面向像对直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法

目的 像对直线特征匹配是计算机视觉的重要研究内容,现有这类匹配方法均存在不同程度的误匹配问题。导致此问题的主要因素包括直线检测结果没有位于图像的真正边缘处、缺乏匹配线对的一致性校验。为此本文提出一种面向像对直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法。方法 首先提取像对的边缘特征获得二值化边缘图,通过边缘梯度图及梯度矢量图（GVF）建立梯度引力图。其次,采用直线检测方法提取像对的直线特征,并通过梯度引力图矫正直线位置。最后,采用点特征匹配结果计算像对极线,并结合直线匹配结果确定最后的局部校验特征区域,通过随机抽样一致小邻域范围内特征相似性校验直线匹配结果,从而剔除误匹配直线。结果 对一组宽基线像对进行匹配实验,与直接采用直线匹配算法获得的匹配结果相比,矫正后的匹配结果剔除了大部分误匹配线对,将匹配准确率从50%提高到84%,继续提纯该匹配结果获得了100%的匹配准确率。在另一组宽基线像对的匹配实验中,经本文方法处理后的匹配准确率提高近30%。与前两组实验相比,第3组实验的像对摄影姿态变化不大,仅在尺度上有所区别,经本文方法处理后配准率从92%提高到100%。结论 采用本文方法可以大幅提高像对直线特征匹配的准确率,同时该方法可以很容易对其他直线匹配结果进行校正与提纯,具备较高的实用性。     

三维图匹配算法

目的 现有的图匹配算法大多应用于二维图像,对三维图像的特征点匹配存在匹配准确率低和计算速度慢等问题。为解决这些问题,本文将分解图匹配算法扩展应用在了三维图像上。方法 首先将需要匹配的两个三维图像的特征点作为图的节点集;再通过Delaunay三角剖分算法,将三维特征点相连,则相连得到的边就作为图的边集,从而建立有向图;然后,根据三维图像的特征点构建相应的三维有向图及其邻接矩阵;再根据有向图中的节点特征和边特征分别构建节点特征相似矩阵和边特征相似矩阵;最后根据这两个特征矩阵将节点匹配问题转化为求极值问题并求解。结果 实验表明,在手工选取特征点的情况下,本文算法对相同三维图像的特征点匹配有97.56%的平均准确率;对不同三维图像特征点匹配有76.39%的平均准确率;在三维图像有旋转的情况下,有90%以上的平均准确率;在特征点部分缺失的情况下,平均匹配准确率也能达到80%。在通过三维尺度不变特征变换（SIFT）算法得到特征点的情况下,本文算法对9个三维模型的特征点的平均匹配准确率为98.78%。结论 本文提出的基于图论的三维图像特征点匹配算法,经实验结果验证,可以取得较好的匹配效果。     

检测肺结节的3维自适应模板匹配

目的 针对传统模板匹配方法检测肺结节存在的问题,提出一种用于CT图像中检测肺结节的3维自适应模板匹配算法。方法 首先,从CT序列图像中分割出3维肺实质,采用Canny算子等方法从分割出的3维肺实质中提取3维感兴趣区域作为候选肺结节;然后,确定每个3维感兴趣区域的主方向和中心层,并以此中心层作为信息层,沿主方向对信息层进行3维扩展生成3维模板;最后,对自适应模板和候选结节的3维归一化互相关(NCC)相关系数进行计算,将相似性高于设定阈值的区域标记为肺结节。结果 采用66个临床CT病例对本文方法进行了肺结节检测实验,结果显示本文方法对肺结节检测的敏感率为95.29%,假阳性为12.90%。结论 本文方法对检测肺结节具有较高的敏感率和准确率,可在临床上有效辅助放射科医生对肺结节进行检测,从而提高放射科医生检测肺结节的准确性和工作效率。     

局部自适应的灰度图像彩色化

目的 现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法 首先结合SVM（support vector machine）和ISLIC（improved simple linear iterative clustering）算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果 实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3.5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4.0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论 本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。     

