基于SIFT特征和卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法

针对运动目标发生旋转、尺度变化时跟踪难的问题,提出一种基于SIFT和卡尔曼滤波的跟踪方法。首先用卡尔曼滤波进行目标位置初定位,其次对运动目标SIFT特征进行分析计算,得到目标的运动方向,中心位置移动量,以及尺度变化量,最后以矩形框出运动目标。仿真结果表明：提出的方法对旋转、尺度变化的目标有较好的跟踪效果,而且计算量小,能保证跟踪的实时性。     

基于目标红外特征与SIFT特征相结合的目标识别算法

为了解决传统的 SIFT 算法存在检测时间长,识别率低等问题,提出了一种基于目标红外特征与SIFT特征相结合的红外图像识别算法,该算法首先通过5个能反映红外目标初步信息且易实现的红外特征量进行初步识别,然后采用SIFT算法进行精确识别.通过三种飞机的红外图实验可以看出,将红外特征量与SIFT特征检测识别方法相结合,识别时间缩短0.06 s,识别率有较大提高,达到98%以上.     

基于FPGA并行处理SIFT算法特征点检测

由于SIFT算法计算量大,以至于不能够应用于实时性要求高的领域。为了使SIFT算法满足实时性的需求,详细阐述了SIFT算法中特征点检测与梯度计算硬件实现过程和系统架构,并且对SIFT算法进行相应的改进,使其适合FPGA并行处理特性。最后利用Altera公司Cyclone III系列芯片的硬件平台测试SIFT算法硬件部分的计算时间和匹配性能,并且与DSP实现的SIFT算法进行性能上的比较。结果表明,FPGA实现SIFT算法具有实时性高,匹配性能好的特点。     

基于SIFT特征的特定目标识别管控算法

小型存储设备,如U盘、移动硬盘、手机等特定目标在人们日常生活中起着越来越重要的作用,如何对这些特定的目标物体进行管理控制以确保其安全性等问题也受到了越来越多的重视。本文提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的特定目标识别管控算法。通过摄像头监控特定场景区域,判断场景中是否存在对特定目标进行管理的人员,并在监控视频区域环境下,使用SIFT与需要匹配的目标进行匹配,达到对关键目标物体识别管控的目的。大量实验仿真结果证明了本算法的有效性。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

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。     

一种基于SIFT特征的自适应滤波目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中目标尺度伸缩和姿态形状的变化引起的目标丢失,以及使用单个模型跟踪机动目标不够理想,提出一种基于SIFT特征的自适应滤波目标跟踪算法.仿真结果表明,该算法在目标机动时,跟踪性能远优于其它特征匹配算法和多模型算法,而且计算量小,能保证跟踪的实时性.     

基于Mean shift和SIFT特征的运动目标跟踪方法

针对传统Mean shift跟踪算法对出现遮挡的运动目标定位不准确的问题,提出一种基于Mean shift和SIFT特征的运动目标跟踪方法。首先,用Mean shift跟踪运动目标;其次,采用SIFT特征算法提取Mean shift跟踪区域的SIFT特征和上一帧目标的SIFT特征进行匹配,得到SIFT跟踪结果;最后,对融合Mean shift跟踪结果和SIFT跟踪结果。实验结果表明：提出的算法能有效跟踪遮挡的运动目标。     

基于场景感知的运动目标检测方法

背景减除法是一种主要的运动目标检测框架,但在复杂环境中构建一种初始模型建立周期短、可靠性高、鲁棒性好的模型仍是一大难题.本文从场景感知的角度出发,在背景减除框架的基础上提出一种目标检测方法.该方法根据前两帧中稳定的结构信息感知背景中潜在的前景区域,在第二帧建立初始模型时利用最近邻域背景像素点代替可能的前景像素点,提高了初始模型可靠性;结合颜色信息和二进制特征提出了像素点二级分类判决机制,并通过感知像素点邻域内的纹理复杂度自适应调整局部判决阈值和更新频率;在模型更新阶段提出处理误判的反馈机制.在公开视频序列上同几种流行检测算法的实验对比结果证明了本文算法的有效性和优越性.     

一种基于SIFT的改进优化特征匹配算法

尺度不变特征变换即SIFT算法存在实时性差,易误匹配等固有问题,本文针对性地提出了特征描述符降维处理和匹配优化解决方案,得到一种能满足更高实时性和精确性需求的特征匹配算法.通过使用特征点为中心的9个同心圆环梯度累计值,构建72维特征向量,进行特征描述符降维,达到简化特征描述的目的,从而减少描述符的生成和匹配时间.此外,结合匹配点择优筛选和RANSAC算法匹配提纯,有效地减少了误匹配.实验表明:改进优化后的特征匹配算法既显著地提高了特征匹配精确度,又改善了算法自身实时性.     

一种改进的基于RANSAC方法的SIFT特征匹配

在图像配准,图像融合,目标识别,图像拼接等领域中,运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大,在SIFT特征匹配中误配率高的问题,增加了一个原始匹配点对的前道处理环节,引入匹配点对的几何特征定义,根据匹配点对的最近邻点和次近邻点角度差在一定阈值范围内建立预处理模型,剔除误匹配点,减少了参与RANSAC的数据量,提高了RANSAC的运行效率。实验结果表明:与未增加前道处理的RANSAC算法相比,基本消除了误匹配点,提高了图像匹配的准确率。     

采用SIFT特征的空基动态视频稳定技术

当采用空基平台对道路进行交通检测时,平台沿道路飞行,空基平台姿态不易控制且控制精度较低,此外,由于风速影响和平台自身振动等因素,检测获取的视频图像存在不必要的随机摇摆和抖动,为了去除抖动,改善观测效果,需进行动态观测模式下的视频稳定处理以实现稳定观测.采用改进的SIFT算法进行特征提取,提高了SIFT特征提取的效率,并根据动态视频相邻帧匹配的实际应用,采用邻域搜索方法进行特征匹配,提高了匹配的精度.得到精确匹配的特征点对进行运动参数估计,并采用Kalman滤波对运动参数平滑后进行视频图像的校正补偿,得到稳定的视频输出.该算法精度较高,稳定效果较好,能有效地实现空基平台动态视频稳定处理,便于交通监控,为后续的目标检测与跟踪提供了便利.     

