基于注意机制的投影跟踪算法

针对直角坐标系中跟踪算法无法跟踪存在旋转和尺度变化目标图像的问题,在分析对数极坐标变换的基础上,提出了一种对数极坐标域的投影跟踪算法。该算法可以对存在旋转和尺度变化的运动目标实施跟踪,通过实验证明了这种方法在处理运动图像变化时是有效的。因而,这种采用对数极坐标域的跟踪算法具有很好的实用价值。     

基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换和双树复数小波变换的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将本方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。     

带旋转与尺度估计的全卷积孪生网络目标跟踪算法

针对目标跟踪任务中,全卷积孪生网络（SiamFC）跟踪算法存在因目标的旋转、尺度变化而造成跟踪错误或跟踪结果不准确的问题,提出一种带旋转与尺度估计的SiamFC跟踪算法。该算法由定位模块与旋转、尺度估计模块两部分组成。首先在定位模块中,利用SiamFC算法获得跟踪位置,并结合旋转与尺度信息对该位置进行调整;其次在旋转、尺度估计模块中,鉴于图像的旋转和尺度变化在对数极坐标系下变成了平移运动,将目标搜索区域从笛卡儿坐标系变换到对数极坐标系下,由此便可利用相关滤波技术估计待跟踪目标的尺度和旋转角度;最终实现了一个能同步估计目标位置、旋转角度以及尺度变化的目标跟踪模型。在对比实验中,该算法在OTB2015数据集上的成功率与准确率分别达到57.7%和81.4%;在包含目标旋转和尺度变化的POT数据集上的成功率与准确率分别达到51.8%和53.3%。与SiamFC算法相比,所提算法的成功率和准确率分别提高了13.5个百分点和13.4个百分点。实验结果表明,所提算法能有效应对目标旋转与尺度变化带来的跟踪挑战。     

一个抗旋转、缩放、平移攻击的图像水印算法

对数极坐标变换是图像的一个空间变体表示，很多图像视觉系统用它来消除输入图像的缩放和平移效果。本文利用数极坐标变换的性质，消除平移和缩放对水印的威胁，用搜索的方法柬应封旋转攻击，设计并实现了一种新的抗几何攻击的水印算法。实验结果表明，该算法可以有效地抗旋转、缩放、平移等几何攻击。     

基于对数极坐标下的SVD数字水印算法

为了解决笛卡尔坐标系下水印不同步问题文章提出了一种对数极坐标系下的基于奇异值分解的抗旋转,缩放攻击鲁棒性水印算法。对于旋转,缩放造成的几何攻击,我们可以通过对数极坐标系将笛卡尔坐标系中的旋转,缩放变换转换为循环平移的性质,对于循环平移后的图像,在水印检测时我们可以使用穷举遍历的方法来检测测试图像是否包含水印信息。实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,同时对于加噪,滤波,JPEG压缩,剪切攻击也具有有很好的鲁棒性。     

对数极坐标系下尺度不变特征点的检测与描述

目的 当前国际流行的SIFT算法及其改进算法在检测与描述特征点时基于高斯差分函数,存在损失图像高频信息的缺陷,从而导致图像匹配时其性能随着图像变形的增加而出现急剧下降。针对SIFT算法及其改进算法的这一缺陷,本研究提出了一种新的无图像信息损失的、在对数极坐标系下的尺度不变特征点检测与描述算法。方法 本研究提出的尺度不变特征点检测与描述算法首先将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,并以此矩形图块为基础对采样点进行特征点检测与描述符提取;该算法使用固定宽度的窗口在采样点的对数极坐标径向梯度图像的log_t^r轴上进行移动以判断该点是否为特征点并计算该点的特征尺度,并在具有局部极大窗口响应的特征尺度位置处提取特征点的描述符。该算法的描述符基于对数极坐标系下的矩形图块的灰度梯度的幅值与角度,是一个192维向量,并具有对于尺度、旋转、光照等变化的不变性。结果 本研究采用INRIA数据组和Mikolajczyk提出的匹配性能指标对SIFT算法、SURF算法和提出的尺度不变特征点检测与描述算法进行比较。与SIFT算法和SURF算法相比,提出的尺度不变特征点检测与描述算法在对应点数、重复率、正确匹配点数和匹配率等方面均具有一定优势。结论 提出了一种基于对数极坐标系的图像匹配算法,即将直角坐标系下以采样点为中心的圆形图块转换为对数极坐标系下的矩形图块,这样在特征点的检测过程中,可以有效规避SIFT算法因为采用DoG函数而造成的高频信息损失;在描述符提取过程中,对数极坐标系可以有效地减少图像的变化量,从而提高了匹配性能。     

