增强待识别图像的质量;定义基于灰度的代价函数,获取待识别人脸图像和指定人脸图像对应的各灰度对的匹配代价,建立最小灰度差树模型,计算两幅图像相似度后,直接采用最近邻匹配算法获取和视觉传感网络注册图库中最小匹配代价对应的图像身份,将其看作待识别身份,实现视觉传感网络中身份特征自适应识别.仿真实验结果表明,所提算法具有很高的身份识别精度.     

基于Hession优化梯度滤波的全局航拍视频配准

提出一种基于优化梯度滤波的全局航拍视频配准算法。该方法首先提出一种基于优化梯度滤波的Hession检测器,以实现特征点的精确定位,同时,为了保证在不同摄像机焦距下获得相同的特征点,保留3个分辨率下具有恒定不变的特征点。然后利用最小生成树方法对待配准点进行初始匹配。一致特征点建立后,通过利用非线性最小二乘(NLLS)和随机采样一致性(RANSAC)算法选取具有全局最小误差的变换参数对视频帧间实现配准。实验结果表明,通过利用优化梯度滤波和全局最优模型估计可实现帧间的精确配准,对不同动态场景和光照变换具有较强的适应性。     

基于区域SIFT特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法

针对传统匹配算法对旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题,提出一种基于蛋白点区域SIFT(Sale Invariant Feature Transform)特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法.首先,提取蛋白点区域SIFT特征;然后,根据SIFT特征实现蛋白点粗匹配,并采用RANSAC (Random Sample Consensu)方法剔除误匹配特征点;最后,通过计算粗匹配点集之间的TPS(Thin Plate Spline)变换关系,采用几何相关法完成蛋白点间的精匹配.通过对国际凝胶图和Bio-Rad公司测试图等不同图源的凝胶图像进行蛋白点匹配实验,结果表明,该算法具有较高的匹配精度,其匹配误差小于2.2％,对旋转和扭曲图像同样具有良好的鲁棒性.     

一种针对大规模场景的点云匹配算法

针对大规模点云匹配时传统算法速度慢和匹配结果不一致的问题,提出一种新的点云匹配方法。该方法首先利用KD树找到点云中深度最小的点并以该点作为种子点,然后通过在深度信息和曲率两个方面做以改进的区域生长分割算法提取出点云上表面区域,并在该区域提取点云边界。最后使用改进的点对特征完成点云匹配算法验证。实验结果表明,相比传统算法,该方法在匹配速度以及匹配结果的一致性方面得到了显著的提升,在处理大规模点云匹配上具有实际应用价值。     

基于空间约束的快速鲁棒特征匹配优化

该文提出一种基于空间约束的快速鲁棒特征(SURF)匹配优化算法,称为SC-SURF。首先通过SURF算法检测和匹配图像的特征点。然后根据最近邻比例越低其匹配精度越高的特点,得到按最近邻比率排序的匹配点。并以最优匹配点作为参考点生成新的坐标系,利用空间位置关系地图对每对匹配点进行编码。同时为了简化随机抽样一致性(RANSAC)算法,选择尽量少的最优匹配点对作为RANSAC的代表测试数据集,并由该测试数据集拟合目标投影变换矩阵。最后结合匹配点间的空间位置关系和简化的RANSAC算法对匹配点进行几何校验。实验表明该方法在达到良好匹配精度的同时,具有鲁棒性强,匹配速度快的优点。     

任意指定地面复杂场景图像目标的去均值相关跟踪算法

本文通过对相关系数作为相似性度量准则的匹配跟踪算法的改进,提出了去均值相关跟踪算法,采用网格搜索法进行粗匹配,以邻域法进行精匹配,减少了算法的计算量,满足机载成像光电吊舱系统目标跟踪的实时性要求。提出了自适应模板更新方法和修正的自适应模板更新方法,并对这两种方法进行仿真比较,实验表明,修正的自适应模板更新方法具有更高的跟踪精度和更好的跟踪稳定性。     

基于三角形匹配的空间小目标检测算法

由于天基平台拍摄天空图片时,背景和相机同时发生相对运动,造成相邻帧之间无法通过简单的帧差法得到运动的小目标,造成了空间目标检测的难度。在分析星空图像模型的基础上,提出了一种提取特征点组成匹配三角形的图像配准方法。首先对图像进行预处理,通过最优阈值的选取对单帧图像进行分割,去除背景噪声。将星点按面积大小划分,对符合条件的星点组成特征三角形并在相邻帧中进行匹配得到运动参数。在配准时为了减小计算量,忽略背景插值只针对星点坐标矩阵进行处理。最后通过多帧轨迹关联检测出目标的运动轨迹。仿真实验表明,在运动的序列图像中,该方法能实现高检测率和低虚警率的实时检测。     

