基于SURF目标跟踪算法研究

SIFT算法是特征图像特征提取中一种最具鲁棒性的算法,但是其在特征提取匹配上速度较慢,很难满足实时目标跟踪的要求。使用SURF特征提取方法既保持了SIFT算法的高精度的优点,又克服了速度慢的缺陷。提出使用SURF提取并且匹配目标的特征点,用重心算法计算目标的脱靶量,通过小区域跟踪方法和高速硬件平台实现目标的实时跟踪。实验证明,算法对目标的轻微旋转、部分遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,跟踪速度比SIFT算法也极大提高。     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

基于局部特征图像匹配算法改进

本文针对SIFT算法存在着特征提取及匹配速度慢,在灰度变化相似的区域产生误匹配的缺陷,讨论了SIFT 的改进算法-SURF算法的原理及应用方法,对算法进行检验,指出SURF算法在提取特征点时更偏重于提取鲁棒性较强的点,同时,摒弃一些鲁棒性较弱的点,对鲁棒性强的特征进行匹配以减少计算时间,使SURF在实时性处理和大量图片...     

一种改进的SIFT—PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法（尺度不变特征）提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）相结合的SIFT—PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。     

基于多项式展开及Harris角点的轨迹跟踪系统

提出了一种基于多项式展开帧间估计和Harris角点检测的运动轨迹跟踪系统。系统先将视频监控图像输入系统,转化为灰度图,以便进行特征提取;接下来确定兴趣区域抓取目标点,提取ROI内角点坐标;最后确定角点的新坐标,定位目标在下一帧的位置,从而实现对目标的跟踪。通过对常用的光流检测算法和角点判断方式进行分析比较,最终选择多项式展开帧间估计和Harris角点检测算法作为图像配准和角点跟踪的方案,并进行参数优化,使系统的鲁棒性和得到了提升,并更能够适应复杂的环境条件。     

基于角点增强的抗打印扫描零水印算法

利用角点检测算法提取与图像旋转、平移、缩放等操作无关的Harris角点,对角点响应值与象素值的关系进行分析,进而角点增强响应值,以保证打印扫描前后检测到的角点具有较高的一致性,对角点构造特征向量作为图像的零水印信息。另外,针对已有局部特征描述子在打印扫描前后特征点匹配率不稳定这一问题,提出新的匹配算法,首先根据局部特征描述子进行粗匹配,然后用聚类法进行精匹配保证特征点匹配率。在水印检测时,对匹配成功的特征点进行遍历,将图像的局部特征信息和位置信息生成一维向量,对该一维向量作相似性运算,即可判别待检测图像是否含有零水印信息。实验结果表明,该算法对打印扫描等攻击具有一定的鲁棒性。     

基于TBGC的航拍视频车辆检测算法

针对移动航拍视频中车辆检测准确度低的问题,提出一种基于三邻域点二值梯度轮廓(Three-neighbor-point Binary Gradient Contour,TBGC)特征的航拍车辆检测算法。对相邻帧图像进行SURF(speeded-up robust features)特征点提取匹配,利用角度判别剔除错误匹配点完成图像配准,采用帧间差分获得运动目标的候选区域。由于传统二值梯度轮廓(Binary Gradient Contours,BGC)特征忽略中心像素特性,提出基于3×3邻域相邻像素点量化操作的TBGC特征。提取候选区域的TBGC特征,并利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)完成最终的航拍视频车辆检测。实验中利用提出的TBGC特征在8个数据集上分别与BGC1、LBP、HOG特征进行对比实验,实验结果表明TBGC算法的检测率明显优于传统经典算法,平均检测率为93.09%,并且具有较好的鲁棒性。     

基于Harris角点的木材CT图像配准

提出一种三角形法描述Harris特征点的方法,该算法首先利用Harris算子对两幅图像进行角点检测,将检测到的角点按照权值大小进行排序后,利用三角形法对特征点进行特征描述,从而找出两幅图像间特征点相互对应的关系,同时也得到了图像配准所需要的参数。实验结果证明,该算法配准准确率高,速度快,具有很强的鲁棒性。     

区域快速鲁棒特征跟踪电子稳像

针对稳像过程中稳像精度易受光照变化、噪声、局部遮挡等因素的影响,提出了一种区域快速鲁棒性不变特征跟踪稳像算法。首先采用改进的快速鲁棒性特征(SURF)算法提取图像局部区域特征点及其描述,然后,采用动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,实现局部区域特征点跟踪匹配,最后利用配准的特征点对,根据均方差最小计算稳像的全局参数实现稳像。在不同光照条件、噪声环境下进行了稳像测试,加入20%的高斯噪声时均能100%地重复检测特征,达到亚像素定位精度,误匹配率低。     

基于融合图像特征的角点提取方法

基于图像边缘的角点提取往往对噪音敏感,提取精度较高但运算量大,而基于图像灰度的角点提取易于实现但提取效果不佳.因此提出一种融合图像边缘特征和图像灰度特征的角点检测方法.首先在一较低尺度用Canny算法求出所有边缘点,然后求出每一边缘点的曲率值并求出初始角点集,利用Harris算法通过实验在一较优尺度下对初始角点进行筛选并确定最终的角点集合.所提方法融合图像角点提取的两大特征,可以有效改进在单一特征提取下的不足.通过对比实验,该算法明显地提高了图像角点检测性能.     

