基于FKICA-SIFT特征的合成孔径图像多尺度配准

针对合成孔径(SAR)图像的配准,提出一种基于仿射不变快速核独立成分分析-尺度不变特征变换(FKICA-SIFT)的多尺度配准方法.首先,根据特征点的Hessian矩阵构建仿射不变SIFT描述子.接着,利用FKICA提取该描述子的独立成分得到新的描述子FKICA-SIFT.然后,利用该描述子对Steerable滤波后的...     

素描梯度方向直方图用于人脸画像识别

为有效提取人脸画像的轮廓信息,首先提出素描算子,使人脸画像的梯度幅值图像清晰、厚重,由此形成素描梯度方向直方图(S-HOG)描述子。其次优化S-HOG描述子的主要参数,提升S-HOG描述子的图像信息表达能力。针对缺乏实验用人脸刑侦画像库问题,建立了由不同画家完成的多风格人脸画像(MSFS)库,用于模拟人脸刑侦画像库。最后,在MSFS库、人脸观察画像库、PRIP人脸合成画像库上与尺度不变特征转换(SIFT)描述子、统一局部二值模式(ULBP)描述子及HOG描述子进行了比较实验。结果表明:在人脸观察画像库上,提出的S-HOG描述子比SIFT、HOG和ULBP描述子的识别率提高5.14%、3.22%和68.81%。在MSFS库上,分别提高14%、5.5%和26.5%。在PRIP库上,分别提高6.15%、4.06%和9.75%。     

基于改进局部敏感散列算法的图像配准

为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准.该配准算法首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点并进行描述,得到图像的高维特征向量.然后,根据随机选择的若干子向量构建哈希索引...     

基于PCA与贝叶斯决策的人脸识别算法

研究了主元分析与贝叶斯决策相结合的人脸识别方法。利用主元分析提取人脸图像训练集的特征子空间,将训练图像和测试图像投影到该子空间,提取特征向量及计算统计特性,利用最小错误率贝叶斯决策规则对测试图像进行分类,从而实现人脸识别。大量实验表明:主元分析能将人脸图像的特征信息有效地映射在特征子空间,同时采用贝叶斯决策规则能够快速准确地对人脸图像进行分类。     

基于面积直方图及交互信息测度论的医学图像检索方法

颜色直方图是基于内容的医学图像检索(CBMIR)中提取图像特征的一种重要方法,然而其完全丢弃了医学图像颜色的空间分布信息.为了有效地利用图像颜色的空间分布信息,本文提出了一种基于面积直方图及交互信息测度法的医学图像检索方法.该方法进一步分析了具有相同灰度的像素之间在空间分布上的差异,用其在图像中形成的主要连通区域的面积大小代替传统直方图中使用的像素总和,从而能够间接反映色彩的空间分布特征;同时,为了提高检索准确率,本文引进了交互信息测度方法.实验结果表明,本文提出的检索方法能够较为准确的反映医学图像的信息特征,从而提高了检索的鲁棒性、准确性和高效性.     

一种多尺度时频纹理特征融合的场景分类算法

场景分类目前是机器视觉领域的一个研究热点,为了解决该研究领域中分类特征的提取问题,提出了一种多尺度纹理描述子(MSTD)特征。首先,采用小波变换,获得图像在时频域上的多尺度纹理视觉全局特征信息,之后提取反映局部细节的局部二值模式(LBP)特征,在时频域上进行融合,生成多尺度纹理描述子特征,以此作为图像分类的依据,最后采用支持向量机(SVM)作为分类器进行场景分类。在4个标准数据集上进行测试,实验结果表明,该方法具有较高的分类正确率,对室外场景的分类正确率都在84%以上。所提出的分类方法充分考虑了全局特征和尺度信息,增强了单层特征的区分度,有效地改善了分类的精度。     

融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换

由于尺度不变特征变换(SIFT)算法只针对图像的局部特征进行描述且忽略了图像的彩色信息,当待匹配图像中存在大量形状相似区域时,误匹配率很高。本文对SIFT图像匹配法进行了改进,提出了SCARF(Shape-color Alliance Robust Feature)图像匹配算法。为解决SIFT常出现的误匹配现象,构造的SCARF算子利用SIFT检测子提取图像的特征点集,通过建立同心圆坐标系,在SIFT原有框架的基础上融入全局形状信息和颜色不变信息,并采用欧氏距离作为匹配代价函数进行描述子匹配。对包括SCARF算法和SIFT算法在内的5种不同匹配算法通过INRIA数据库进行了实验验证,实验结果表明:SCARF算法在图像模糊、局部特征相似、JEPG压缩和光照变化等复杂变换情况下,匹配准确率优于SIFT等其他算法,降低了误匹配的概率,明显提高了匹配的稳定性和鲁棒性。     

