基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。     

多光谱遥感卫星图像的精确配准方法研究

针对一组多光谱遥感图像中,各谱段图像之间配准不一致的问题,本文提出了一种基于特征点的快速自动配准方法。在图像信息熵的基础上,利用环形移动窗口,自动快速寻找感兴趣区域, 并利用尺度不变特征转换（SIFT）算法提取特征。为提高精度,文中对特征初匹配方法作了改进,并用余弦定理和空间距离约束条件剔除误匹配点,之后提取最稳定的特征点对计算变换参数,完成配准。最后根据配准前后图像的互信息和特征点的均方根误差（RMSE）来衡量配准的程度。通过对大量中巴地球资源卫星拍摄的多光谱图像进行实验,该方法能达到亚像素级配准精度,并能快速对各谱段图像进行配准。      

SIFT在高分辨率SAR图像自动配准中的性能分析

合成孔径雷达(SAR)图像的自动配准长期以来都未能很好的解决,特别是高分辨率SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法。在光学图像配准中,最常用的特征点提取算法是Harris算子,而近年来SIFT(尺度不变特性变换)算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法。探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用,并选取4对有代表性的SAR图像进行了配准实验,对2种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较。通过定性及定量分析,在同轨获取的高分辨率SAR图像配准中,SIFT均能实现精确配准,其适用性及精度均优于Harris。     

基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究

为解决目前大多图像配准算法存在匹配精度低、实时性差的问题,本文提出了一种基于区域分块提取特征点的自动配准算法。该算法结合了Harris算子与SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算子的优点,先用Harris算子快速提取角点作为图像原始特征点,然后利用SIFT算子的特征描述方法对原始特征点进行描述,获得具有尺度不变性的特征点描述符,最后通过欧氏距离确定匹配点对进行图像配准。实验结果表明,该算法保留了Harris算子和SIFT算子的优点,减少了经典SIF算法提取极值点的时间,并且具有良好的鲁棒性、尺度不变性。本文针对200幅图像进行测验,当发生平移、旋转或缩放变换时,两幅图像间的匹配正确率高达95%。结果表明该算法能高效、高精度的实现图像配准。     

基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。     

基于多图像特征的遥感图像配准新方法

针对不同视角遥感图像配准中的非刚性几何畸变造成的配准误差,文章提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征距离和几何结构描述符的精确方法,用于解决中等地形起伏和成像视点变化条件下遥感图像的配准问题。该方法采用尺度不变特征变换和部分强度不变特征描述符提取可靠的特征点集,利用变换过程中约束几何结构的多图像特征,提出一种新的算法来估计点集之间的精确对应关系。包括特征描述符提取、基于几何结构约束的改进SIFT特征点集配准和非刚性图像变换等步骤。对不同视点的无人机图像和卫星图像的实验结果表明,该方法相对于目前几种先进方法具有更佳的配准性能。     

基于SIFT的图像配准方法

针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明：该方法能处理相似变换的图像配准。     

一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法

现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。     

基于KPCA-SIFT描述符的图像配准

SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理.核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法.本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算法,通过对KPCA-SIFT特征的相似性度量得到匹配点对,再根据这些匹配点对对图像进行配准.实验结果表明,KPCA-SIFT特征精确、稳定、可靠,可以得到高精度的配准.     

结合相位和ＳＩＦＴ特征相关的图像自动配准算法

提出一种鲁棒性较好的图像配准算法解决乱序输入图像序列自动拼接问题。首先为输入图像建立多分辨率金字塔,在较低分辨率图像层上进行相位相关区域搜索;接着对得到的相关区域进行SIFT特征相关验证,得到图像序列的配准关系和透视变换矩阵的初步估计;然后结合估计参数对原始图像的SIFT特征再次进行相关匹配,最终实现图像序列变换参数的精确求解。该算法结合相位相关和SIFT特征相关两种配准算法的优点并应用由粗到精的匹配策略提高了图像配准的速度和稳定性。     

三维人脸特征提取方法综述

有效提取人脸特征是人脸识别技术的关键组成部分。传统的二维图像容易受到光照、姿态及表情的影响,而三维数据被认为具有光照姿态不变性。文中从局部特征和整体特征两个角度,对三维人脸特征提取进行综述,对部分方法进行比较,并分析了方法的有效性,总结了三维人脸特征提取方法的优势和困难。     