基于多特征组合的协方差目标跟踪方法

基于多特征组合的协方差矩阵表征目标的方法,研究用协方差矩阵来描述跟踪的感兴趣区域(ROI),从而提出基于速度预测和前景的协方差目标跟踪方法.因为积分图方法可以加快协方差的计算速度,在提出的协方差跟踪方法中使用了积分图快速算法,进一步提高算法的效率.结合目标速度的预测和前景提取缩小搜索范围,加快了匹配速度,使所提出的协方差目标跟踪方法能更进一步提高跟踪效率和准确性.通过背景强干扰、光照变化和相同颜色遮挡情况下的目标跟踪实验,结果表明基于速度预测和前景的协方差的跟踪方法在复杂场景下跟踪的准确性很高,跟踪的鲁棒性和快速性有明显提高.     

基于SURF算法和OpenCV的掌纹识别技术研究

该文提出了一种基于快速鲁棒特征算法和OpenCV的掌纹识别方法。首先应用固定阈值法将手掌二值化,并提取出有效掌纹区域。然后用快速鲁棒特征算法提取并描述该区域的特征点,再通过随机采样一致性算法进行特征点之间的匹配。最后,通过一系列测试对该系统的性能进行了评估,实验结果证明该系统对掌纹图像的旋转、亮度和尺度变化具有较好的鲁棒性,且具有比较高的识别精度和时间性能。     

一种基于改进SURF的视频DNA生成算法研究

为有效提高视频内容管理的准确性和高效性,本文借鉴生物信息学的方法,提出了一种降维改进的SURF算法和K-means算法相结合的视频DNA提取算法。该算法通过提取关键帧的SURF特征得到特征点集合,并对其进行K-means聚类构建视觉词袋模型,并将SURF特征通过视觉词袋模型量化为视觉词汇,并最终编码生成视频DNA。实验结果表明,采用改进的SURF算法生成的视频DNA具有良好的准确性和鲁棒性,并能在时间开销方面得到一定的提高。     

强背景噪声下红外目标的鲁棒性跟踪算法

提出了一种将边缘检测与改进Mean Shift 算法相结合的红外目标跟踪算法．初选了原始红外图像边缘后,再利用非线性边缘检测算法进行处理,有效地消除了原始红外图像中的大部分噪声,并能获取高质量的图像边缘信息．在此基础上,采取更新目标模型、目标模板背景加权以及候选目标区域核加权的方式改进Mean Shift算法,以增强Mean Shift算法跟踪目标的稳定性及对背景噪声的鲁棒性,从而实现强背景噪声下运动红外目标的快速、准确跟踪．实验结果表明,该算法不仅计算量较少,提高了跟踪速度,而且对背景噪声有很强的鲁棒性．     

视频拼接中最优自适应单应性矩阵求解算法

针对交通场景中对视频拼接速度要求较高的特点,提出了利用视频帧最优单应性矩阵进行实时拼接的双线程快速算法。首先,利用SURF(Speeded up robust features)算法提取图像特征点;其次,通过NN(Nearest neighbor)算法以及优化的RANSAC(Random sample con-sensus)算法进行特征点的匹配,并去除误匹配点对;再次,利用重叠区域的归一化协方差相关函数最大化得到视频前k帧配准效果最佳的单应性矩阵,作为后继视频帧场景拼接的映射矩阵;同时,采用KLT算法对k+1的后继视频帧特征点进行动态跟踪,若匹配点对的数量变化超过了给定的阈值,则认为当前的最优单应性矩阵需要进行优化和变换,重新计算k幅视频帧中新的特征点对,经匹配后求取新的最优单应性矩阵。在交通场景中的拼接实验证明,该快速算法平均视频帧的拼接处理速度小于100ms,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,具有参数估算准确,计算量小、速度快的优点,能够满足系统对视频拼接的实时性和精确性要求。     

基于SURF算法的细胞显微图像拼接方法的改进

为提高细胞显微图像的拼接速度,对基于SURF特征提取的显微图像拼接方法进行了改进.首先利用SURF算法提取待拼接图像的特征点,接着提取待拼接图像的边缘,将图像边缘上的特征点保留下来,进行下一步匹配与图像融合.实验结果表明:改进的方法能够获得理想的拼接效果,并且大大地提高了运算速度.