摄影测量特征点提取与匹配技术研究

随着建筑事业的发展和城市规划的不断提升,对于工程的设计要求质量也相对的提高。工程设计的制定必须参考必要的测量数据和勘探结果,然后经过分析综合最终合理的确定下来。因此就要有高质量的摄影测量技术来支撑,旧有的测量数据准确度不能达到现行的需求,测量的范围不够广,测量的结果不够精确,同时分辨率比较低,严重的影响了设计的准确性和合理性。为了克服这点,经过科研人员的多年的研究,人们提出了新的理论即摄影测量特征点提取与匹配技术。本文对于此项技术进行了详细的介绍和说明,便于相关人员可以结合实际工作的需要利用此项技术。     

基于Harris角点的抗几何攻击数字水印算法研究

目的针对第2代数字水印算法具有良好的抗几何攻击能力,提出一种基于Harris提取特征区域并结合标志区的新算法,可有效抵抗几何攻击。方法首先对载体图像进行预处理,得到标准图Harris,提取并筛选特征点,要求特征点稳定集中,再根据水印大小确定嵌入水印的特征区域,筛选特征区域并进行小波分解;最后根据变换后子带的系数均值及调制因子调整小波系数,水印信息被分块后依次嵌入特征区域分解后的子带。结果实验显示文中算法的不可见性好,提取水印的相似度高,PSNR值均在65 dB之上,NC值均大于0.8。结论该算法水印的提取不需原图的参与,具极强的鲁棒性,可有效抵抗常见信号处理攻击。     

基于特征点的快速碰撞检测算法

在Lin-Canny算法的基础上,提出一种虚拟环境下面向凸体的动态、实时碰撞检测方法。该方法采用模型的特征点集合来描述其外部轮廓,通过改进的最近特征对获取方法和提出的中心定位算法来进行碰撞检测。实验给出了基于特征点的碰撞检测算法与基于包围盒算法的比较结果,证明了所提出算法的优越性。     

一种基于Harris特征点和DWT-SVD的图像盲水印算法

目的针对第2代数字水印技术,提出一种基于Harris特征点和DWT-SVD的图像盲水印算法。方法提取归一化图像的Harris特征点;选取部分稳定特征点来确定要嵌入水印的特征区域;将特征区域作一次小波分解得到的低频子带,对低频子带进行分块,并对每一块进行奇异值分解,通过对每块中最大奇异值进行加权的方法来嵌入水印信息。结果 PSNR值均大于45 d B,NC值接近于1,说明该算法具有可行性。结论该算法对剪切攻击具有很好的鲁棒性,同时该算法也能很好地抵抗噪声、中值滤波攻击、提高亮度攻击、降低亮度攻击、基本图像处理操作的攻击。     

基于小波变换的图像特征点提取方法

图像教据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点,提出一种基于小波变换的图像多分辨率分块特征点提取方法。     

基于Moravec算子影像特征提取的算法分析与实现

点特征主要是指图像上明显的地物点,如角点,原点等。提取点特征的算子称为兴趣算子,即利用某种算法从影像中提取感兴趣的特征点。本文主要介绍了点特征算子中很著名的Momvec算子的详细解法及算法流程,并在Moravec算子的阈值选取的方法上进行创新,并给出了M0ravec算子对rgb图像进行点特征提取的效果图。     

基于特征点匹配的视频稳定算法

目的 解决检测摄像机在拍摄过程中因外界抖动导致视频扭曲失真等问题。方法 选取视频第1帧作为基准帧,检测视频每帧的特征点,并与第1帧特征点位置进行对比,经过仿射变换消除每一帧的扰动。通过FAST算法生成每一帧特征点,利用BRISK算法得到特征点的二进制特征描述符,比较特征点描述符的汉明距离来匹配相邻两帧间的特征点,利用匹配好的特征点对确定仿射变换模型,最后利用得到的仿射变换矩阵对每一帧进行校正。结果 实验原视频总帧数为23帧,时长为1 s,分辨率为320×240,视频中除第1帧外,其余22帧均得到修正。结论 FAST角点检测算法与BRISK匹配方法结合可以有效解决视频扭曲等问题。     