一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法

提出一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法.首先采用改进后的SIFT算法对图像进行计算,同时采用快速分割算法对原始图像进行分割,对照分割后的区域分别取每个区域最显著的几个SIFT特征,最后采用局部降维算法,将高维特征降低到可以接受的低维度特征.实验表明,该方法的运行时间短,对特征提取的位置界定准.     

基于特征帧构建的运动目标检测方法

非参数密度估计在样本分析建模方面得到了很大的关注,尤其是核密度估计方法。但由于核密度估计方法计算量大,应用到运动目标检测方面很难达到实时效果。提出了一种特征帧构建的核密度估计方法。因为核密度估计不需要假设背景模型的密度分布函数,所有样本值又满足独立同分布的原则,所以可以通过特征帧构建的方法进行背景建模,同时应用此方法进行背景更新。实验结果表明:该方法能够适应环境变化且具有运算速度快、实时性好等特点,可以将其应用到复杂背景下的监控系统中。     

A stereo matching algorithm based on SIFT feature and homography matrix

Aiming at the low speed of traditional scale-invariant feature transform (SIFT) matching algorithm, an improved matching algorithm is proposed in this paper. Firstly, feature points are detected and the speed of feature points matching is improved by adding epipolar constraint; then according to the matching feature points, the homography matrix is obtained by the least square method; finally, according to the homography matrix, the points in the left image can be mapped into the right image, and if the distance between the mapping point and the matching point in the right image is smaller than the threshold value, the pair of matching points is retained, otherwise discarded. Experimental results show that with the improved matching algorithm, the matching time is reduced by 73.3% and the matching points are entirely correct. In addition, the improved method is robust to rotation and translation.     

基于运动矢量场的运动目标区域检测

基于稀疏运动矢量场,提出一种动态背景下的运动 目标区域检测方法。根据运动矢量场特性分析进行全局运动 参数估计和全局运动补偿,实现动态场景中的背景校正;利用最大树数据结构, 基于运动矢量补偿误差分级表示视频帧中 运动基本一致的连通区域,进行运动区域初始分类;根据运动目标在空间上的连通性和运动 一致性的特点,选择区域相似性 度量准则,进行区域合并和滤波,将具有相似运动的连通区域合并,实现运动目标区域检测 。将检测出的运动目标区域作为 运动矢量外点反过来又应用于全局运动参数估计过程中,全局运动估计和运动目标区域检测 交替地进行,不仅加快了它们的 计算速度,同时也提高了它们计算和检测的准确性。实验结果表明,本文算法能较好地补偿 序列的全局运动,有效地检测出 局部目标运动区域。     

基于SIFT特征点匹配校正的抗几何攻击水印算法

嵌入水印的数字产品在传播过程中可能遭受到各种攻击,其中几何攻击破坏了水印和图像空间坐标的同步性,很容易使得水印算法失效。因此,抗几何攻击的水印算法成为了数字水印技术研究的热点和难点。本文利用图像尺度不变特征变换(SIFT)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性,提出了一种几何校正方法,该方法根据SIFT特征点的尺度特征和坐标关系实现带水印图像的几何校正。水印嵌入时首先对宿主图像Contourlet变换的低频子带进行分块奇异值分解,然后通过对各块奇异值向量的欧式范数的量化,改变所有奇异值实现水印信息的嵌入。水印提取时先对图像进行相应的几何校正,使得水印信息在受攻击后也能得到同步,从而提高了水印图像的抗攻击能力。仿真结果表明,该算法不可见性良好,水印容量较大,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

采用频闪成像技术的柔性气动外形运动物体SIFT特征跟踪(英文)

近年来,有关微型飞行器的结构动力学、材料气动弹性以及飞行控制方面的研究受到了高度的重视。为了提高飞行器的空气动力学检测能力,提出了一种基于频闪成像技术的柔性气动外形物体跟踪方法。利用尺度不变特征转换(SIFT)算法提取出的特征对于图像的尺度变换、旋转以及光照变化和局部图像变形等具有的不变特性,提出了一种利用感兴趣区域中SIFT特征对柔性气动外形运动物体进行探测与跟踪的方法。该方法在获取物体的状态、位置以及空间转换关系等方面表现出良好的性能,并且为同一场景中同一物体在不同位置之间的相互匹配提供了可靠保证。实验表明:在该实验系统中,基于频闪成像技术、利用SIFT特征作为柔性气动外形物体探测的方法具有一定的可行性。     

基于视频修复的运动目标删除篡改行为的检测算法

将运动对象从视频中删除是视频篡改的一种常见 形式,针对删除视频运动对象这一篡改操作, 提出了基于视频修复痕迹的检测方法。运动对象删除后需采用数字视频修复技术填补由于移 除操作产生的 黑洞,使得篡改后的视频遗留有修复痕迹;通过深入分析篡改视频中遗留的修复痕迹,对篡 改后未压缩视 频采用对称帧差法检测运动对象删除区域;对压缩后的篡改视频从运动光流场的角度,由视 频帧光流方向 的不一致性进行检测。实验结果表明,本文方法不依赖于原始视频,计算复杂度低,能够有 效检测运动对象删除操作,并在空时域上对篡改区域进行定位。