基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

基于局部近邻图的特征描述与特征匹配算法研究

特征描述和特征匹配是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来,为了实现图像匹配上的可靠性和鲁棒性,许多特征描述算法被提出来,例如SIFT、SURF、DAISY和BRIEF等。然而,当图像发生平移、旋转、缩放等大视角变化时,这些描述符通常会失效。为了解决这个问题,在局部近邻图模型的基础上,提出一种新颖的特征描述和相似性度量方法(LNFM算法)。所提出的描述符和相似度可以很好地应用于各种流行的图像匹配算法。实验结果表明:在特征匹配过程中,该算法可以检测到可靠的匹配关系,性能较为优越。     

自由曲面视觉测量标志点三维匹配方法研究

提出一种适用于自由曲面视觉测量的标志点三维匹配方法.该方法首先通过编码标志点确定局部测量区域在物体上的初始位置,获得可能匹配点集;然后根据非编码标志点与编码标志点之间的距离、角度、方向等特征,获得全局坐标系与局部坐标系之间的初始转换关系;最后根据此初始转换关系求解最终匹配点集,完成标志点的三维匹配.该方法适用于基于标志...     

基于距离和曲率特征的三维模型检索研究

针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。     

基于IsoRank的三维耳廓形状匹配

基于IsoRank算法实现了耳廓剖分图的匹配,进而实现了基于耳廓三维形状的身份鉴别.基于主成分分析提取待匹配三维耳廓上的关键点,构造耳廓关键点的三维网格图;基于IsoRank算法求2个关键点三维网格图结点之间的对应关系,实现耳廓关键点的图匹配.由于采用了IsoRank算法,耳廓关键点网格图得到了全局对齐,两耳廓之间的整体匹配得到最大化.实验结果表明,基于IsoRank算法的耳廓匹配方法具有较低的时间复杂度以及较高的匹配精度和匹配效率.     

基于灰度曲面匹配的人耳识别方法

本文提出了一种基于灰度曲面匹配的人耳识别方法。该方法摒弃特征提取和编码等传统操作，依据整体特征分析的思想直接利用耳朵的灰度曲面进行匹配。首先，对耳图像的大小和灰度进行调整。其次，对两幅耳图像的灰度值做差，得到灰度差曲面。最后，求出该灰度差曲面的方差，并将方差作为衡量两幅耳图像是否匹配的依据。     

三维模型对称平面重建的特征匹配方法

提出一种利用实物对称特征重建对称基准平面的方法：首先选择一组对称特征；然后将测量数据点投影在一过测量坐标原点的平面——定义为初始平面上，并用折线连接，旋转初始平面使两条折线重合，可以得到一个与对称平面平行的平面；接下来再移动这个平行平面，使对称特征到它的距离相等，这时的位置平面即为所求的对称平面。该方法已在逆向工程数据前处理系统中实现，并应用于摩托车外形塑件的逆向工程．     

基于网格特征和模糊匹配的徽标识别

针对图像智能处理中对徽标识别的应用需求,提出了一种基于网格特征和模糊匹配的徽标识别算法.该算法通过提取徽标的网格特征并映射为模糊集隶属度特征,根据模糊匹配技术进行识别,显著增强了对质量不佳图像的适应性和抗干扰性.实验表明,该算法的识别准确率能达到95.5％,并能有效提高徽标识别系统的鲁棒性.     

基于平面曲面化的三维人脸建模方法

通过一幅正面人脸照片或者两副正交人脸照片得到人脸的参数,采用基于照片的特征点及轮廓参数提取的方法建立与原型三维人脸模型之间的匹配对齐,应用MPEG-4中定义的三维人脸参数,驱动三维模型生成真实感人脸,提出了一种平面曲面化人脸形变模型.结果证实该方法计算量大大减少,该方法不仅可以进行有效的真实感三维人脸建模,而且变形简单流畅,具有广阔的应用前景.     

基于联合特征匹配的多视角三维重建方法

本研究提出了一种基于角点与直线联合特征的三阶段匹配算法,依次经过相关匹配、松弛迭代匹配和最小平方中值法匹配三个步骤,并与此同时加入限定图像匹配区域、添加手工匹配点对以及局部直线匹配三个人机交互环节,将局部坐标系中得到的数据点进行三维数据融合到一个坐标系中,能较好解决视差不连续区域和遮挡区域的误匹配问题.实验证明该算法具有良好的运行效率和稳定性,能够对非平面物体进行精确三维重建并实现多视角显示.     

基于形状特征描述算子的3D模型检索

针对投影图像的形状特征,结合傅里叶描述算子、Zernke不变矩、形状参数、离心率的特点,提出一种基于权重关系的合成的形状特征描述算子,将其应用到3D模型投影图像检索算法中。实验结果表明,相比其他4种形状特征描述算子,该算子能较好描述投影图像的轮廓、区域以及整体特征信息,并可提高算法的检索效率。     

一种基于局部特征的三维模型检索算法

在基于内容的三维模型检索系统中,特征提取技术是三维模型检索的关键。为此,提出基于局部特征的三维模型检索算法。定义一种新的局部特征描述符：曲度,将其作为三维模型检索时的特征。曲度作为对平均曲率与高斯曲率的校正,在不增加额外计算量的前提下,可同时克服平均曲率对平滑模型的不敏感性和高斯曲率分布较均匀的缺点,更真实地反映三维模型的局部弯曲程度。实验结果表明,以曲度作为特征进行检索,可明显提高检索的查准率,配合全局特征检索时则可在保证查全率的基础上,大幅提高检索的准确性。     

立体足迹重压面提取与描述

立体足迹重压面的分布反映了人体的行为特征和心理特征,立体足迹的分割和描述是足迹生物特征识别的基础。本文提出了一种基于高斯曲率和平均曲率的足迹深度图象交互式分割方法,可以直观、有效地分割出我们感兴趣的重压面区域。并在此基础上提出了基于足迹全局和区域特征的描述方法,特征均能反映人体固有的生理特征,具有较强的鲁棒性。     

基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法

随着社会经济发展,生活水平的提高,人们对定制产品的需求越来越多,例如服装高级定制、健身计划定制等。为更好地满足这些需求并提供精准的数据支撑,需提取精确的人体语义特征,即人体的身高、胸围、腰围等一系列参数。对现有特征提取算法进行分析研究,设计一种基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法。通过模板模型逼近输入模型,将模板模型上的语义特征采样点拓展到输入模型上,使用NURBS曲线拟合采样点,计算曲线长度。实验结果表明本文所提算法综合性能好,能够为服装定制、人体动画、人体工程学设计等提供精确广泛的数据支持。     

面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配

特征匹配是从图像恢复三维模型的关键步骤之一.为有效地提高三维重建的质量,提出一种面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配算法.首先在基于网格的运动统计算法基础上,通过增加阈值 β,提出一种增强运动一致性概念,增强真假匹配点的判断条件,避免高相似特征点的误匹配,提高了初始匹配点的正确率;然后结合RANSAC算法进行...     

深度特征融合的非刚性三维形状局部匹配

针对海量、异构三维形状匹配与智能检索技术的需求,提出了一种基于级联卷积神经网络(F-PointCNN)深度特征融合的三维形状局部匹配方法.首先,采用特征袋模型,提出几何图像表示方法,该几何图像不仅能够有效区分同类异构的非刚性三维模型,而且能够揭示大尺度不完整三维模型的结构相似性.其次,构建级联卷积神经网络学习框架F-P...