基于局部二进制模式和图变换的快速匹配算法

针对图像匹配在图像拼接、目标识别等领域的应用中尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法计算复杂度高、实时性较差的问题,提出了一种基于局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）和图变换（Graph Transformation Matching,GTM）的匹配算法.首先采用SIFT特征检测提取特征点并以特征点为中心取13×13的图像块作为特征区域;然后用本文提出的局部旋转不变二进制模式（Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP）描述子对特征区域进行描述产生29维的特征描述向量,降低了描述子的复杂度,并以欧氏距离为度量准则进行初始匹配;最后采用图变换匹配算法剔除误匹配点,从而提高算法的运算速率和匹配精度.仿真结果表明,本文所提算法不仅具有较高的精度和较强的鲁棒性,并且减少了算法的运算量,提高了算法的实时性.     

基于小样本图像分类的芯片引脚缺陷检测方法

为了检测SOP芯片的引脚缺陷，提出了基于小样本图像分类的SOP芯片引脚缺检测的方法。该方法包含了芯片定位识别、芯片倾斜矫正以及芯片引脚参数测量。根据芯片塑封体与视觉系统采集的样品背景的特征进行芯片定位识别算法研究。通过提取芯片塑封体的边缘点进行直线拟合并矫正倾斜的芯片算法研究。基于Lnent-5模型构建图像分类网络，以10×10的尺寸对预处理后的图像进行切割并分类，通过分类结果确定每个引脚的位置以及边界，并根据引脚边界的分类结果计算芯片引脚的关键尺寸，判断是否存在缺陷。实验结果表明总体检测率达到99%,此方法能够满足在小样本的情况下稳定、准确地检测出SOP芯片的引脚缺陷。     

基于面部几何特征点提取的人脸识别方法

文中介绍了一种通过提取特征点信息进行人脸识别的方法。在利用形态交离变换确定眼球位置的基础上,根据区域点投影曲线检测特征点,然后构造尺寸、位移、旋转不变的特征向量,并与样本库中的人脸特征向量相比计算其相似度,依据相似的程度完成识别。实践证明该方法对人脸正面图具有准确的识别率,并具有强抗干扰能力。     

基于激光视觉传感的渔船目标无人机低空识别研究

为了提高渔船目标无人机低空识别的准确率,提出基于激光视觉传感的渔船目标识别方法。采用阈值分割和角点定位标定渔船目标激光视觉传感图像的方位特征点;提取渔船目标的位置信息、速度信息、加速度信息、运动轨迹信息,建立渔船目标激光视觉传感图像的背景差分检测模型;通过帧动态检测和差分图像聚类,计算相邻目标质心的距离;根据参数估计和像素灰度值检测,结合目标方位估计,实现对渔船目标激光视觉传感图像的定位识别。结果表明,采用该方法能够有效识别渔船目标,目标方位识别准确性达到90.95%以上,提高了渔船目标无人机低空识别准确性。     

基于能量约束与结构相似聚类的图像篡改检测

借助能量约束与结构相似聚类机制,设计了一种新的图像内容伪造检测算法。首先,借助Hessian算子,利用盒式滤波器来生成Hessian行列式,以准确检测图像特征。然后,通过计算图像的Haar小波值,求取图像的方向信息,以构建图像特征的邻域窗口。再计算该邻域窗口内像素点的曲率信息,构成鲁棒性较好的特征向量。最后,对图像特征进行欧氏距离度量,并联合图像的区域能量特征,完成度量结果的约束,以实现图像特征的精确匹配。采用结构相似度(SSIM)函数,聚类匹配结果识别伪造区域,实现准确的检测。仿真数据表明,较当前内容检测技术而言,在多种几何变换干扰下,本文算法具有更高的检测准确性与鲁棒性。     

基于密文随机性度量值分布特征的分组密码算法识别方案

在研究现有加密算法识别方案局限性的基础上,提出了基于密文随机性度量值分布特征的分组密码算法识别方案。首先,基于码元频数检测、块内频数检测及游程检测对AES、Camellia、DES、3DES及SMS4密文的随机性度量值取值个数进行了统计分析,采用k-means算法对其进行了初始聚类划分。其次,针对相同聚类中的分组密码算法识别问题,基于降低特征向量间相似度的原则,求解了码元频数检测、块内频数检测及游程检测对应的密文随机性度量值特征向量维数。最后,对AES、Camellia、DES、3DES及SMS4算法的实验结果表明,提出方案在已知密文条件下,实现了对以上典型分组密码算法的识别,相关成果可为进一步探索基于密文随机性度量值分布特征的加密算法识别提供参考。     

基于快速视网膜关键点局部不变特征的激光主动成像目标识别

提出一种基于快速视网膜关键点(FREAK)局部不变特征的激光主动成像目标识别方法,在目标的矩、几何、轮廓等特征难以提取时仍然能够准确识别。提出差分加速分割检测特征(FAST-Difference)特征点检测方法,将加速分割检测特征(FAST)与高斯差分算子(DoG)相结合,快速提取出对于各种变换均具有稳健性的特征点;使用FREAK描述子生成特征向量,最后使用级联匹配方法完成特征向量的快速匹配。所提方法具有与人类视觉类似的特性:特征点检测阶段,FAST-Difference方法使用DoG进行多尺度检测;特征向量描述阶段,FREAK描述符的拓扑结构与人类视网膜类似;特征点匹配阶段,级联匹配方法模仿人类视觉的扫视搜索。实验证明所提方法能够对激光主动成像下的部分照亮的塔形目标进行快速有效的识别,算法满足识别系统实时性的要求。     

