基于二维EMD的Harris角点检测算法

为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进行角点检测,最后采用层层筛选的方法提取角点。对比实验结果表明,新算法得到的角点更加丰富,抗噪性增强,明显提高了图像角点检测性能。     

基于方向可调滤波器的改进Harris算子

目的旨在传统Harris角点检测算子的基础上进行改进,以提高算子的漏检率和伪角点检测能力。方法以自动物流包装线上物料的识别为例,把获取到的图像先进行预处理,得到灰度图像,在灰度图的基础上,首先通过方向可调滤波器进行4个不同角度的旋转,再分别进行角点检测,最后通过逻辑运算综合判断真伪角点。结果把图像预处理的图像数据使用改进后的Harris角点检测算子进行角点检测,并与经典角点检测算子进行比较,结果表明改进后的算子确实有很强的辨别真伪角点的能力。结论实验证明该方法可有效提高角点检测算子的识别准确率,误检率降低到了1.3%,漏检率降低到了2.9%。     

基于Harris角点的抗几何攻击数字水印算法研究

目的针对第2代数字水印算法具有良好的抗几何攻击能力,提出一种基于Harris提取特征区域并结合标志区的新算法,可有效抵抗几何攻击。方法首先对载体图像进行预处理,得到标准图Harris,提取并筛选特征点,要求特征点稳定集中,再根据水印大小确定嵌入水印的特征区域,筛选特征区域并进行小波分解;最后根据变换后子带的系数均值及调制因子调整小波系数,水印信息被分块后依次嵌入特征区域分解后的子带。结果实验显示文中算法的不可见性好,提取水印的相似度高,PSNR值均在65 dB之上,NC值均大于0.8。结论该算法水印的提取不需原图的参与,具极强的鲁棒性,可有效抵抗常见信号处理攻击。     

基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

基于投票策略的图像配准算法

针对二维刚体图像配准,本文提出了一种由粗到细的图像配准方法.该方法首先由多尺度Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,采用基于投票策略的特征点匹配算法进行初步配准,有效地减少假点和不稳定点,然后对变换矩阵参数进行初估计,采用基于窗的精细算法对变换矩阵参数进行精估计,并得到最终的变换矩阵.实验结果表明,该算法具有高精度,对噪声鲁棒和低计算量的特点.     

一种基于Harris特征点和DWT-SVD的图像盲水印算法

目的针对第2代数字水印技术,提出一种基于Harris特征点和DWT-SVD的图像盲水印算法。方法提取归一化图像的Harris特征点;选取部分稳定特征点来确定要嵌入水印的特征区域;将特征区域作一次小波分解得到的低频子带,对低频子带进行分块,并对每一块进行奇异值分解,通过对每块中最大奇异值进行加权的方法来嵌入水印信息。结果 PSNR值均大于45 d B,NC值接近于1,说明该算法具有可行性。结论该算法对剪切攻击具有很好的鲁棒性,同时该算法也能很好地抵抗噪声、中值滤波攻击、提高亮度攻击、降低亮度攻击、基本图像处理操作的攻击。     

基于双日视觉技术在架空线路弧垂检测中的研究

研究了架空线路弧垂检测的原理,探讨了图像提取、图像处理等问题,从理论上研究了双目视觉技术在架空线路弧垂检测中的重要应用。通过自适应消除图像背号以及对图像边缘检测得出双目视觉技术在架空线路弧垂检测中的可行性。     

基于角点和局部特征描述子的快速匹配算法

提出了一种基于角点检测和灰度差分不变量区域统计直方图的局部特征描述子相结合的快速匹配算法。通过建立较少图层的阶梯金字塔,利用Shi-Tomasi算法提取图层中数量适中的强角点。采用具有几何意义的低阶灰度差分不变量描述图像特征,改进了传统算法对噪声及角点位置偏差敏感、计算复杂等问题。实验结果表明算法在保证具有旋转、尺度缩放、光照及小视角变化、模糊等性能不变的同时,整体匹配所耗时间以及正确匹配率均优于SIFT和SURF算法。     