基于SVM的多特征手写体汉字识别技术

针对传统的模板匹配法对汉字的识别率较低,文中提出一种基于SVM的多特征手写体汉字识别技术。在提取网格特征的基础上增加对汉字质心特征、笔划特征、特征点的提取,并采用SVM算法构造分类器,实现对手写体汉字的识别。实验结果表明,该方法的平均识别率为95.9%,高于传统的模板匹配法。     

通信辐射源个体特征提取技术

个体特征选择和提取是辐射源个体识别的关键,直接决定分类识别性能的好坏。由于在实际工程应用中,利用暂态特征进行通信辐射源个体识别难以实现,本文从稳态特征出发,对通信辐射源个体特征提取技术进行了综述,对特征的产生机理、在信号传播过程中所受到的污染以及在实际工程应用中的可行性做了归纳与分析。最后,指出了目前通信辐射源个体特征提取技术存在的问题,展望了个体识别技术未来可能的研究方面。     

基于整体性的隐密分析特征提取和融合方法研究

在Simmons的“囚犯问题”模型和Cachin的安全性理论模型下，如何提取并融合统计特征是隐密分析技术亟待解决的关键问题之一．基于对已有隐密分析技术及其所涉及的图像统计特征的分析，本文将隐密分析技术所涉及的统计特征定义为载体数据固有特征和隐密方法引入特征，并分别讨论了这两类特征的重要性．在阐述隐密分析技术的整体性研究方法的基础上，提出了一种基于整体性思想的特征提取及融合方法，并以研制的图像隐密分析系统（StegDetect）验证了此整体性特征提取及融合方法的有效性．     

Multi-label feature selection algorithm based on joint mutual information of max-relevance and min-redundancy

Feature selection has played an important role in machine learning and artificial intelligence in the past decades.Many existing feature selection algorithm have chosen some redundant and irrelevant features,which is leading to overestimation of some features.Moreover,more features will significantly slow down the speed of machine learning and lead to classification over-fitting.Therefore,a new nonlinear feature selection algorithm based on forward search was proposed.The algorithm used the theory of mutual information and mutual information to find the optimal subset associated with multi-task labels and reduced the computational complexity.Compared with the experimental results of nine datasets and four different classifiers in UCI,the proposed algorithm is superior to the feature set selected by the original feature set and other feature selection algorithms.     

辐射源个体特征提取技术综述

特征提取是辐射源个体识别技术的关键,也是实际应用中必须解决的首要问题.从接收信号的暂态和稳态两个方面对现有的个体特征提取技术进行了综述,指出各种特征提取技术的适用范围及关键问题.同时结合个体识别接收设备需要,对所提取的特征参量在工程应用中的测量条件及局限性进行了归纳分析与对比.最后,指出了目前辐射源个体特征提取技术存在...     

改进的图像局部特征区域描述方法

针对描述子的性能与维数相矛盾的问题,提出了一种顽健的图像局部特征区域的描述方法。首先按照像素排序将局部特征区域分割为若干个子区域,然后利用基于阈值的分段局部描述子设计方法计算描述子,并采用纹理谱加权方法累加局部描述子得到子区域描述子,最后连接各部分子区域描述子得到最终的特征描述子。该方法综合了全局信息和局部信息,在保证描述子维数较小时对噪声具有一定的顽健性。实验结果表明该方法不仅对单调强度变化和旋转变化具有不变性,而且对其他几何和光学变换具有较好的顽健性。     

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。     

基于多特征的对象检索技术

提出了一种融合图像颜色、纹理和形状特征的提取及归一化方法,并将其应用于基于内容的对象检索中,实验证明,融合颜色、纹理、和形状特征的对象检索比单一特征的对象检索效果要好。     

基于图像不变特征的目标识别新方法

基于飞机目标分析了NM(I归一化转动惯量)、不变矩、轮廓矩三种图像特征的不变性,提出了目标NMI特征提取的新方法。实验表明,基于新方法提取的NMI特征与传统的NMI特征、不变矩提取算法相比,具有良好的平移、旋转、比例不变性,且提取方法简单,易于实现。