基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

基于形状内容描述子的点特征匹配

针对两幅图像中特征点的匹配问题,本文提出了一种新的基于形状内容描述子的点特征匹配方法.该方法首先利用基于曲率尺度空间(CSS)的角点检测技术获得两幅图像中的角点及其所在的曲线;然后,计算两幅图像中每个角点的形状内容描述子,运用x2统计检验函数得到描述子的匹配度,对该匹配度进行评估,如果高于某一个阈值,则认为初始匹配成功;最后对初始匹配成功的点对,利用半局域限制完成点集之间的最终匹配.实验结果表明,本文所提出的匹配算法具有较高的点特征匹配准确率.     

基于形状内容描述子的点特征匹配

针对两幅图像中特征点的匹配问题，本文提出了一种新的基于形状内容描述子的点特征匹配方法．该方法首先利用基于曲率尺度空间（CSS）的角点检测技术获得两幅图像中的角点及其所在的曲线；然后，计算两幅图像中每个角点的形状内容描述子，运用Z统计检验函数得到描述子的匹配度，对该匹配度进行评估，如果高于某一个闽值，则认为初始匹配成功；最后对初始匹配成功的点对，利用半局域限制完成点集之间的最终匹配。实验结果表明，本文所提出的匹配算法具有较高的点特征匹配准确率。     

一种V型坡口焊缝图像处理方法及特征提取算法研究

为了提高V型坡口焊缝特征提取算法的效率和准确性,对V型坡口光条图像预处理,在图像感兴趣区域(Region of Interest,ROI)开窗基础上构建差异化卷积模板,经图像差分后实现光条纹增强及噪声颗粒化.通过形态学开运算和小连通域去除提取出二值化光条,并采用几何中心法完成光条骨架细化.通过对光条形态学特征分析,初步...     

点特征提取在锂电池丝印图像配准的应用

目的 为了提高锂电池丝印图像配准精度,从而解决产品质量检测中的漏检和误报问题,研究点特征提取算法在锂电池丝印图像配准中的应用.方法 对基于点特征的锂电池丝印图像配准进行综述,首先概述点特征提取算法的发展历程,然后着重围绕Harris,SIFT,SURF,ORB和AKAZE等5种经典的点特征提取算法进行分析,并介绍近几年的提升算法,最后对锂电池丝印图像进行配准测试,利用几种测评技术对实验效果进行分析,总结不同点特征提取算法在锂电池丝印图像配准中的优缺点和适用性.结果 实验结果表明,AKAZE算法提取的特征点具有较高的重复率和匹配准确率,经过配准后的定位误差也都控制在1个像素以内,但是该算法的尺度不变性较差.结论 相较于前4种算法,AKAZE算法具有较高的可靠性和稳定性,能够满足锂电池丝印图像配准的实时性和高效性需求.     

基于量子核聚类算法的图像边缘特征提取研究

为了提高图像边缘特征提取质量,采取了量子核聚类算法。首先把像素映射量子编码,在码元建立域内对像素块进行随机采样;然后通过聚类距离计算数据点和每一个聚类核心的距离,把数据向量分配到距离最小的核心向量中,核函数确定有效影响范围;最后对像素聚类相异性分析,给出了算法流程。实验仿真显示这种算法对图像边缘特征提取轮廓清晰,连贯性好,评价指标MS和聚类准确率较好,算法收敛快。     

