基于局部仿射不变特征的宽基线影像匹配

提出了一种基于局部仿射不变量特征的宽基线影像匹配算法。该算法以影像特征点为定位点,使用分层变尺度窗口内的几何和亮度仿射不变量特征实现立体匹配。由于使用局部特征,在较大窗口范围内构造尺度、旋转不变特征,以及将大窗口划分为较小的子区域,因此,该算法具有较高的匹配可靠性、较高的效率和匹配精度。     

基于角仿射不变的特征匹配

同一场景的不同图像匹配是计算机视觉中的一个基本问题，在诸如三维重建、对象识别和分类、图像配准和相机自校正等应用中，特征匹配都是一个关键步骤。为解决三维场景重建问题，通过改进目前特征匹配的不足，提出了一种基于角仿射不变的特征匹配算法。该方法是使用角作为图像匹配选取的特征，通过仿射不变处理来消除图像缩放、扭曲、旋转和平移产生的影响，实验表明，该算法具有良好的匹配性能，可以对差异较大的图像对进行特征匹配。     

多尺度最稳定极限区域仿射不变特征

基于局部区域的仿射不变特征被广泛应用于目标识别、场景分类和图像检索.在已经提出的仿射不变局部特征中,最稳定极限区域特征MSER(maximally stable extremal region)在多个方面具有优越的性能.但是由于最稳定极限区域特征MSER是从单一尺度图像中提取的,当图像尺度发生较大变化时,图像的模糊会使最稳定极限区域特征的边界发生变化,从而影响特征的稳定性.针对这一问题,通过定义多尺度空间中极限区域的稳定性指标,提出一种在图像空间和尺度空间都最稳定的极限区域特征,并设计了在尺度空间进行极限区域提取的快速算法.同时,针对极限区域可以较好地描述特征轮廓的特点,将局部灰度梯度信息和形状信息相结合设计了一种新的特征描述器.这种特征被称为多尺度最稳定极限区域MMSER(multi-scale maximally stable extremal region)特征.实验结果表明,在不同仿射变化条件下,MMSER的稳定性和可识别性均优于MSER,而且其描述器的创建时间约为SIFT描述器的45%.     

使用仿射不变特征的遥感图像自动配准

提出一种仿射不变特征的构造方法对航空图像序列进行全自动配准。仿射不变特征基于图像尺度空间和二阶矩矩阵构建,配准使用金字塔方法和距离度量的加速算法进行,借助配准概率模型检验,保证配准可靠性。实验结果证明,使用仿射不变特征能在无定位信息的情况下有效完成航空图像序列的自动配准。     

利用仿射几何特性提取图像中的仿射不变特征

利用仿射几何的性质从图像中提取仿射不变特征,提出了扩展质心(extended centroid,EC)和仿射区域划分(affine region cutting,ARC)的概念,通过迭代ARC求得多个仿射区域的扩展质心序列,将扩展质心序列按一定规则组合成一系列三角形,然后根据仿射几何的性质,由各个三角形的面积构造不变特征。该不变特征提取方法具有速度快、简单灵活的特点,所构造的特征量对照度变化、噪声干扰、部分遮挡以及小角度3维旋转具有较好的稳定性,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测

针对以往仿射不变兴趣点的特征尺度不能直接断定的问题, 提出一种基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测算法。该算法主要包括三个步骤：应用Gabor滤波器组与图像卷积建立图像Gabor多尺度空间; 通过极大值准则检测兴趣点并直接断定特征尺度; 采用二阶矩矩阵描述兴趣点局部结构。实验结果表明, 相比较其他Hessian-Affine、MSER等算法, 该算法在图像模糊和JPEG压缩情况下可重复率和可匹配率均取得最好结果, 是一种能有效直接提取特征尺度的兴趣点检测算法。     

结合仿射不变特征的平面目标区域矩研究

平面目标闭合曲线的傅里叶描述子只描述了目标区域的边界形状,无法反映目标内在属性。若目标区域的灰度分布已知,可利用目标区域的灰度分布构造各阶矩来描述目标的灰度分布特性及边界形状,即用区域矩来表征目标,可以得到反映目标内在属性的一些仿射不变特征,更能全面地反映目标本原特征。     

利用仿射几何的仿射不变特征提取方法

提出一种新的基于仿射几何的仿射不变特征提取方法,适合于目标的识别和图像的匹配。算法分3步执行：首先,提取区域的质心和扩展质心,质心和扩展质心的连线把目标区域分割成两部分,再分别计算两部分区域的质心,如此迭代,直到提取出满足要求的质心个数;然后,依次计算四边形的面积,其中四边形的顶点分别为其连线分割目标区域的两个质心和两个分割区域的质心;最后,依次计算各个四边形的面积比,得到仿射不变特征矢量; 另外,仿射变换的参数也可以通过计算提取的质心坐标得到。实验表明,提取的不变特征矢量稳健性好、计算速度快、分类精度高。     

基于连通区域的仿射不变区域提取方法?