基于特征数不变量的插针特征点匹配算法研究

针对电连接器插针匹配过程中特征点存在的近似对称以及在不同图像间存在大角度旋转变换的问题,提出了一种基于六点特征数不变量的特征点匹配算法。将特征点分为凸包与内点两部分,利用凸包上的点在射影变换中排列顺序的不变性实现了凸包匹配,利用以凸包特征点为基准的内点特征向量的相似性实现了内点匹配。实验结果证明,提出的算法能够很好地实现对插针特征点的匹配,具有一定的鲁棒性。     

具有层间冗余链路的应用层组播及其性能分析

本文讨论了应用层组播环境下拥塞对扩展树性能的影响,提出了使用层间冗余链路来增强扩展树稳定性的方法,并且通过提出的统计链路模型和相关度模型,对该方法进行了理论分析和性能评价.数字仿真结果说明了统计链路模型有效地描述了应用层组播环境中发生的拥塞,即使在高拥塞链路概率的情况下,层间冗余链路的方法也能以较小的网络延迟代价,显著地增强扩展树的稳定性.本文提出的统计链路模型也可用来深入了解应用层组播的动态行为,或者设计相应的拥塞控制算法.     

基于特征点匹配和广义Hough变换的扩展目标跟踪方法

针对扩展目标在跟踪过程中存在的因旋转、尺度变化和目标部分区域离开视场时引起的漂移等问题,提出了一种在特征点匹配的基础上结合广义Hough变换的扩展目标跟踪方法.采用ORB特征处理相邻两帧图像,得到初始匹配特征点,然后再用随机采样一致处理筛选出匹配正确率高的特征点作为基础特征点,利用这些基础特征点进行广义Hough变换,提取出一个相对位置固定的跟踪点对目标进行跟踪.实验表明,该方法具有能保持跟踪点的相对位置固定的特性.     

基于多目标优化的SIFT特征匹配算法

SIFT算子在实际应用中,由于地面图像本身特征不明显且提取出的特征点多、乱以及灰度变化不明显等特点的影响,从而导致特征点误匹配。为此提出一种改进的SIFT图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用多目标优化算法,建立相关匹配模板,利用给定同一场景的两幅图像,寻找同一场景点投影到图像中的模板之间的相关性建立数学模型即目标函数,根据同一幅图像中模板间的距离建立边界约束条件,从而剔除一些误匹配点。实验表明,该算法可以有效地提高图像匹配精度。     

基于圆域分割耦合法则的图像篡改检测算法

为降低图像伪造算法的错误检测率和漏检测率,利用互相关函数(CCF),设计了基于圆域分割耦合最优相关法则的图像复制-粘贴篡改检测算法。引入FAST算子,计算像素点及其邻点的灰度值,准确提取图像特征点,并利用特征点对应的直方图信息求取其主方向;同时,在该方向上建立特征点的邻域圆,对该圆域进行分割,计算每个分割区域的梯度特征,获取相应的特征向量;利用互相关函数对特征点间的相关程度进行计算,构建最优相关法则,完成特征匹配。利用匹配特征点的特征向量,计算特征点间的欧氏距离,对特征点进行集群,定位复制-粘贴篡改内容,实现伪造检测。实验结果表明：相对已有的伪造检测技术,所提算法具备更高的检测准确率,且对旋转、缩放等内容修改表现出更高的鲁棒性。     

基于特征点匹配的电子稳像算法研究

针对基于特征点匹配的电子稳像算法中,SIFT算子计算量大,Harris算子检测不稳的问题,提出用Harris算子来进行特征点提取,并采用SIFT特征描述的方式对提取出的特征点进行描述,从而寻求算法在计算复杂度和匹配精度上的平衡点;在特征点匹配过程中加入RANSAC准则,以提高配对的准确性。仿真实验表明,本文算法对存在抖动的红外视频具有较好的稳像效果。     

基于图像配准的指静脉身份认证技术

手指静脉在采集时手指旋转和姿态改变导致静脉形变和图像阴影,影响手指静脉身份验证的准确性。因此,文中提出一种基于图像配准的指静脉认证方法,通过少量稳定特征点配准认证图像,并提取两幅配准图像的纹理特征进行身份验证。该方法首先选择邻域清晰度高的静脉叉点作为特征点,然后对特征点进行匹配,并将两幅图像配准,最后根据纹理特征计算两幅配准图像的相似度。所提方法主要克服了基于特征点匹配的方法中点对数量少的问题,并解决了静脉形变的问题。实验结果证明,该方法较模板匹配和特征点匹配方法具有良好的性能。