影像匹配中的若干基本问题研究

影像匹配算法的有效性依赖于对一些共同的基本问题的解决,即选择正确的匹配基元,寻找基元间的本质属性,制定相应的匹配准则（约束条件）,采用合理的匹配策略,设计良好的算法结构等等。首先分析了3种常用匹配基元的特点并提出匹配基元的选取依据,接着归纳出了5种常用的匹配准则,对分层匹配、全局搜索等4种匹配策略进行了讨论,最后设计了一种3个阶段、9个步骤的影像匹配算法结构。实验结果表明：匹配效果良好,对这些基本问题的研究有利于建立通用的影像算法模型,设计更高效的影像匹配算法。     

立体视觉中的双目匹配方法研究

本文首先对已有的双目立体视觉方法进行分析和总结 ,并依所选取的匹配特征和匹配方法的不同而将其分为利用灰度图像区域间相似性、特征点相关、边界或二阶导数过零点、二值拉普拉斯图像匹配、校正透视形变、动态规划、利用区域分割的结果和立体视觉连续性原理的各种演绎等类 ;然后对用金字塔图匹配边界基元的双目立体视觉方法进行了重点探讨 ;本文还对利用基极线约束实现匹配进行详细分析与推导     

立体视觉中的三目匹配方法研究

本文提出了利用金字塔图传播匹配的三目基元立体视觉方法．该方法中匹配起始三 元组的选择建立在透视投影的可靠基础之上,而进行传播匹配可以加速计算,并避免了可能 的误匹配．传播匹配利用立体图像组在二值边界图像金字塔图中的结构相似性,而整个匹配 结果的考察与认定是通过传播率的比较实现的．该方法能够有效地克服双目立体视觉方法的 某些本质局限性,确保匹配结果精确可靠．     

基于结构特征的遥感影像匹配

影像数据的获取受到传感器、大气、光照等多种因素影响,影像数据本身即存在成像的不确定性,且用于匹配的影像数据间常存在较大的尺度、旋转差异,因此利用传统的基于区域灰度的匹配方法很难实现遥感影像的自动匹配.针对遥感影像数据的复杂性,结合不变矩的优良性质,提出一种基于地物结构特征的影像自动匹配方法.首先基于RANSAC(random sample consensus)算法提取影像直线特征,并进一步根据地物构造特征,在直线特征的基础上,设计并实现结构特征提取方法;然后利用结构特征的不变矩及空间相似性测度自动检测最优匹配特征对,实现影像的初始匹配;最后采用松弛匹配等方法,并对松弛匹配结果进行优化,实现影像全局匹配.为了验证算法性能,采用仿真数据和实地遥感影像进行测试,实验结果表明,本文方法不受旋转、缩放等因素影响,能实现遥感影像的自动快速匹配.     

星载InSAR影像匹配及平地效应消除

星载干涉雷达影像匹配以及干涉图平地效应去除是干涉测量的两大关键步骤，本文在介绍复影像匹配前的预处理、控制点的选取、复影像匹配、基于能量影像的相关匹配、干涉图生成和消除平地效应的基本原理的同时，提出了一种快速获取高精度同名控制点的方法。本文还给出了我国张北地区ERS-1、ERS2复影像数据生成干涉图的结果。     

图像压缩对影像匹配精度影响的研究

在简要分析图像压缩方法以及影像匹配原理的基础上,对低空（离地面10km左右或以下）飞地时利用CCD对地扫描获得的图像和SPOT卫星的全色图像进行压缩处理,并对结果进行匹配试验。将利用原图像对匹配的结果与经过压缩处理后的图像对匹配的结果进行比较,以分析讨论图像有损压缩对影像对影像匹配结果的影响,通过试验得出了结论。     

数字摄影测量的一种影像匹配方法

讨论了一种非量测摄影机的影像匹配方法,这种方法充分利用了非量测摄影机所给控制点的条件,通过物、像间的映射,解决了影像匹配过程中难以解决的几何畸变与幅射畸变问题,由于该方法不涉及差分问题,故这种方法适用于表面各种变化情况下的被摄物体的影像匹配.     