基于对数极坐标变换和仿射变换的目标识别定位方法

由于传统的模板相关匹配算法在目标图像发生较大旋转和放大时，定位结果可能会发生偏差，因此为了取得精度更高的目标识别结果，提出了一种基于对数极坐标变换粗匹配，结合仿射变换精匹配的目标图像识别定位方法，以用于在视场中自动搜索相对于模板图像有平移、旋转和尺度变化的目标图像。实验结果表明，该算法不仅定位精度高，而且相对于传统的模板匹配算法有更强的鲁棒性。     

基于极坐标的改进灰度积分投影法的人眼检测

为了克服传统灰度积分投影方法无法有效定位旋转人脸图像中人眼的缺点,提出了一种基于极坐标系的灰度积分投影方法。利用肤色特征对给定图像进行人脸区域的确定,在人脸区域内按极角方向进行灰度积分投影,确定出人眼所在角度,将人眼角度方向的像素灰度值做水平方向积分投影,从而确定出人眼的位置。该方法能够实现同一幅图像中多个不同姿态人脸的人眼定位。大量的仿真实验表明,该方法的识别性能对人脸的旋转变化具有良好的鲁棒性,能够提高灰度积分投影方法对人眼定位的适用范围。     

基于Fourier-Mellion变换抗仿射变换水印算法

现有的数字水印技术大多难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、平移和尺度变换等,特别是仿射变换（旋转、平移和尺度变换混合的多种攻击）,其中一个最主要的原因是：几何变换虽然并未去除图像中的水印信息,但却使水印的检测与嵌入之间失去同步,从而导致水印检测的失效。针对以上原因提出了一种基于图像矩和傅里叶梅林变换抗仿射不变性水印算法。对于平移造成的几何攻击,在水印检测之前利用原始图像的几何矩估计水印图像所经过的几何变换,根据估计的参数对水印图像进行相应的校正和水印检测。对于旋转和尺度变换造成几何攻击,通过对数极坐标系能将笛卡尔坐标系中的旋转和缩放变换为平移的性质,结合Fourier变换来抵抗旋转和缩放攻击。实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,同时对于几何攻击具有很好的鲁棒性。     

一种基于对数极坐标变换的快速目标识别算法

在目标识别的过程中,观察目标图像相对于基准目标图像会存在尺度、方向和位置的变化,使得识别速度和准确率降低. 针对这一问题,提出了一种快速对数极坐标变换算法,加快了从笛卡儿坐标转换到对数极坐标的过程. 通过采用双轴投影相似度分析算法对目标图像进行匹配,进一步加快了识别速度,同时保证了匹配的可靠性. 理论分析和试验结果表明,该算法在计算效率和目标识别正确率方面具有较好的性能.     

低空目标的多级图像投影检测方法

为解决地面背景干扰和雨天弱小目标难以检测的问题,提出一种低空目标多级图像投影检测算法。首先,分析地面背景与天空区域在图像中的分布位置以及灰度特征,根据水平灰度投影的阶跃变化将图像分割为天空区域和地面背景区域两部分;然后,由天空区域图像的水平和垂直投影一阶差分极大值截取目标所在的水平和垂直带状区域,分别计算水平带状区域的垂直灰度投影和垂直带状区域的水平灰度投影,并根据它们的一阶差分极大值点确定两组候选目标位置坐标;最后,验证获取的两组目标坐标,并计算目标位置坐标。实验结果表明:所提算法能检测出具有复杂地面背景的低空目标,也适用于雨天弱小目标的检测;该算法的速度较快,满足视频图像处理的实时性要求。     

一种抗几何失真的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于SIFT(尺度特征变换)特征点校正几何参数的小波域彩色图像水印算法.该算法利用RGB彩色图像中蓝色与绿色分量的小波系数之间的关系,在蓝色水平细节和垂直细节中嵌入相同的水印;水印检测前,利用红色分量中的SIFT特征点估计几何参数,校正失真水印图像,从而可以无失真地提取水印.实验结果表明,该算法对压缩、噪声、剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性.     

