融合全局特性的SIFT特征在图像检索中的应用

针对图像检索中现有特征描述算法对图像中目标物体特征描述不够有效的特点,提出了一种基于融合全局特性的SIFT特征图像检索算法。首先,通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤生成SIFT特征向量描述子;其次,将全局颜色特征融合到SIFT算子中共同构建联合特征描述向量,从而更加全面地描述图像信息;为了提高检索效率,利用PCA降维方法将联合特征向量进行维数约减;最后通过距离匹配进行检索。实验结果表明,该算法能够很好地应用在特定目标物的检索中,从而达到高效检索的目的。     

多分支主干监督网络下的RGB-D图像显著性检测

针对现有的RGB-D图像显著性检测技术难以充分挖掘深度图像的有效信息,无法使RGB特征和深度特征有效融合的问题,提出了一种多分支主干监督网络下的RGB-D图像显著性检测方法。基于Resnet50网络获得两种图像的各层特征,利用深度改进模块从通道和空间注意力的角度提取到有用的深度特征信息。利用特征分组监督融合模块,依据卷积神经网络的理论,对RGB和深度特征从高层到底层分组进行多尺度多模态特征融合,每组融合加入上层融合结果和真值图进行监督,最终迭代得到预测显著图。通过4个具有代表性数据集上进行的实验,对比目前先进的RGB-D图像显著性检测,表明此模型平均绝对误差指标最小,在F值、E值和S值指标上均有提高,性能优于其他模型,具有良好的鲁棒性。     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

用于虹膜识别的多尺度图像基特征提取

提出了一种新的虹膜特征提取算法．采用不同的图像基函数分析虹膜图像的基本微观结构,从而确定主导虹膜图像产生的图像基为LoG函数,进而利用LoG函数在多尺度空间检测虹膜细节特征．不同与传统多尺度分析的独立编码方法,通过推导LoG滤波器的标准化参数,计算标准化响应在尺度空间上的局部极值,确定虹膜每一细节特征的最佳尺度,只编码细节点在最佳尺度上的滤波输出,从而使得特征模板与单尺度分析时相同．实验比较表明,该方法用八分之一特征码长取得了与Dauman所提算法相近的性能,且与其他基于细节特征多尺度分析的虹膜识别算法相比,系统识别等错误率至少降低了5％．     

Kinect与二维激光雷达结合的机器人障碍检测

在Kinect相机和二维激光雷达结合的基础上,提出了一种适用于移动机器人、低成本的障碍物三维感知方法。该方法首先通过Kinect相机和二维激光雷达联合标定建立深度图像点与激光雷达测距点的对应关系,然后,融合二者的检测数据得到环境障碍物位置。具体步骤为:1）Kinect相机与二维激光雷达分别从环境中获取深度图像和二维激光数据;2）将深度图像转换成虚拟二维激光数据;3）根据联合标定得到的对应关系融合虚拟激光数据与二维激光雷达数据,得到障碍物的位置。实物测试证明该方法正确有效,可用于移动机器人对环境障碍物的判断。     

基于RG B-D数据的自适应局部时空特征提取方法

对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度( RGB-D)信息的自适应局部时空特征提取方法。首先建立连续两灰度帧和两深度帧的金字塔以及相应的光流金字塔作为尺度空间。然后根据灰度和深度光流的水平与垂直方差自适应提取运动感兴趣区域( motion regions of interest, MRoIs)。接着仅在MRoIs内检测角点作为兴趣点,当兴趣点的灰度和深度光流同时满足局部运动约束时即为关键点,局部运动约束是在每个MRoI内自适应确定的。最后在改进的梯度运动空间计算SIFT-like描述子。 Chalearn数据库上的实验结果表明：提出方法得到了较高的识别准确率,其识别性能优于现已发表的方法。     

基于深度学习三维成型的钢板表面缺陷检测

为了解决二维检测方法难以检测带有深度信息的缺陷问题，提出全新的三维重建网络.提出基于多尺度特征增强的级联式三维重建网络(MFE-CasMVSNet)，并与点云数据处理技术结合，用于钢板表面缺陷检测.为了提高三维重建的精度，提出位置导向的特征增强模块(PFEM)和多尺度特征自适应融合模块(MFAFM)，对特征进行有效提取并减少信息丢失.提出基于曲率稀疏化的密度聚类方法 (CS-DBSCAN)，用于精确识别不同部位的缺陷.引入三维检测框，实现对缺陷的定位与检测可视化.实验结果表明，相较于图像几何的重建方法，MFE-CasMVSNet能够更加精确、快速地实现钢板表面的三维重建.相较于二维检测，三维缺陷检测能够精确获取缺陷的三维形状信息，实现对钢板表面缺陷的多维度检测.     