基于序贯相似性与光源自动调节的芯片表面缺陷检测算法

为了解决当前缺陷检查算法在保护罩反光环境下易导致采集芯片连接器图像光照不均,使其缺陷检测精度较低,无法精确定位出浅插与破损的不足,设计了基于序贯相似性检测匹配与光源自动调节的芯片连接器表面缺陷检测识别算法。首先,基于序贯相似性检测匹配,定位出连接器位置,提取出连接器不良常发区域;然后设计了光源自动调节机制,视觉软件通过光源数字控制器SDK与网线触发光源关闭或调暗,消除保护罩反光对图像质量的影响;最后采用线检测,统计缺陷区域二值图特征,完成缺陷检查。实验数据显示,与当前缺陷检查技术相比,在面对保护罩反光严重环境下的芯片连接器缺陷检查时,该算法具有更高的检查精度。     

基于LPP和改进SIFT的copy-move篡改检测

图像的复制-粘贴篡改检测是图像篡改检测领域中的重要组成部分。本文基于SIFT算法以及LPP的降维思想,提出了一种新的篡改检测算法。本文在SIFT算法的基础上,使用LPP算法对SIFT算法生成的特征点以及特征向量进行降维。使得传统SIFT算法在实际应用中特征点数目过多、特征向量维数过高等缺陷得到了解决。并使用凝聚型层次聚类算法对相似的特征点进行聚类,完成了对图像复制-粘贴篡改区域的检测。在文章的最后,本文对哥伦比亚大学复制-粘贴图像库里的100张图片进行实验。实验结果表明,不管篡改区域后处理方式是拉伸还是旋转,本文算法都能比传统的SIFT、SURF、PCA-SIFT等算法生成更少的特征点数目和更低的特征向量维度,使得检测效率以及检测正确率得到有效提升。      

基于相关区域约束的SURF特征点匹配

针对特征向量匹配计算量较大的问题,提出了一种改进的基于区域相关约束的快速鲁棒局部特征(SURF,Speeded-Up Robust Feature)的视频帧间的特征匹配算法。相比于最近邻与次近邻之比,增加随机抽样一致性估计来去除误匹配,再结合连续帧间的像素相关性,进一步降低误匹配和加速匹配过程。在PETS数据库的仿真结果表明,该算法能够在凌乱和存在遮挡的背景下完成目标识别,去除误匹配更加有效,适用于对实时性要求较高的场合。     

基于亚像素边缘检测的LED芯片定位算法研究

LED芯片的定位精度直接决定了LED制造装备的生产质量和效率,为了提高LED芯片的定位精度,提出了一种基于亚像素边缘检测的芯片定位算法.该算法首先采用Gamma变换方法增强图像的对比度,并利用Blob算法获取芯片有效区域;接着采用Canny算法进行芯片亚像素边缘轮廓的提取;最后,通过拟合芯片边缘轮廓,获取芯片位置中心,完成芯片位置的精确识别.该算法不需要人工训练模板进行匹配,提高了边缘提取的定位精度,实验表明,该算法能在平均4 ms内完成一颗芯片的识别,且重复精度达到0.1 pixel,满足LED芯片高速高精度定位需求.     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。     

一种改进的快速鲁棒性特征匹配算法

针对光照变化、噪声、局部遮挡等在图像配准技术中对配准精度有重要影响,提出了一种在多尺度空间下点预测快速鲁棒性不变特征的匹配算法。针对在探测对图像的尺度、旋转,仿射具有不变性的斑状特征极值点过程中计算复杂度较高的问题,提出一种特征点预测方法降低了描述子提取的复杂度,增强了对外部环境光照变化、噪声以及局部遮挡的适应能力;并在KD(KD Tree)树基础上,提出了一种动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,有效克服了KD树可能存在的病态划分,采用条件约束最邻近搜索,提升匹配效率,实现特征点高精度匹配。通过对在不同光照条件、噪声环境的仿射变换图像特征匹配测试,在加入20%的高斯噪声后,均能100%地完成重复特征检测,达到亚像素定位精度,误配率降低为零。     

针对间断纹理环境中的图像特征追踪和匹配算法研究

针对同时定位与地图构建(SLAM)中的特征匹配关键环节,提出一种融合特征点和特征区域的图像追踪与匹配算法,以解决交替出现纹理丰富和纹理缺失的间断纹理环境中图像特征易丢失、误匹配率较高的问题。首先,利用ORB算法和半稠密直接法分别对图像提取特征点和特征区域。其次,使用渐进一致采样法(PROSAC)剔除ORB算法的误匹配特征点,并计算特征点的正确匹配率。最后,针对纹理缺失环境中特征点丢失严重的问题,以特征点的正确匹配率作为判断依据,对低匹配率图像,则基于特征区域使用半稠密直接法实现图像的追踪,同时对追踪结果进行非线性优化,提高了特征区域追踪的准确性和稳定性。实验结果表明,该算法适用于间断纹理环境,在纹理丰富和纹理缺失条件下均可提高图像匹配的准确率。     

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法.首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对...     

融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究

图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显著提高。     

基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法

针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.43%。     

基于SURF算法的医学图像特征点匹配

微创外科手术中的图像特征点快速匹配,可使计算机具备图像实时识别能力,提高手术成功率。但由于在手术中所运用的图像匹配算法具有计算量大、耗时长等缺点,提出一种基于SURF的图像特征点快速匹配算法。首先对图像采用SURF算法提取特征点,然后通过Hear小波变换确定特征点的主方向和特征点的描述子,并使用改进的最近邻搜索算法进行特征点匹配,最终根据实际需要选取相似度最高的前50～100对匹配点进行对比实验。实验结果表明,该算法鲁棒性强、速度快、匹配准确性高,且在医学图像处理中具有较大的应用价值。     

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。