SIFT与形状上下文结合的异源图像匹配算法

针对红外图像和可见光图像灰度差异大、匹配困难的问题,提出了一种基于改进的尺度不变特征变换和形状上下文描述的局部多特征匹配算法。首先通过高斯差分检测算法分别提取两幅图像的特征点;针对特征点梯度方向存在反转现象,结合梯度镜像方法对特征点统计特征点邻域梯度方向信息;然后引入图像边缘特征生成形状上下文描述子,与梯度方向描述子级联成联合描述子;最后采用欧氏距离和卡方距离加权的联合距离和最近邻算法对特征点进行匹配。实验结果证明,在红外图像和可见光图像匹配中,该算法相比原始SIFT算法能有效减少误匹配特征点对,达到较高的匹配精度。     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

一种位置关系约束的异源图像匹配算法设计

为解决无人机植保过程中由于无光照或无信号造成的定位不准问题,文中介绍了一种基于红外与可见光图像匹配算法。该算法首先对可见光图像选取两处显著性区域,其次利用两区域的位置关系约束,生成将两区域包络的矩形作为模板,最后使用简化的协方差相关算法快速计算出定位坐标。实验表明,利用显著性区域位置关系的模板匹配比单个显著性区域匹配的鲁棒性更好,简化的协方差算法能够有效减少运算量。     

基于多尺度结构特征的快速异源图像匹配

针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法.算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出.本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题.测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势.     

基于形状角与分块图像的车辆轮廓分割算法

为了减小对车辆进行外形超限测量时其他车辆对图像的影响,精确地将目标车辆的轮廓信息分割并测量,提出一种基于形状角、结合分块图像与边缘提取的分割算法。对获取图像进行帧差法削弱背景边缘信息的影响,再用Canny算子边缘提取,将得到的轮廓信息进行基于形状角的识别与提取。提出了一种对图像进行分块分类的图像分割法。该算法有效解决了测量中背景对前景的影响。实验结果表明该算法具有较高的鲁棒性与准确性。     

小波尺度空间形状特征提取方法的研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中于形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波尺度空间特征(WSS)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。     

基于分块形状特征匹配的台标识别系统

电视台台标是区分电视台的重要标识.利用计算机自动识别台标,在日常应用中能帮助电视节目监控及媒资管理部门提高工作效率.本文通过分析电视台标的特点,提出了一种基于分块的形状特征提取方法,并设计实现了一种基于分块特征匹配的台标识别系统.实验表明该方法具有较好的识别精度,且易于实现,具有较高的实用价值.     

基于分块颜色核特征的图像检索方法

颜色特征是图像最直观的特征,传统的颜色直方图虽然能够描述图像中各颜色分量的比例,然而却破坏了图像各颜色分量的空间位置分布信息,从而使得图像检索结果不准确。因此,提出一种分块颜色核特征的方法,使用重叠分块策略,强调图像中心的视觉内容,同时,设计颜色核函数将分块颜色直方图映射到核特征空间,更准确地描述图像颜色特征。经过实验证明,该方法与全局颜色直方图相比,分块颜色特征有较高的查准率和查全率。     

基于边缘图像和SURF特征的可见光与红外图像的匹配算法

利用灰度信息对可见光与红外图像进行匹配时,其效果受两类图像间灰度分布差异的影响.结合这两类图像的特征,提出了一种基于边缘图像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特征的图像匹配方法.首先采用改进的三次 B 样条分别对两幅源图像进行边缘提取;然后利用 SURF 算法在边缘图像上进行特征点检测;再通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,最后利用对极几何约束的RANSAC 算法剔除误匹配点对,从而实现图像的匹配.实验结果表明,在正确匹配率方面本文算法明显优于Canny边缘提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性.     

基于外形特征与运动特征的人体行为提取方法

针对传统外形特征表征方法描述行为动作能力有限和运动特征表征方法难以准确、稳定地捕捉目标运动特性等问题。提出运用人体外形特征和运动特征相结合的方法提取人体行为关键特征,利用谱聚类算法对特征进行降维,降低了数据维数,获得了最优的特征表征。仿真实验表明,该方法降低了样本维数,减少了数据冗余,并提高了训练精度,且保证了行为识别率。     

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...     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.     

基于相对形状上下文和谱匹配方法的点模式匹配算法

该文提出了一种将不变特征与谱匹配方法相结合的点模式匹配算法。该算法首先提出一种新的基于点集的不变特征相对形状上下文,然后利用点集间相对形状上下文的统计检验匹配测度来定义新的相容性度量,并以此为基础构造分配图及其亲近矩阵。最后利用分配图亲近矩阵的主特征向量以及匹配约束条件来实现点模式匹配问题的求解。模拟仿真与真实数据实验验证了该文算法的有效性和鲁棒性。     

基于形状描述算子的仿射点匹配算法

针对仿射点匹配问题,首先通过建立点模式之间仿射映射关系,运用虚拟对应点估计待匹配点集的仿射参量,然后运用形状描述算子进行点集间匹配关系的求解,通过上述步骤的反复迭代最终求得点匹配问题的最优解集。算法较好地解决了仿射变换下的点集匹配问题,即使在较强的噪声和出格点干扰情况下,仍能获得较高的正确匹配率。实验证明了算法的有效性和鲁棒性。     

基于图像匹配与补偿技术的共享屏幕实现方法

在协同工作环境下,文章给出了基于匹配的屏幕共享机制的图像补偿方法。在对图像进行分块的前提下,通过对前后两帧屏幕图像的不同块之间的匹配,决定图像数据传输的内容,让没有变化的图像块保持原样,只对图像数据中变化的部分进行传输,在客户端按接收到的图像数据对屏幕图像进行补偿。文章算法减少了图像数据传输量,解决了屏幕图像数据过大不便传输的缺点,满足了协同工作环境对实时性及图像质量的要求。     

基于块金字塔的快速块匹配算法

在运动图象编码中，块匹配技术有着非常广泛的应用。在众多的匹配算法中，金字塔算法(blocks sum pyramid algorithm，BSPA)由于速度较快、算法比较简单而得到了广泛的应用。在金字塔算法的基础上，本文提出一种新的基于块金字塔的块匹配算法(NBSPA)。算法采用了预测初始中心，行更新等技术，实验结果表明，新的算法有效地降低了运算量。