具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准

多源传感器成像原理的差异给图像配准带来了很大困难,本文针对红外与可见光图像配准提出了一种具有SIFT描述特征的Harris角点多源图像配准算法。首先建立多尺度空间,以多尺度空间检测尺度不变的Harris角点作为特征点;然后通过改进SIFT对特征点的描述方法,采用圆环结构算子对Harris角点进行类SIFT的特征描述;最后利用双向最近邻方法进行匹配,通过最小二乘法实现图像的配准。实验证实了算法配准的精确性、快速性和稳定性,具有较好的配准效果。     

基于改进SUSAN算法的卡钳排气螺钉参数辨识

为对汽车卡钳排气螺钉的微小螺纹尺寸实现高精度在线检测,提出一种基于改进SUSAN算法的卡钳排气螺钉参数辨识方法。首先,对经过兴趣域提取的螺纹图像进行二值化及边缘保持滤波处理,减小光线、噪声等对图像的干扰;SUSAN算法是采用一个近似圆形的模板在图像上移动,寻找出模板内部每个图像像素点的灰度值与模板中心像素的灰度值相同或相似的区域,再根据区域大小判断出角点位置,运用Forstner算子可进一步获得准确的角点坐标,从而计算出M10螺纹大径、中径、小径、螺距及牙型角等几何参数;利用该算法设计一套基于机器视觉螺纹检测系统,并利用万工显与该方法进行比对实验。实验结果表明:该方法的螺距、大径、中径、小径的测量精度为0.01 mm,牙型角精度为8′,均满足螺纹紧固件的测量精度要求,且比传统算法精度高。     

基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法

目的针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠度量图像的结构特征来实现篡改检测,忽略了图像的强度特征,使其在各种几何变换下难以准确检测出伪造内容,导致检测结果中存在漏检和误检等问题,设计一种基于Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。方法利用Harris算子对图像的特征点进行精确的提取。通过特征点构造圆形特征区域,求取该区域的Zernike矩,通过Zernike矩的大小实现对特征点的描述。随后,利用不同阶数的Zernike矩来描述图像的强度特征和纹理特征,从而构造匹配模型,对图像特征进行粗匹配,并引入RANSAC方法对粗匹配结果进行优化。最后,利用形态学腐蚀与膨胀操作将特征区域进行连通,以确定篡改区域。结果实验结果表明,与已有的图像伪造检测方案相比,所提算法具备更高的检测精度和鲁棒性,在噪声和旋转等变换下仍有更好的检测效果。结论所提技术拥有较高的伪造检测准确性,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

Shi-Tomasi角点区域的拷贝图像检测

针对由于裁剪、翻转和旋转等产生的图像拷贝问题,提出一种Shi-Tomasi角点的拷贝检测算法.先使用Shi-Tomasi角点检测算法提取图像的局部角点;然后在以Shi-Tomasi角点为中心的圆环区域内计算特征向量的协方差描述子(多特征融合);最后通过协方差描述子的相似性度量来检测圆环区域的相似性,并以此判断检测图像是否为原图像的拷贝.实验结果证明,该检测算法对图像的裁剪、旋转等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于模板匹配的柱面全景图拼接优化算法

在保证拼接质量的前提下,为了有效地提高拼接速度,根据全景图拼接的特点,提出一种模板匹配优化算法。该算法逐一分析了模板的尺寸、匹配时的搜索方式和搜索范围对拼接速度的影响,给出一个优化模板尺寸、确定搜索范围及搜索方式的新方法,并给出一个实例,证实了该算法的可靠性。     

基于YOLOv3检测和特征点匹配的多目标跟踪算法

针对传统多目标跟踪算法中行人检测速度慢、易受光照变化、行人快速移动及部分遮挡因素的影响造成行人目标跟踪性能差等问题,提出一种根据经典的Tracking-by-Detection模式,采用深度学习YOLOv3算法检测行人目标,然后利用FAST角点检测算法与BRISK特征点描述算法对相邻帧间的行人目标进行特征点匹配,实现多...