一种改进的水下偏振图像融合算法研究

针对传统图像融合算法造成的对比度低、细节信息模糊等问题,提出了一种改进的基于二维离散小波变换的图像融合算法.利用光强度相机和分焦平面相机同时对水下运动目标进行探测,获得光强图像和偏振图像.将计算得到的偏振度图像和偏振角图像先进行简单的融合处理,再将融合后的偏振特征图像与光强图像采用改进的二维离散小波变换进行分解,得到低频分量和高频分量.对于低频部分,提出一种基于区域方差加局部能量相结合的图像融合算法;高频部分采用一种基于Sobel算子的图像融合算法.最后将低频分量与高频分量进行二维离散小波重构,得到结果图像.仿真结果表明,与传统图像融合算法相比,该算法获得的融合图像有效地拉升了目标与背景的对比度,增强了水下图像视觉效果,有利于准确识别水下运动目标.     

快速有效的虹膜图像分割方法

针对影响虹膜识别性能的眼睑及睫毛遮挡以及瞳孔边界非标准圆等情况,提出一种新的虹膜图像分割方法．采用活动轮廓模型技术计算出瞳孔的精确边界;根据归一化虹膜图像水平方向灰度信号的小波模极值点在尺度空间的演化计算得到眼睑遮挡边界上点,并利用多项式拟合确定眼睑遮挡部分;最后结合一维Gabor滤波的眼睫毛检测结果实现有效的虹膜图像分割．与现有分割方法相比,消除了瞳孔传统圆模型给归一化虹膜图像带来的畸变影响,避免了传统眼睑边界检测过程中涉及的四维参数空间搜索范围问题,降低了算法实现复杂度．在CASIA图像库上的实验结果表明该方法可将系统识别等错误率从8%降低到4.4%．     

图像检测技术在液态试剂浓度检测中的研究与应用

该文通过设计并实现了针对实验室检测环境的一类图像检测系统研究了利用图像检测技术分析液态试剂浓度的可行性。该系统通过彩色摄像头采集检测图像,然后通过图像的颜色特征获取检测物的含量信息。该文针对检测图像的颜色特征和空间结构信息,采用颜色直方图、基于颜色的阈值分割技术、区域增长分割方法实现检测图像分割处理和统计特征的提取。最后,该文以一组荧光试剂含量检测为例,验证了本图像检测系统的可行性。     

基于差分盒维数的彩色烟雾图像识别

提出了利用差分盒维数与颜色特征相结合的图像识别方法来将彩色烟雾图像从森林背景中识别出来。该方法首先用差分盒维数算法来计算整幅图像的分形维数值并基于该值对图像进行分割,再以RGB空间的烟雾颜色特征为依据,对差分盒维数方法分割出的区域进行判别,识别出烟雾区域。为改善算法的计算精度,提高算法运算速度,提出了减少子窗口内盒子的覆盖数量、改变子窗口内灰度等级的改进算法。仿真实验结果表明,基于改进的差分盒维数方法,不仅运算速度提高近50％,而且能够更好地反映图像表面的纹理信息。再结合颜色特征能从森林背景中准确的识别出烟雾。该方法可用于森林火灾的预警。     

基于Kinect传感器的机器人室内环境检测方法

针对移动机器人室内环境检测问题,提出了一种基于Kinect传感器的目标物体检测方法.利用Kinect传感器采集的视频图像和深度数据来实现对机器人工作环境中已知特征目标物体和完全未知目标物体的检测及定位.对于已知特征目标通过颜色特征分析来完成检测,而对于完全未知的物体则通过深度地面消除算法和提取深度图像的轮廓来进行检测.利用传感器成像模型对检测出的目标区域进行三维空间定位,从而获取目标物相对于机器人的空间位置信息.基于移动机器人平台进行实验,结果表明,该方法能够有效地实现室内环境信息的检测及定位.     