一种仿生的人脸不变特征提取方法

为了提高基于子空间算法的人脸识别的识别率,提出一种仿生的人脸不变特征提取方法.通过模拟初级视皮层(V1)的信息处理机制,构建一个二层结构的分层网络提取人脸图像的不变特征.网络的第1层模拟Vl简单细胞的功能,通过稀疏编码方法学习获得一组类似Vl简单细胞的滤波器,利用该组滤波器提取图像的光照不变特征;第2层模拟V1复杂细胞的功能,通过局部极大值运算对第1层的输出在空间和尺度邻域内进行合并,得到对光照、表情、轻微姿态变化和面部局部细节变化具有鲁棒性的人脸不变特征.以此不变特征代替原始人脸图像作为子空间算法的输入,从而提高识别率.在FERET和ORL人脸库上的实验表明,相对于直接使用子空间算法,方法将识别率提高了4.95%～20.35%.     

移动机器人定位图像匹配的快速局部特征算法

利用定位图像的局部特征进行移动机器人导航和定位是近年来该领域的研究热点.针对经典局部特征提取和描述算法实时性不好,提出一种快速局部特征(fast local feature, FLF)的检测子和描述子算法.利用离散尺寸的均值滤波器估算LOG算子构建图像尺度空间,建立尺度和旋转不变的检测子.在尺度相关的邻域中利用规格化后的像素强度作为关联信息,建立局部邻域的描述子.模拟实验中,利用优选参数的FLF与经典SIFT算法对比,在识别率相当的条件下,FLF的运行时间是SIFT的1/3.在标准评估图片和移动机器人平台拍摄的定位图片构成的数据集下,FLF的匹配效果好于经典的SIFT和SURF算子.因而FLF是一种适合于实时应用的快速局部特征.     

视觉驱动的语音合成系统中唇形轮廓的正交变换描述

为了能够自动而且快速地获取唇读系统中所必需的唇形轮廓特征,提出了将正交压缩变换的方法用于唇形轮廓的特征提取,并对得到的唇形轮廓曲线进行了分析研究。通过离散傅里叶变换(DFT)和离散余弦变换(DCT)分别得到描述唇形轮廓特征的傅里叶描述子和离散余弦变换描述子,然后将两类描述子作为唇形轮廓的特征向量,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行学习和识别。基于独立汉字发音的实验表明:在达到40％的识别率时,刻画唇形轮廓特征所需的离散余弦变换描述子数目为15个,傅里叶描述子数目为20个。在相同的识别效果时,刻画唇形轮廓特征所需的离散余弦变换描述子数目少于傅里叶描述子,可减少数据运算量和运算所需时间。     

大空间火灾火焰图像分割区域的静态特征描述与提取

大空间火灾的有效检测对预防火灾、保护人员生命财产安全有着至关重要的作用。基于火焰视频图像的检测结果,对分割出的火焰图像进行静态特征描述和分析,提取出火焰候选区域的多种定量特征描绘子,并从颜色特征、纹理特征和形状特征这三个方面来描述火焰影像区域的静态视觉特性。试验结果表明利用火焰影像的颜色矩特征能够区分一般干扰物体;利用纹理特征能有效排除与火焰像素颜色相近的干扰物体;同时,采用圆形度作为火焰图像区域的形状特征描绘子也能排除常见的干扰模式,从而对火灾事件进行准确而有效的识别,减少识别误报率。     

基于灰度差分不变量的快速局部特征描述算法

提出了一种基于灰度差分不变量区域统计直方图的快速局部特征描述算法来解决传统灰度差分不变量特征描述子计算复杂、稳定性较差且包含的信息量较少的问题.采用低阶且具有微分几何意义的灰度差分不变量描述特征点以降低特征描述子的计算复杂度,提高特征描述子的稳定性;利用特征点邻域的灰度信息和区域信息提高特征描述子的信息含量,增强特征描述子的鲁棒性.将该算法应用于图像匹配.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化和JPEG压缩等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得较好的匹配效果,而且处理速度比尺度不换特征变换( SIFT)提高约2倍.     

一种针对于描述子的SIFT简化方法

由于目前的SIFT( scale invariant feature transform)特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模的数据存储和搜索,提出一种简化的SIFT局部图像特征提取算法.改进的SIFT算法针对于描述子生成部分进行简化,将原算法中特征点描述子的矩形区域改为圆形区域,并将RANSAC(random sample consensus)算法应用于SIFT特征匹配中,有效地剔除错误匹配点.采用K.Mikolajczyk的衡量方法,即查全率和错误率进行评估.实验结果显示,算法在旋转、光照、视角变化等情况下都有很好的匹配效果,并且降低了时间复杂度.     