定位图像匹配尺度与区域的摄像机位姿实时跟踪

目的 提出一种定位图像匹配尺度及区域的有效算法,通过实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中的特征点匹配,实现摄像机对模板图像的实时跟踪,解决3维跟踪算法中匹配精度与效率问题。方法 在预处理阶段,算法对模板图像建立多尺度表示,各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内采用ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）方法提取特征点并生成描述子,由此构建图像特征点的分级分区管理模式。在实时跟踪阶段,对于当前摄像机获得的图像,首先定位该图像所对应的尺度范围,在相应尺度范围内确定与当前图像重叠度大的图像区域,然后将当前图像与模板图像对应的尺度与区域中的特征点集进行匹配,最后根据匹配点对计算摄像机的位姿。结果 利用公开图像数据库（stanford mobile visual search dataset）中不同分辨率的模板图像及更多图像进行实验,结果表明,本文算法性能稳定,配准误差在1个像素左右;系统运行帧率总体稳定在2030 帧/s。结论 与多种经典算法对比,新方法能够更好地定位图像匹配尺度与区域,采用这种局部特征点匹配的方法在配准精度与计算效率方面比现有方法有明显提升,并且当模板图像分辨率较高时性能更好,特别适合移动增强现实应用。     

融合多特征与先验信息的显著性目标检测

目的 图像的显著性目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题。针对现有显著性目标检测结果存在的纹理细节刻画不明显和边缘轮廓显示不完整的问题,提出一种融合多特征与先验信息的显著性目标检测方法,该方法能够高效而全面地获取图像中的显著性区域。方法 首先,提取图像感兴趣的点集,计算全局对比度图,利用贝叶斯方法融合凸包和全局对比度图获得对比度特征图。通过多尺度下的颜色直方图得到颜色空间图,根据信息熵定理计算最小信息熵,并将该尺度下的颜色空间图作为颜色特征图。通过反锐化掩模方法提高图像清晰度,利用局部二值算子（LBP）获得纹理特征图。然后,通过图形正则化（GR）和流行排序（MR）算法得到中心先验图和边缘先验图。最后,利用元胞自动机融合对比度特征图、颜色特征图、纹理特征图、中心先验图和边缘先验图获得初级显著图,再通过快速引导滤波器优化处理得到最终显著图。结果 在2个公开的数据集MSRA10K和ECSSD上验证本文算法并与12种具有开源代码的流行算法进行比较,实验结果表明,本文算法在准确率-召回率（PR）曲线、受试者工作特征（ROC）曲线、综合评价指标（F-measure）、平均绝对误差（MAE）和结构化度量指标（S-measure）等方面有显著提升,整体性能优于对比算法。结论 本文算法充分利用了图像的对比度特征、颜色特征、纹理特征,采用中心先验和边缘先验算法,在全面提取显著性区域的同时,能够较好地保留图像的纹理信息和细节信息,使得边缘轮廓更加完整,满足人眼的层次要求和细节要求,并具有一定的适用性。     

快速定位图像尺度和区域的3维跟踪算法

目的 传统的2维自然图像的增强现实算法,对模板图像的各个尺度下的整个图像提取特征点并保存到特征点数组中,跟踪阶段对模板图像提取出的所有特征点进行匹配,造成了大量的无效运算,降低了特征匹配的效率.为了解决这个问题,将模板各个尺度的图像进行区域划分,提出了一种快速定位图像尺度和区域的算法,缩小特征匹配的范围,加快3维跟踪的速度.方法 预处理阶段,通过对图像金字塔每一尺度图像分成小区域,对模板图像上的特征点进行分层次分区域的管理.在系统实时跟踪阶段,通过计算几何算法快速确定当前摄像机图像所对应的尺度和区域,从而减小了特征匹配的范围.结果 该方法大幅度缩小了特征匹配的范围,降低了特征匹配所消耗的时间,与传统算法相比,在模板图像分辨率较大的情况下特征匹配阶段时间可以缩短10倍左右,跟踪一帧图像的时间缩短1.82倍.系统实时跟踪过程中的帧率总体保持在15帧/s左右.结论 提出的快速定位图像尺度和区域算法适用于移动设备上对2维自然图像的跟踪,尤其在模板图像分辨率较大的情况下,算法能够显著减小特征匹配的范围,从而提升了实时3维跟踪算法的运行效率.     

融合多姿势估计特征的动作识别

目的 为了提高静态图像在遮挡等复杂情况下的动作识别效果和鲁棒性,提出融合多种姿势估计得到的特征信息进行动作识别的方法。方法 利用已得到的多个动作模型对任意一幅图像进行姿势估计,得到图像的多组姿势特征信息,每组特征信息包括关键点信息和姿势评分。将训练集中各个动作下所有图像的区分性关键点提取出来,并计算每一幅图像中区分性关键点之间的相对距离,一个动作所有图像的特征信息共同构成该动作的模板信息。测试图像在多个动作模型下进行姿势估计,得到多组姿势特征,从每组姿势特征中提取与对应模板一致的特征信息,将提取的多组姿势特征信息分别与对应的模板进行匹配,并通过姿势评分对匹配值优化,根据最终匹配值进行动作分类。结果 在两个数据集上,本文方法与5种比较流行的动作识别方法进行比较,获得了较好的平均准确率,在数据集PASCAL VOC 2011-val上较其他一些最新的经典方法平均准确率至少提高近2%。在数据集Stanford 40 actions上,较其他一些最新的经典方法平均准确率至少提高近6%。结论 本文方法融合了多个姿势特征,并且能够获取关键部位的遮挡信息,所以能较好应对遮挡等复杂环境情况,具有较高的平均识别准确率。     

根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配

目的 立体匹配算法是立体视觉研究的关键点,算法的匹配精度和速度直接影响3维重建的效果。对于传统立体匹配算法来说,弱纹理区域、视差深度不连续区域和被遮挡区域的匹配精度依旧不理想,为此选择具有全局匹配算法和局部匹配算法部分优点、性能介于两种算法之间、且鲁棒性强的半全局立体匹配算法作为研究内容,提出自适应窗口与半全局立体匹配算法相结合的改进方向。方法 以通过AD（absolute difference）算法求匹配代价的半全局立体匹配算法为基础,首先改变算法匹配代价的计算方式,研究窗口大小对算法性能的影响,然后加入自适应窗口算法,研究自适应窗口对算法性能的影响,最后对改进算法进行算法性能评价与比较。结果 实验结果表明,匹配窗口的选择能够影响匹配算法性能、提高算法的适用范围,自适应窗口的加入能够提高算法匹配精度特别是深度不连续区域的匹配精度,并有效降低算法运行时间,对Cones测试图像集,改进的算法较改进前误匹配率在3个测试区域平均减少2.29%;对于所有测试图像集,算法运行时间较加入自适应窗口前平均减少28.5%。结论 加入自适应窗口的半全局立体匹配算法具有更优的算法性能,能够根据应用场景调节算法匹配精度和匹配速度。     

虚拟结肠镜中皱襞预匹配的结肠配准

目的 虚拟结肠镜是一种采用CT或者MRI图像重建出结肠3维结构,通过漫游虚拟结肠来检测结肠组织,一般用于早期结直肠癌筛查。结肠配准能够有效提高息肉检测的效率和精确度,但由于仰卧和俯卧位下的结肠图像形变太大,现有的配准方案中特征点的提取没有考虑到较多特殊情况,因此需要寻找一个新的配准方案完成完整的结肠配准。方法 提出了一种新的结肠图像配准方法,能够完成不同体位获取的虚拟结肠图像之间的配准。首先提取可以反映结肠结构信息的皱襞特征,用模板匹配和特征匹配方法找出两幅结肠中匹配的皱襞对。然后将匹配对的中心点作为标记点,做基于标记点的非刚性粗配准,最后将两幅图做B样条配准完成细配准。这种方法能够将结肠内部较大的形变先矫正,使得两幅图之间的形变缩小到一定范围,然后利用传统配准方法能够完成配准。结果 在5套数据中,找到能够成功匹配的皱襞区域数量占所有分割出的皱襞区域总数量的62%左右,匹配错误率为4.7%左右。完成皱襞粗配准后,结肠形变明显趋于一致,灰度值相对误差减小,最终完成了结肠配准。结论 先进行皱襞匹配再做基于匹配好的皱襞的映射关系做结肠配准,能够将存在较大形变的两套结肠匹配起来。在之后的工作中需要量化特征点选取对配准结果的影响,同时在做配准评估时,单纯采用灰度差值不能很好完成评估,因为灰度特征只能一定程度反映整体差异,不能很好体现结构差异,需要添加其他评估标准辅助配准评估。     

Super-pattern matching

Some recognition problems are either too complex or too ambiguous to be expressed as a simple pattern matching problem using a sequence or regular expression pattern. In these cases, a richer environment is needed to describe the patterns and recognition techniques used to perform the recognition. Some researchers have turned to artificial-intelligence techniques and multistep matching approaches for the problems of gene recognition [5], [7], [18], protein structure recognition [13], and on-line character recognition [6]. This paper presents a class of problems which involve finding matches to patterns of patterns, orsuper- patterns, given solutions to the lower-level patterns. The expressiveness of this problem class rivals that of traditional artificial-intelligence characterizations, and yet polynomial-time algorithms are described for each problem in the class.This work was supported in part by the National Institute of Health under Grant ROI LM04960 and by the Aspen Center for Physics.     

计算机视觉中图匹配研究进展: 从二图匹配迈向多图匹配

图匹配试图求解二图或多图之间节点的对应关系.在图像图形领域,图匹配是一个历久弥新的基础性问题.从优化的角度来看,图匹配问题是一个组合优化问题,且在一般情形下具有非确定性多项式复杂程度(non-deter-ministic polynomial, NP)难度的性质.在过去数十年间,出现了大量求解二图匹配的近似算法,并在各个领域得到了较为广泛的应用.然而,受限于优化问题本身的理论困难和实际应用中数据质量的种种限制,各二图匹配算法在匹配精度上的性能日益趋近饱和.相比之下,由于引入了更多信息且往往更符合实际问题的设定,多图的协同匹配则逐渐成为了一个新兴且重要的研究方向.本文首先介绍了经典的二图匹配方法,随后着重介绍近年来多图匹配方法的最新进展和相关工作.最后,本文讨论了图匹配未来的发展.     

基于图匹配的旋转不变弹性点匹配算法

针对旋转不变的弹性点匹配问题,提出一种基于图匹配的算法。对两点集分别构造边集合,然后定向的形状上下文距离和边长度的差别被用于度量两点集的边之间的相似性。基于边的相似性,点对应关系通过求解一个图匹配问题而恢复。实验结果表明该算法可以获得很好的配准结果并且鲁棒、高效。     

A time-series matching approach for symmetric-invariant boundary image matching

Multimedia Tools and Applications - In this paper, we address the problem of boundary image matching that supports symmetric invariance. Supporting the symmetric invariance is an important factor...     

Hierarchical chamfer matching: a parametric edge matching algorithm

The algorithm matches edges by minimizing a generalized distance between them. The matching is performed in a series of images depicting the same scene with different resolutions, i.e. in a resolution pyramid. Using this hierarchical structure reduces the computational load significantly. The algorithm is reasonably simple to implement and is insensitive to noise and other disturbances. The algorithm has been tested in several applications. Two of them are briefly presented. In the first application the outlines of common tools are matched to gray-level images of the same tools, with overlapping. In the second application lake edges from aerial photographs are matched to lake edges from a map, with translation, rotation, scale, and perspective changes. The hierarchical chamfer matching algorithm gives correct results using a reasonable amount of computational resources in all tested applications     

基于直线特征的图像配准算法

为实现高效率、高精度的图像配准,提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。首先利用LoG算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息,利用Hough变换提取图像边缘信息中的主要直线;然后以直线特征定义了参考图像和待配准图像的相似性度量,以此度量估计旋转角度,找出直线组的对应关系;最后在这些直线组中选取配准控制直线,计算配准参数,对图像配准。经过实验,验证了该算法的有效性。     

Hybrid image matching combining Hausdorff distance with normalized gradient matching

Image matching has been a central problem in computer vision and image processing for decades. Most of the previous approaches to image matching can be categorized into the intensity-based and edge-based comparison. Hausdorff distance has been widely used for comparing point sets or edge maps since it does not require point correspondences. In this paper, we propose a new image similarity measure combining the Hausdorff distance with a normalized gradient consistency score for image matching. The normalized gradient consistency score is designed to compare the normalized image gradient fields between two images to alleviate the illumination variation problem in image matching. By combining the edge-based and intensity-based information for image matching, we are able to achieve robust image matching under different lighting conditions. We show the superior robustness property of the proposed image matching technique through experiments on face recognition under different lighting conditions.     

Light-based string matching

String matching is a very important problem in computer science. The problem consists in finding all the occurrences of a pattern P of length m in a text T of length n. We describe a special device which can do string matching by performing n−m + 1 text-to-pattern comparisons. The proposed device uses light and optical filters for performing computations. Two physical implementations are proposed. One of them uses colored glass and the other one uses polarizing filters. The strengths and the weaknesses of each method are deeply discussed.