Robust digital image watermarking method against geometrical attacks

This paper proposes a new image watermarking scheme which is robust to RST attacks with cropping by improving Fourier–Mellin transform based watermarking (FMW). The proposed scheme reorders and modifies function blocks of FMW for improvement of realization and performance. Unlike FMW, our method uses log-polar map (LPM) in the spatial domain for scaling invariance, while translation invariance is provided by the use of an invariant centroid (IC) as the origin of LPM. IC is a gravity center of a central area on gray scale image that is invariant although an image is attacked by RST. For this, its calculation method is proposed. Also since LPM includes the property which transforms rotation of Cartesian coordinates system into a cyclic shift, 2-D DFT is performed on the LPM image and the magnitude spectrum extracted to provide a domain that is rotation invariant. The resulting domain, which is invariant to RST, is then used as the watermark-embedding domain. Furthermore, to prevent the watermarked image from degrading due to the coordinate system conversion, only LPM image of watermark signal is inverse mapped to Cartesian coordinates and add to the original image. Experimental results demonstrate that the proposed scheme is robust to RST attacks.     

全景摄像系统中展开图像的电子稳像方法研究*

深入分析和研究了全景图像的解算算法与稳像的实现方法,提出了全景摄像系统的稳像方法——基于灰度投影的电子稳像算法。该系统的硬件由全景装置、CCD、图像采集卡和计算机构成,软件编程基于DirectShow平台,通过VC++实现。通过对结果的分析表明,该算法的设计具有快速、准确的特征,是实现全景摄像系统的电子稳像的一种切实可行的方法。     

An image rectification scheme and its applications in RST invariant digital image watermarking

This paper presents an image rectification scheme that can be used by any image watermarking algorithm to provide robustness against rotation, scaling and translation (RST) transformations. Rotation and scaling transformations in the spatial domain result in cyclically translational shifts in the log-polar mapping (LPM) of the magnitude of the Fourier transform spectrum of an image. We cut a small block from the LPM domain as a matching template. A new filtering method is proposed to compute the cross-correlation between this template and the magnitude of the LPM of the image having undergone RST transformations to detect the rotation and scaling parameters. We employ the same strategy in the spatial domain to detect the translational parameters in the spatial domain. The scheme can also be used to detect image flipping. The cost of the templates is low and the templates can even be compressed. The detection accuracy for rotation, scaling and translation is also presented. We compare the matching results for the different filters and their performance by the three criteria: signal-to-noise ratio (SNR), peak-to-correlation energy (PCE), and Horner efficiency. We demonstrate that our phase-only filtering method is the only one that can be used in the LPM domain. We also introduce three applications for this rectification scheme and give their experimental results.

An Adaptable-Multilayer Fractional Fourier Transform Approach for Image Registration

A novel adaptable accurate way for calculating polar FFT and log-polar FFT is developed in this paper, named multilayer fractional Fourier transform (MLFFT). MLFFT is a necessary addition to the pseudo-polar FFT for the following reasons: It has lower interpolation errors in both polar and log-polar Fourier transforms; it reaches better accuracy with the nearly same computing complexity as the pseudo-polar FFT; it provides a mechanism to increase the accuracy by increasing the user-defined computing level. This paper demonstrates both MLFFT itself and its advantages theoretically and experimentally. By emphasizing applications of MLFFT in image registration with rotation and scaling, our experiments suggest two major advantages of MLFFT: 1) scaling up to 5 and arbitrary rotation angles, or scales up to 10 without rotation can be recovered by MLFFT while currently the result recovered by the state-of-the-art algorithms is the maximum scaling of 4; 2) No iteration is needed to obtain large rotation and scaling values of images by MLFFT, hence it is more efficient than the pseudopolar-based FFT methods for image registration.     

基于Tesseract文字识别的预处理研究

针对Tesseract文字识别框架对输入图像的像素要求,以及图像采集过程中可能出现的歪斜、黑边等情况,基于文字识别流程,对预处理阶段的二值化、缩放、边框处理与倾斜矫正进行研究与C++代码的实现.对文字识别OCR(optical character recognition,光学字符识别)的流程进行了概述,重点研究图像缩放...     

基于突变信号检测的光学标记识别图像分割方法

针对无定位信息的光学标记识别(OMR)图像填涂区的精确定位问题,提出了一种基于小波变换突变信号检测的图像分割方法。该算法首先计算图像的水平和垂直投影函数,然后投影函数经过迭代小波变换后检测其突变点,突变点能够精确地反映OMR信息的边界位置。检测算法的适应性基于有限次数的小波变换和突变信号检测过程。实验结果表明该算法具有较高的分割精度和稳定性,分割精度均方差可以达到0.4167个像素。而且由于算法只使用图像的水平和垂直投影信息,因此具有较高的执行效率;投影函数的统计特性和小波变换的多分辨特性则使得该分割算法对噪声不敏感。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。