针对现有仿射不变特征提取方法存在计算量大、鲁棒性差的问题,提出一种基于连通区域的仿射不变区域提取方法。对输入的灰度图像进行各向异性高斯滤波,并对滤波后的图像进行灰度直方图均衡化。找到图像中灰度值相同点所组成的连通区域,将灰度值差小于delta的相邻连通区域进行合并,把满足条件的最后一次合并结果作为图像的局部仿射不变区域。实验证明,该方法提取效果好、速度快且鲁棒性强。     

基于仿射不变矩的三维多面体特征匹配识别

提出一种应用仿射不变矩识别三维多面体的新方法。通过用单幅二维图像信息,利用仿射不变矩和多面体结构图相结合的方法,实现对三维多面体目标识别。后面的房屋识别实验表明,该方法具有很好的有效性和稳定性。     

尺度不变特征变换算子综述

随着计算机软件与硬件技术的发展,计算机视觉算法逐渐成为图像处理领域的研究热点.其中SIFT(scale invariant feature transform)算法是目前机器视觉领域应用最成功的算法之一.由于在尺度不变、旋转不变、光照不变等方面的独特优势,SIFT被广大视觉领域的研究者借鉴与学习.但是SIFT算法本身也存在一些问题,如仿射性能不太理想,计算复杂度过高等,因此针对它的多种改进算法不断出现.本文对SIFT的发展历史、SIFT算法的演变以及它不同领域的典型应用给出了一个比较全面的综述,比较了各类算法的优缺点.最后给出了该算法未来可能的发展方向,为视觉研究者提供参考.     

SAR图像尺度不变特征提取方法研究

与光学图像相比,SAR图像噪声干扰明显增强,导致光学图像处理领域中常用的尺度不变特征提取算法的稳定性在SAR图像中明显下降。为此,提出一种基于Harris算子的SAR图像尺度不变特征提取方法。该方法首先将单尺度图像特征点检测中具有良好稳定性的Harris算子拓展到多尺度图像域,并结合Harris算子极值点的稳定性分析实现尺度不变特征定位,以提高特征定位的稳定性。进而采用迭代滤波器取代传统卷积滤波器完成特征定位中所需高斯滤波操作,以提高特征定位的速度。最后利用特征点邻域内的像素梯度信息完成了特征描述字的构造。SAR图像实测数据验证表明,与其他尺度不变特征提取算法相比,本文算法具有更优的稳定性。     

基于曲率尺度空间的人头检测方法研究

利用人头部轮廓的形状特征,提出一种基于曲率尺度空间的人头部检测算法。算法通过比较分析得出了人头部轮廓区别于其他部分轮廓的形状特征,在多曲率尺度下,计算物体轮廓曲线上每一个点的曲率,结合形状特征信息进行人头部检测。实验结果表明,算法有效解决了复杂背景下的人头检测问题,为人头部检测提供了新的途径。     

基于尺度不变特征的目标识别与跟踪方法

针对复杂电磁环境下目标实时识别追踪的复杂性和多样性, 利用图像配准技术提出了一种基于尺度不变特征的目标识别与跟踪方法, 有效地反映了目标图像的特征分布, 提高了跟踪与识别系统的可靠性。实验表明, 当目标进行较大角度改变和背景发生剧烈变化时, 该方法能有效减小目标跟踪误差, 精确识别目标位置, 提高目标跟踪精度。     

Algebraic and geometric invariant of a pair of non-coplanar conics in space

It is easy to construct the geometric invariant of a pair of non-coplanar conics in space. It is the crossratio of the 4 intersection points of the two conics with the common line of the two conic planes. In this paper, the algebraic invariant of a pair of non-coplanar conics is derived from the invariant algebra of a pair of quaternary quadratic forms by using the dual representation of space conics. Then, the relationship between the algebraic invariant and the geometric invariant is established.     

改进的基于凸壳仿射不变量的图像识别和配准算法

提出了一种新的基于凸壳和仿射不变量的图像识别和配准的方法。该方法利用从参考图和测试图中得到的特征点提取其凸壳,并计算凸壳的仿射不变特征向量。通过比较参考图和测试图特征向量的一致性,建立它们的仿射变换关系,最后利用凸壳内特征点的匹配来实现识别和配准。该方法的优点是即使目标物体被部分覆盖或者缺损,其图像也能够达到较好的识别和配准效果。     

基于尺度不变特征变换的浮选泡沫图像动态特性提取方法

本文以矿物浮选过程为背景,针对浮选泡沫不断运动变化导致泡沫图像动态特性难以提取的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)浮选泡沫图像动态特性提取方法.首先,依据浮选泡沫独特的运动特性,提出运动匹配区间的概念,然后依据泡沫速度大小和方向对应分布范围改进SIFT算法匹配条件,在此基础上应用基于速率随机抽样一致(RANSAC)算法进一步剔除误匹配点,最后,根据匹配结果提出一种泡沫崩塌率提取方法.采用浮选现场实际泡沫图像进行验证,实验结果表明本文所提方法能够准确提取浮选泡沫速率、崩塌率等动态特性,有效剔除误匹配,同时降低了计算复杂度,提高了计算实时性.     

基于多尺度下特征点的检测

提出了一种在不同尺度空间下特征点提取的方法.该方法通过构造图像设高斯金字塔和高斯差分金字塔,进行极值检测,然后在极值点中去除低对比度的点并消除边界点的响应,得到关键点,最后计算关键点的方位和模的大小,从而得到特征点.利用该方法把取得的特征点对图像旋转、亮度变化、尺度缩放等情况下保持不变,此外对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定的稳定性.给出了实验参数,并且对实验结果进行分析.