无人机航测影像匹配方法研究

由于实景三维和数字孪生技术迅速发展,无人机倾斜摄影测量技术得到较为广泛的应用,可快速、精确地构建三维模型。在利用倾斜摄影测量技术建立三维模型的过程中,需要将航测到的影像产生关联,这个过程称为匹配。航测影像之间的匹配是至关重要的一步,匹配结果的优劣会直接影响三维模型的质量。但由于倾斜摄影测量的特点,任务载荷镜头在获取建筑物立面数据时会产生倾斜,导致航测影像的倾斜畸变较为严重,普通的匹配方法效果不佳,影响三维模型质量。基于上述情况,通过文献研究法、实验法等引入旋转不变子空间算法,基于图像频率域的相位特征进行匹配,可以实现具有较大畸变影像之间的匹配,能够克服航测影像之间难以配准的问题。采用3组无人机航测影像进行实验,结果表明了利用旋转不变子空间（RIFT）算法进行匹配具有较好的结果,对不同类的影像匹配具有一定的普适性。     

图像直方图不变特征在影像匹配定位中的应用

图像的直方图在影像的亮度及对比度发生变化时,可以保持基本不变.基于此,提出了由图像直方图的不变特征进行影像匹配的算法,使匹配的稳定性提高且大大减少了匹配时间.     

基于灰度匹配的序列影像的目标跟踪研究与实现研究

为了达到特定目标跟踪的目的,对视频帧进行匹配算法的处理。通过利用灰度匹配的算法在平台上对简单背景下的目标进行跟踪,来显示进行目标基本跟踪过程。对目标坐标系的转换、运算的速度和使用的范围进行讨论。     

PKI中几个安全问题的研究

重点分析了ＰＫＩ中可能出现的几个安全问题并给出了相应的改进措施,这些攻击包括基于证书持有者态度实施的攻击,基于ＣＲＬ的攻击及利用定制协议进行的攻击,这些问题在ＣＡ和ＰＫＫ设计中必须给予关注和解决。     

知识管理中几个关键问题的研究

知识经济的发展给传统的工业经济带来了一系列新的思维和管理方法。知识已逐渐成为经济发展的核心要素。“知识管理”是近几年出现的一个重要的词汇,目前还处在探讨发展阶段。该文旨在通过其中的几个关键问题如知识的动态特征,隐性知识与显性知识等来阐述知识管理的内涵,以加深对知识管理的理解与共识。     

几种块匹配运动估计算法的比较

在序列图像中,相继帧间存在着很大的空间冗余度,运动估计可以去除相继帧间的冗余信息,保留相关有效信息。在多种运动估计算法中,简单、有效的块匹配算法得到了广泛的应用。通过使用常用序列,对各种块匹配算法(BMA)进行测试比较,给出了一种性能较优的匹配算法。     

人脸识别技术的研究

对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究,提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法．改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响,从而更好地抽取人脸的差别特征．基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷．实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率,提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响,使得识别率有较大提高,基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率．     

模糊模式识别的几种基本模型研究

模糊模式识别是当前一种流行的模式识别方法。文中对常见的模糊模式识别问题进行了总结,根据识别对象和被识别对象及其关系归类出模糊模式识别的四种基本模型,分别为：标准模式为模糊子集,待识别样本为单点向量;标准模式和待识别样本均为模糊子集;标准模式为模糊向量集合族,待识别样本为单点向量;标准模式和待识别样本均为模糊向量集合族。对每种类型分别讨论了其常用的解决方法,并给出了实例。最后,对模糊模式识别其它方法进行了简介。     

中小型超市MIS系统建设中若干问题的分析研究

通过对中小型超市管理信息系统的分析和研究,采用C#作为开发平台,利用Sql Server数据库系统开发了一个超市管理信息系统。主要分析了在开发的过程中遇到的几个典型问题,并给出了相应的解决方案;包括主键的设置、临时表的使用、组合条件查询、数据更新及安全性等。该系统的实际使用表明对这些问题的解决方案是可行的。     

几种字符串匹配算法的分析和比较

字符串匹配技术在许多领域里被广泛应用。分析了BF、KMP、BM算法以及一些重要的改进算法,并对其性能进行了测试,为不同的应用领域采用适当的算法提供了思路。     

Quantum Algorithms for Matching Problems

We present quantum algorithms for the following matching problems in unweighted and weighted graphs with n vertices and m edges: