一种基于随机亮度差量化的二进制特征描述算法-HHME2013（80）

目的：传统的基于浮点型向量表示的图像局部特征描述子（如SIFT、SURF等）已经成为计算机视觉研究和应用领域的重要工具,然而传统的高维特征向量在基于内容的大规模视觉检索应用中存在着维度灾难的问题,这使得传统浮点型视觉特征在大规模多媒体数据应用中面临严峻挑战。为了解决浮点型特征的计算复杂度高以及存储空间开销大的问题,越来越多的计算机视觉研究团队开始关注和研究基于二进制表达的局部特征并取得了重要进展。方法：本文首先介绍了二进制特征的相关工作,并对这些方法进行了分类研究,在此基础上提出了基于亮度差量化的特征描述算法。有别于传统二进制特征描述算法,本文提出的方法首先对图像局部进行随机像素点对采样,并计算像素点对之间的亮度差,通过对亮度差值作二进制量化得到图像的局部二进制特征。结果：本文提出的算法在公共数据集上与目前主流的几种二进制特征提取算法进行了比较评价,实验结果表明,本文提出的二进制特征在特征匹配准确率和召回率上超过目前主流的几种二进制描述子,并且同样具有极高的计算速度和存储效率。结论：通过实验验证,本文提出的二进制特征在图像条件发生变化时仍然能保持一定的鲁棒性。     

一种高效的二进制点云局部特征描述算法

针对现有点云局部特征描述算法时效性和紧凑型不能满足实际应用需求的问题,提出一种二进制多层切片距离特征描述算法(B-MSD)。首先在特征点处建立了一种稳健的局部参考坐标系;然后设计了两种多层切片和子区域划分方式并计算平均距离,以提取点云局部三维形状特征;最后通过量化的方法将各子区域计算的平均距离转化为二进制码串,串联所有码串生成最终的二进制描述子。在多个公开点云数据集上与几个经典描述子进行仿真对比,结果表明,在鉴别力更强的基础上,上述算法的紧凑性、计算效率和匹配速度方面综合表现更好。3D目标检测和点云配准应用实验也验证了上述算法的有效性。     

基于二进制特征描述器的图像匹配算法

图像特征点匹配在视觉系统中有广泛的应用。针对加速分割测试特征FAST和二进制稳健基元独立特征BRIEF算法中存在的问题进行改进。首先,在FAST算法中使用简化模板提取图像特征点,通过构建图像金字塔实现尺度不变性。接着,根据人类视觉系统原理改进BRIEF算法的点对采样模式,并通过特征点方向的计算实现图像的旋转不变性。最后,使用易于计算的海明距离度量各特征点的相似度实现特征匹配。实验表明,提出的图像匹配算法性能优于其他算法,而且运行速度更快。     

像素聚类改进二进制描述子鲁棒性

目标：本文通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法：首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚图像补丁上进行类似BRIEF的随机测试。其次,由于原图像补丁大小、尺度大小影响补丁的像素点成分,从而影响像素聚类的效果,所以在原图像关键点周围分割出多个不同大小的图像补丁,或是将原图像补丁根据尺度金字塔确定几个尺度大小不同的补丁,然后再对图像补丁进行分层、测试。所构建的描述子不仅包含了补丁像素的灰度比较信息,而且包含了灰度排序信息和像素群聚信息,提高了描述子的鲁棒性。结果：通过性能对比实验,发现所提的描述子的性能提高了,而且好于对比的浮点描述子。结论：所以挖掘图像补丁的特征信息能提高二进制描述子的鲁棒性。     

采用旋转匹配的二进制局部描述子

针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转,尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。     

图像局部映射二进制串描述符

为了提高图像局部特征算法的计算速率与匹配速度,并保持其准确率,提出了一种局部映射二进制串描述符算法。它通过映射的方法将图像局部区域转化成二进制串,从而提高其计算效率与匹配速度,并通过机器学习的方法寻找最佳映射矩阵,保持其准确率。从实验结果表明,只需32比特的二进制串就可以在准确率上媲美现有的局部描述符算法,并在匹配速度上有较大的优势。     

改进的二进制特征图像检索算法

提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法,通过提取目标局部特征来进行图像检索。为了提高检索的实时性并兼顾正确率,选用经典SIFT特征为基础进行改进。在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。在描述符生成阶段通过稀疏矩阵将SIFT特征映射为二进制描述符。引入基于K-means的 Multi-probe LSH方法对二进制描述符进行快速检索和匹配。通过一系列的图像缩放、旋转、模糊和光照变化对比实验,可以看出该算法与现有的经典算法相比在检索正确率及实时性方面均有很好的表现。     

商标检索中形状特征描述的研究

针对图像检索中的“语义鸿沟”问题,以商标图像为研究对象.分析了拉丁字母的物象、抽象和意象等含义,构建了一套“字母描述子”语言.同时还分析了商标的起源、构成和特征,并提出了用“字母描述子”对商标图像进行特征描述和编码的方法.经系列的检索结果和统计数据说明,用“字母描述子”对商标特征进行描述、编码和检索的方法具有一定的实用...     