改进Noble算子匹配的电子稳像法

考虑全局运动估计算法对电子稳像系统准确性和实时性的影响,提出了改进Noble算子匹配的电子稳像算法。该算法通过区域预选、特征匹配、参数求解和运动补偿四步操作稳定抖动视频。首先,根据全局运动一致性的特点,采用子块间的绝对差值提前剔除部分不可靠区域,并改进传统Noble算子的全局阈值部分,根据区域梯度均值自适应调整阈值,检测各保留区域的角点,以保证图像特征的空间均匀性分布;其次,根据特征点的邻域信息构造梯度方向描述子进行粗匹配运算,并利用最近邻次近邻比率和均值距离准则两步操作优化匹配集合;然后,结合运动模型求解全局参数;最后,选择卡尔曼滤波过程完成抖动图像的补偿处理。Matlab仿真结果证明:该算法能平均提高峰值信噪比2dB以上,当旋转角度小于5°时性能更为优异,能准确、快速地稳定视频图像。     

基于神经网络和不变矩的路面破损图像识别

提出了一种应用BP神经网络识别沥青路面破损图像的图像分割方法.将路面图像等分,用灰度方差值描述子块图像特征,利用BP神经网络对子块图像进行模式分类,并将图像子块模式矩阵的不变矩作为图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的前馈神经网络分类器,并进行了图像识别试验,对二值图像进行特征提取,提出了学习算法,以加快收敛速度,从而实现图像识别.     

结合神经网络和MRF的彩色纹理图像分割方法

在Bayesian框架下利用MRF模型进行纹理分割时,简单的纹理特征概率模型(比如高斯模型)难以准确描述其分布特性而复杂的概率模型设计又非常困难,这极大地影响了分割的精度。针对这一问题,设计了一种能充分利用神经网络建模图像特征场的方法。基于该特征场建模方法,提出了一个监督方式的彩色纹理图像的分割算法。该算法在贝叶斯框架下进行,分别采用神经网络和Potts模型描述特征场和标记场的概率分布,并基于极大后验概率(MAP)准则获取分割结果。多幅彩色纹理图像的分割实验表明,该分割算法对彩色纹理图像比传统的ICM算法具有更好的分割性能。     

基于图像配准的扫描电镜图像误差校正

扫描电子显微镜(SEM)是表征纳米材料和纳米结构的重要测量仪器。扫描电镜在环境的影响下会产生图像失真,尤其在微纳尺度范围内会产生较大的测量误差。为了修正SEM图像的测量误差,提出基于图像配准的图像误差校正方法。该方法采用基于特征属性的图像配准技术,通过加速稳健特征算法提取图像特征点并构造描述矢量,建立失真图像的空间变换模型,从而恢复样品的真实图像。实验证明该方法能够有效地校正扫描电镜图像,提高样品形貌观测的准确性和精度。     

核保局鉴别分析人脸识别算法

针对人脸图像的高维、非线性特性,本文结合核函数和鉴别保局投影分析,提出了一种新的非线性子空间特征提取方法——核保局鉴别分析(kernel locality preserving discriminant analysis,KLPDA)。该算法首先利用核函数将输入空间内线性不可分的人脸样本通过非线性映射投影到高维特征空间,以增强样本的可分性,然后在该特征空间内通过保局鉴别分析算法寻求保持样本局部近邻结构的鉴别特征。实验结果指出,在ORL和UMIST人脸图像库上KLPDA的识别结果相较于其对应的线性方法(LPDA)分别高出6.16%和3.48%,而相较于其他几种典型的核方法(KPCA、KFDA和KCLPP)的最高识别率也分别高出1.28%和2.60%,验证了本文提出方法的有效性。     

基于剪切波变换的可见光与红外图像融合算法

针对不同传感器的图像融合问题,提出一种基于剪切波变换的可见光与红外图像融合算法.首先通过剪切波变换对多源图像进行多尺度多方向分解,获取图像的低频子带与高频子带系数.在融合过程中,针对高、低频子带系数所反映图像尺度特征的差异性,采用相应的区域显著性方法进行量化描述.鉴于两源图的不同物理特性导致同一场景景物灰度分布存在差异的现象,采用区域相似性进行量化区别.综合区域显著性与区域相似性2个参数制定融合规则,实现多尺度分解系数的优化组合,经剪切波反变换重构各融合后的子带系数,获取最终的融合图像.实验结果表明,该算法与相关融合算法相比,在主观视觉效果与客观量化指标性能上均有所改善.