一种基于Local Jet结构的全局图像特征构造方法

提出一种鲁棒的特征描述符MSALJS （Multi-Scale Autoconvolution on Local Jet Structure),该描述符对仿射变换具有近似不变性. MSALJS是一种全局图像特征描述符,它基于描述图像局部结构的微分进行多尺度自卷积矩计算. 实验结果表明,MSALJS能适用于目标识别实际应用时图像发生部分遮挡、视角变化等变形情形.     

局部图像描述符最新研究进展

目的 局部图像描述符广泛应用于许多图像理解和计算机视觉应用领域,如图像分类、目标识别、图像检索、机器人导航、纹理分类等。SIFT算法的提出标志着现代局部图像描述符研究的开始。主要对最近发展的现代局部图像描述符进行了综述。方法 首先,介绍了4大类局部图像描述符:局部特征空间分布描述符、局部特征空间关联描述符、基于机器学习的局部描述符、扩展局部描述符(局部颜色描述符、局部RGB-D描述符、局部空时描述符)。对局部图像描述符进行了分析和分类,并总结了局部图像描述符的不变性、计算复杂度、应用领域、评价方法和评价数据集。最后,展望了局部图像描述符的未来研究方向。结果 近年来局部图像描述符研究取得了很大进展,提出了很多优秀的描述符,在辨别性、鲁棒性和实时性方面有了很大提高,应用领域不断拓展。结论 局部图像描述符应用广泛,是计算机视觉领域的重要基础研究。而目前,局部图像描述符还存在许多问题,还需进一步的深入研究。     

基于改进SURF算法的柔性装夹机器人快速工件匹配方法

针对传统SURF算法在构建局部特征描述符时耗时较长,无法满足实时性要求的问题,提出了一种改进的SURF算法。首先,运用Hession矩阵行列式（DoH）检测图像中的关键点,并利用非极大值抑制法和插值运算搜索、定位极值点;其次,采用灰度质心法确定关键点的主方向;然后,采用二进制描述符BRIEF对关键点进行描述,并利用关键点的主方向构造带有方向的特征描述符,使其具有旋转不变性;最后,运用汉明距离初步确定匹配点,再用比率检测法和RANSAC算法去除误匹配点,进而获取精准配准。实验结果表明,该改进SURF算法在应用于机器人进行柔性装夹时,对工件图像的平均匹配时间由SURF算法的214.10 ms减少到86.29 ms;而且匹配精度方面比原SURF算法提高了2.6%,因此,所提算法能够有效提高柔性装夹机器人工件图像的匹配速度和匹配精度。     

基于词包和特征融合的目标识别算法

针对现有词包模型对目标识别性能的不足,对特征提取、图像表示等方面进行改进以提高目标识别的准确率。首先,以密集提取关键点的方式取代SIFT关键点提取,减少了计算时间并最大程度地描述了图像底层信息。然后采用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, SIFT)描述符和统一模式的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)描述符描述关键点周围的形状特征和纹理特征,引入K-Means聚类算法分别生成视觉词典,然后将局部描述符进行近似局部约束线性编码,并进行最大值特征汇聚。分别采用空间金字塔匹配生成具有空间信息的直方图,最后将金字塔直方图相串联,形成特征的图像级融合,并送入SVM进行分类识别。在公共数据库中进行实验,实验结果表明,本文所提方法能取得较高的目标识别准确率。     

利用形状特征实现人脸身份识别

为了克服传统人脸形状描述符所具有的不稳定、缺乏平移、旋转、尺度不变性等缺点,新方法通过对人脸图像进行小波变换,获得多尺度下的不变矩,得到图像的特征描述符,采用改进的线性判别分析法获取分类特征,最终实现人脸识别。实验在PIE人脸数据库上进行,结果证明新方法具有很好的检索效果,获得的描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点,能够很好地描述人脸的形状和空间分布信息。     

一种基于环间面积比的旋转、平移和缩放不变性描述符

提出一种具有旋转、平移、缩放和镜像不变性的描述符。该描述符通过对二值化图像在空间上的划分,以对象在每个环内的分布为特征。首先证明所定义的描述符具有四个不变性,然后用提出的特征完成手势的识别。通过实验表明,当待识别对象存在一定形变时,该描述符仍能够较好地完成匹配,且准确率高于其它算法,表明该特征的鲁棒性。另外,基于对象空间分布的概念可拓展到其它应用中,如计算环内的Hu矩、曲线能量,甚至链码和傅里叶描述子等从而形成新的特征。     

灰度序模式的局部特征描述算法

目的 在针对LIOP（local intensity order pattern）特征描述算法构造特征描述符过程中,计算描述子权值时未充分考虑采样点之间的局部信息及存在冗余的灰度序模式,从而导致特征描述符不准确的问题,提出一种结合采样点结构信息和剔除冗余模式的算法。方法 首先,研究了采样点局部信息,并利用采样点顺序结构构造了计算特征描述符权值方法;其次,分析了灰度序模式与对应特征描述子权值的关系;最后,在构造特征描述符时,将冗余的灰度序模式剔除。结果 对标准数据集（Oxford dataset）及另外4幅复杂光照变化的图像进行了仿真实验,得到132维的特征描述符。结果表明,与原始LIOP算法相比,该算法在不增加特征维度时precision-recall曲线有较大的提高,即提高了描述特征描述符描述能力,增强了特征对单调强度变化和旋转变化的鲁棒性。结论 提出的算法同时考虑了采样点的差异信息和结构信息,较为完整地保留了待描述点的局部信息,使得图像存在复杂光照强度情况下,能够得到较高精度和辨识度的特征描述符。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

基于多中心卷积特征加权的图像检索方法

深度卷积特征能够为图像内容描述提供丰富的语义信息,为了在图像表示中突出对象内容,结合激活映射中较大响应值与对象区域的关系,提出基于多中心卷积特征加权的图像表示方法。首先,通过预训练深度模型提取出图像卷积特征;其次,通过不同通道特征映射求和得到激活映射,并将激活映射中有较大响应值的位置认为是对象的中心;再次,将中心数量作为尺度,结合激活映射中不同位置与中心的距离为对应位置的描述子加权;最后,合并不同中心数量下的图像特征,生成图像表示用于图像检索。与池化卷积（SPoC）算法和跨维度（CroW）算法相比,所提方法能够为图像表示提供尺度信息的同时突出对象内容,并在Holiday、Oxford和Paris图像集中取得了良好的检索结果。     

电力巡线无人机航拍图像匹配算法研究

基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值化处理,累加二值化值得到ASV-LIOP描述符完成匹配。在航拍图像上,使用SIFT、ORB、KAZE、AKAZE、改进KAZE等算法与所提对比实验,实验表明,所提算法正确匹配率平均提高5%左右,匹配效率约降低50%,可应用对稳定性要求较高且实时性较低的场景。     

一种基于SIFT特征的数字图像零水印算法

利用SIFT算子提取和图像放缩、旋转、剪切等操作无关的特征点,并选取所在尺度空间较大的特征点和对应的特征向量生成图像的零水印信息。在水印检测时,首先根据特征向量距离对原图像零水印和待检测图像对应的各特征点进行匹配,然后对匹配特征点进行相同长度的随机遍历,随机遍历过程将图像局部特征信息和局部特征位置关联信息融合在一起,生成一维随机遍历序列值,对遍历值作相关运算就可判别待检测图像是否嵌入了预先注册的水印信息。仿真实例表明,与其他零水印算法相比,该算法对图像的多种常规操作具有较强的鲁棒性。