基于重量化与多特征描述的彩色图像检索

特征提取是基于内容图像检索(CBIR,Content-BasedImageRetrieval)系统实现的关键技术之一,同时更加准确有效的图像检索需要结合图像的各类特征。论文提出在重新量化彩色图像的基础上提取多类特征进行检索。首先给出颜色空间的选择和重量化方案;其次对重量化结果进行分析以确定多类特征;然后提出图像特征间的相似度计算公式;最后对检索过程进行仿真实验。     

2DPCA-SIFT:一种有效的局部特征描述方法

PCA-SIFT （Principal component analysis—scale invariant feature transform）方法通过对归一化梯度向量进行PCA降维,在保留特征不变性的同时,有效地降低了特征矢量的维数,从而提高了局部特征的匹配速度. 但PCA-SIFT中对本征向量空间的求解非常耗时,极大地限制了PCA-SIFT的灵活性与应用范围. 本文提出采用2DPCA对梯度向量块进行降维的特征描述方法. 该方法相比于PCA-SIFT,可以快速地求解本征空间. 实验结果表明:2DPCA-SIFT在多种图像变换匹配和图像检索实验中可以实现与PCA-SIFT相当的性能,并且从计算效率上看,2DPCA-SIFT具有更好的扩展性.     

基于局部投影与块LBP特征的图像检索

首先将投影方法运用于图像局部子块,并与矢量量化技术相结合,得到投影矢量索引直方图特征,能够有效提取图像的颜色分布、空间关系等信息;其次,提出基于块基元的LBP纹理特征算法,既能有效提取块基元的结构模式,又能避免传统基于单像素LBP模板的不稳定性,并大幅减少了计算量;最后,基于显著图提出了划分显著区域和非显著区域的特征提取方案,使得分别提取的特征更富于视觉意义。实验结果表明,本文算法相对于传统索引直方图方法在性能上有较大的提高,平均查准率平均提高幅度为6.39%。     

一种局部二值模式图像特征点匹配算法

针对图像匹配问题进行了研究,提出了一种改进BRIEF算法的特征点匹配算法。该算法利用随机点与特征点之间的差分大小和差分幅值关系来生成特征点描述算子。针对BRIEF对噪声敏感问题,因为小的像素幅值差分更易受到噪声影响,为了抑制噪声,通过设置小像素差分阈值,差分在阈值内的设置为不确定位,然后通过其邻域均值来决定不确定位的值。特征点匹配使用描述算子之间的汉明距离进行比较来完成。实验与BRIEF和ORB算法进行了比较,证明该算子具有更高的判别性,计算简单且具有很好的噪声抑制性能,运行速度快,匹配准确率更高。     

融合颜色特征与LBP的图像检索

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要研究课题。研究了基于颜色相关图与LBP算法的图像检索算法,利用颜色相关图与LBP算法分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索,实验结果说明了算法的有效性。     

LBP和Tamura纹理特征方法融合的织物疵点分类算法

为了找出织物在生产过程中易产生疵点的类型,并反馈到生产工序中以提高织物质量,提出一种基于局部二进制模式与Tamura纹理特征方法相结合的织物疵点分类算法。该算法主要完成的任务是对织物特征向量的提取,局部二进制模式从局部或像素邻域描述纹理的特征,Tamura纹理特征方法从全局描述疵点纹理特征,两者结合能更好地描述疵点纹理特征。完成特征向量提取后,选用共轭梯度BP算法来处理特征向量。共轭梯度BP算法收敛性较好,提高了训练速度和训练精度。实验结果表明,提出的算法对疵点分类具有较高的分类准确率。     

基于梯度和局部多值模式的图像纹理特征提取

为了进一步增强局部二值模式的纹理特征表达能力,提出了一种将图像梯度同局部多值模式相结合的纹理特征提取方法.该方法首先计算出图像的梯度幅度和梯度方向,并根据量化的梯度方向对幅度图进行分解,之后利用得到的幅度图对其进行局部多值模式特征的提取,得到一种新的纹理特征,最后将得到的特征进行图像检索实验.实验结果表明,在纹理丰富的检索库上,该方法所提取的纹理特征更加具有通用性,相对传统局部二值模式图像检索方法具有更好的稳健性和更好的检索效果.     

局部二值描述子的研究进展综述

局部二值描述子是局部不变特征中的重要研究对象,广泛应用于计算机视觉与模 式识别中。近年来,以 BRIEF 描述子为代表的局部二值描述子相继出现,对十年来局部二值描 述子的研究成果与发展方向进行综述,旨在为初步研究者与工程应用人员提供参考。首先,对 典型的现代局部二值描述子进行概述;其次,对优化局部二值描述子方法进行分析;最后,对 相关实验评估准则进行讨论,通过总结现阶段存在的问题,给出未来研究的展望。从整体来看, 近年来局部二值描述子经历了显著的发展与进步,许多对于局部二值描述子的研究均在普适性、 鲁棒性和高效性上取得了成果。针对应用场景的不同,部分优化后的描述子也具备了应对实际 问题的能力。这些研究进展为局部二值描述子向高层次发展、多领域拓宽打下了坚实的基础并 提供了更多的思路。局部二值描述子的成功发展标志着计算机视觉技术的进步,但其发展过程 中依然存在一些共性问题与矛盾,有待进一步的深入研究与解决。     

利用遗传算法和特征权重调整的图像检索

综合多种特征的图像检索可以克服使用单一特征带来的问题,如何组织这些特征使其发挥最佳作用是基于内容图像检索中的一个难点。提出了一种基于遗传算法相关反馈的图像特征权重调整方法,利用遗传算法和特征权重的调整,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,使检索效果在很短的时间内达到最好。实验表明,该方法查全率和查准率较高,对于各种特征的组合,都能达到最佳的检索效果。     

基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究

为了提高图像语义特征提取的精确度,克服目前大部分图像语义特征提取算法中,因图像特征提取不当,导致特征参数不能全面反映图像语义的问题,提出了一种基于典型相关分析(CCA)的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法,对局部二值模式(LBP)纹理特征进行了改进,然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明,所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度,能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。