基于智能像卡输入的手绘电气符号特征提取方法研究

提出了一种特定输入方式下脱机手绘电气符号的特征提取方法。采用一种新的书写载体和图像采样装置。在分析了以智能像卡输入的手绘电气符号的结构特点的基础上,给出了扩展网格构造方法,定义了扩展网格的比较特征,将其应用于手绘电气符号的特征提取。所提取的特征具备对不同书写笔画不规则变形的适应能力,有效地反映了手绘电气符号的局部和全局特征。识别实验表明,该特征提取方法是有效的。     

商标检索中形状特征描述的研究

针对图像检索中的＂语义鸿沟＂问题,以商标图像为研究对象。分析了拉丁字母的物象、抽象和意象等含义,构建了一套＂字母描述子＂语言。同时还分析了商标的起源、构成和特征,并提出了用＂字母描述子＂对商标图像进行特征描述和编码的方法。经系列的检索结果和统计数据说明,用＂字母描述子＂对商标特征进行描述、编码和检索的方法具有一定的实用意义。     

基于内外边缘颜色特征的图像检索算法

算法的基本思路是提取边缘部分的颜色特征进行图像检索,将边缘分为内外边缘区别对待,加大内边缘(对应目标部分)的比重,通过多尺度多结构元的数学形态学方法实现。通过设置内外边缘的权重充分考虑了目标的重要性,克服了全局颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明,该算法有效地提高了检索系统的效率。     

Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法

目的针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠度量图像的结构特征来实现篡改检测,忽略了图像的强度特征,使其在各种几何变换下难以准确检测出伪造内容,导致检测结果中存在漏检和误检等问题,设计一种基于Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。方法利用Harris算子对图像的特征点进行精确的提取。通过特征点构造圆形特征区域,求取该区域的Zernike矩,通过Zernike矩的大小实现对特征点的描述。随后,利用不同阶数的Zernike矩来描述图像的强度特征和纹理特征,从而构造匹配模型,对图像特征进行粗匹配,并引入RANSAC方法对粗匹配结果进行优化。最后,利用形态学腐蚀与膨胀操作将特征区域进行连通,以确定篡改区域。结果实验结果表明,与已有的图像伪造检测方案相比,所提算法具备更高的检测精度和鲁棒性,在噪声和旋转等变换下仍有更好的检测效果。结论所提技术拥有较高的伪造检测准确性,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

基于脊波变换的旋转不变性纹理特征提取方法

提出了一种新的基于脊波变换的旋转不变性纹理特征提取方法。该方法是先在脊波变换过程中的一维小波变换后所形成的每个频率子波段中提取特征,然后采用构建直方图的方法来提取同一尺度下高、低频子波段之间的关系特征,最后将这些特征进行一维傅里叶变换后取幅值并进行特征级融合,从而得到旋转不变性纹理特征。实验结果表明所提出的方法与两种已有的方法相比能够取得更好的分类效果。     

模式图像的特征提取与配准方法

目的提高产品包装模式图像的匹配速度和准确性,得出算法中影响这两方面的关键因素。方法运用高斯金字塔对原始图像进行向下采样,将图像转换为尺度空间的表示方式;利用加速稳健特征(SURF)方法提取特征点,并对SURF方法提取的特征点用Brute-Force算法进行匹配;通过对每组匹配点欧式距离的排序,剔除误匹配点,仅保留一定数量的正确匹配点对。结果得出高斯金字塔、Hessian值、颜色空间对计算速度及获取特征点数量的影响。颜色空间的改变不影响特征点数量,在计算时间上的差别也可忽略。尺度空间缩小1/2时,计算速度能够提升75%,同时剔除2/3的冗余特征点。结论文中方法能够有效提升特征提取速度,并且具有匹配精度高、鲁棒性强的特点,同时对旋转角度的变化具有较强的适应性。     

焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取算法研究

目的　研究焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取方法 .方法　依据焊缝射线图像的特点 ,提出了几种特征提取方法 .结果　采用这些方法快速地提取出了图像的边缘特征点 .结论　找到了对于焊缝射线像立体匹配边缘特征提取效果较好的方法