基于深度神经网络的车辆特征识别方法

提出了一种基于深度神经网络的车辆特征识别方法,通过车辆特征智能检测识别实现交通智能监控和管理.采用三维区域轮廓扫描方法进行车辆图像采集和几何形状判断,对采集的车辆图像进行边缘轮廓检测和信息增强处理,突出车辆的类别属性特征点,在仿射不变区域对车辆角点分布信息进行直方图均衡化处理,实现车辆像素特征点的提取.对提取的像素特征点采用深度神经网络进行分类训练,实现车辆特征的智能识别.选取大量交通视频图像进行实验,仿真结果表明采用该方法进行车辆特征识别的成功率较高,输出车辆特征点正确的像素总数较多,对目标车辆的准确检测定位性能较好.     

三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计

现有的图像重构算法未进行立体匹配处理,导致重构的图像与原图像相比在细节方面差距较大,甚至出现失真.为此,进行了三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计.采集二维人脸图像,进行相机标定、图像灰度化、图像滤波等预处理;利用算子提取人脸图像特征点并根据特征点分布进行立体匹配;对立体匹配后的特征点进行划分,得到人脸特征网格组成的三维模型;将二维图像中的纹理映射到三维模型上,实现三维重构.结果表明:所设计的算法减少了重构图像与原图像在细节上的差距,解决了重构图像的失真问题.     

一种红外可见光图像融合及其目标识别方法

为结合红外图像和可见光图像对目标检测识别的优点,提出了一种红外可见光图像融合及其目标识别方法.该方法根据数学形态学算法获得局部感兴趣区域,减少图像特征点生成范围,提高效率;通过使用基于多模态图像尺度与部分灰度不变图像特征算法建立合适的特征点定位和描述;最终根据局部不变性匹配原则,实现图像误匹配消除,得到配准关系.实验结果表明,本文方法能实现融合图像多目标的检测识别,其精度好,有一定的应用前景.     

基于显著点颜色-空间分布特征的图像检索算法

提出了一种基于显著点的颜色和空间分布特征的图像检索算法。首先使用Harris颜色点检测器提 取图像的显著点;再以显著点为主线,设计了一种基于显著点的环形颜色直方图方法,将显著点的局部颜色特征与 空间分布结构有效结合;最后利用信息熵表示图像颜色的空间分布信息,既考虑了图像的空间分布特征,又降低了 运算复杂度。实验结果表明,该方法实现简单,在检索精度上明显优于基于全局特征的图像检索算法。     

基于特征匹配的图像真伪检测方法的研究

针对基于SIFT特征匹配的图像篡改检测算法存在篡改区域定位不清晰,以及SIFT误匹配现象会对篡改区域分辨造成干扰的问题,提出一种基于数学形态学和特征匹配的图像篡改区域定位方法.首先在尺度空间上对图像进行极值检测,对图像特征关键点进行定位,确定图像梯度方向,形成特征点描述子;然后基于欧式距离对特征描述子进行两两匹配形成块...     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.     

多模态多维信息融合的鼻咽癌MR图像肿瘤深度分割方法

收集421名鼻咽癌患者头颈部水平位T1加权（T1W）、T2加权（T2W）以及T1增强（T1C）三种模态MR图像,并由2名经验丰富的临床医生对图像中的肿瘤区域进行勾画,将其中346位患者的多模态图像及其标签作为训练集,将剩余75位患者的多模态图像及其标签作为独立测试集;分别构建单模态多维信息融合、两模态多维信息融合以及多模态多维信息融合（MMMDF）的卷积神经网络（CNN）,并对模型进行训练和测试;使用Dice、豪斯多夫距离（HD）与面积差占比（PAD）评估3种模型的性能,结果表明,多模态多维融合模型的性能最优,两模态多维信息融合模型性能次之,单模态多维信息融合模型性能最差. 结果证明,多模态二维与三维特征融合的深度卷积网络能够准确有效地分割鼻咽癌MR图像中的肿瘤.     

土壤显微图像三维重建系统

本系统从研究珠江三角洲饱和粘土的微结构特性入手,通过取原状土样,用电子显微镜扫描拍摄原状结构的像片,对原状结构的图像进行空隙比与空隙率计算,从二维粘土微粒结构的灰度图像中计算其三维信息.本系统的核心任务是实现二维到三维的转化过程,该过程采用基于深度图像的三维重建方法生成三维图像.