基于几何约束的改进SURF算法

针对工业视觉机器人的实际作业环境中,作业背景以及工件上夹带的杂物影响图像特征点提取与匹配的问题,提出一种基于几何约束的改进SURF (speeded-up robust features)算法。分析工件图像中工件主体的长度、周长、面积等几何特性,提出3种基础的过滤规则用于过滤背景干扰曲线,提取出主要工件特征曲线;通过对SURF算法中Hessian矩阵的迹进行多尺度处理,对其应用过滤规则后进行特征点提取与匹配。对实际工业现场采集到的工件图像与匹配数据库进行实验与对比,其结果表明,改进后的SURF算法能够提取更丰富的处于几何边缘的特征点,提高了匹配精度。     

基于改进SURF的快速图像配准算法

针对传统加速鲁棒特征(SURF)匹配算法存在实时性不高,误匹配等问题,提出了基于改进SURF特征提取快速的图像配准算法.利用快速黑塞(Hessian)矩阵提取图像特征点,根据图像熵信息对特征点进行筛选,采用改进的快速近邻搜索算法进行特征匹配,到用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配对.实验表明:改进后的算法有效改善了匹配效率,提高了匹配准确度.     

基于SURF 特征提取和FLANN 搜索的图像匹配算法

针对传统图像匹配算法存在特征信息少和误匹配率高的问题,提出基于SURF 特 征提取和FLANN 搜索的图像匹配算法。通过Hessian 矩阵获取图像局部最值,并使用不同尺寸 特征描述器,同时处理尺度空间多层图像的向量特征,最后采用FLANN 搜索算法进行特征匹 配。试验表明,该算法比传统的图像匹配算法在效果和效率方面都表现得更好。     

基于SURF算法的人脸跟踪技术研究

人脸检测与跟踪技术是计算机视觉领域研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛.在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来目标检测领域的研究热点.SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于人脸检测过程中有数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的人脸检测方法,阐述了SURF算法的基本原理,并首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸跟踪验证系统.试验结果表明,基于SURF算法的人脸跟踪系统匹配识别效果较好,实时性较好、具有较好鲁棒性.     

基于SURF的改进FLANN匹配算法

在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF (speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN (fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。     

基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法

提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.     

基于SURF和动态ROI的实时视频拼接

为解决含有运动物体的视频拼接问题及解决不同景深下的目标拼接等此类问题,提出一种基于SURF和动态ROI方法的双目摄像机视频图像快速拼接方法.通过RANSAC方法与单应性矩阵平滑方法估计双目摄像头视频图像变换模型,融合成宽场景的视频图像.由于选取了动态ROI之后不进行重叠区域之外的SURF特征提取,提高了特征匹配的精准度,避免了ROI之外的误匹配特征点对,同时减少了程序的耗时.大量的实验结果表明,该系统能够自适应的对双目摄像头采集的图像进行视频拼接,获得清晰的宽场景视频.     

基于SURF和形状上下文的人脸匹配算法

针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,本文提出一种基于SURF(Speeded up Robust Features)和形状上下文(Shape Context, SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,本文利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对,最后采用不依赖位置信息的形状上下文算法剔除误匹配点对。在IMM和Georgia人脸数据库上与目前流行的人脸匹配方法进行实验对比,实验结果显示本文算法有效增加了匹配点对数目,并提高了人脸图像匹配正确率,具有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于聚类SURF特征的商品识别算法*

图像存在遮挡、尺度缩放、多干扰时,传统加速鲁棒特征(SURF)算法会产生错误匹配问题,提出一种基于匹配角度聚类的匹配算法。算法先提取SURF特征点,利用特征点的主方向信息进行图像角度矫正,再统计并聚类粗匹配对的匹配角度信息,依据类中元素数目和类簇数目进行两级筛选,剔除异常角度信息的误匹配对。本文算法与随机抽样一致性算法(RANSAC)进行实验对比,表明该算法能有效提高匹配正确率和保证低误剔除率,提高了商品图像的识别率。     

基于SURF算子的SAR图像匹配改进算法研究

合成孔径雷达（SAR）图像的匹配有着图像纹理特征丰富、匹配计算量大的特点同时要求匹配点均匀分布。针对几种常见匹配算法的不足,利用SURF算子进行图像特征点的提取,在提取亚像素级的精度特征点基础上,使用双向搜索算法改进了匹配正确率。然后根据数据随机取样一致性（RANSAC）剔除错误点,并用仿射和二次多项式两种变换模型进行了实验,验证了匹配的正确性。
     

基于SURF算法的单目转双目视觉定位

针对三维空间中目标物体定位的问题,提出了一种结构简单、操作方便、性价比较高的单摄像机实现双目立体视觉定位的方法.在对目标物体的识别和定位中,利用各方面性能和指标都比较好的SURF算法对所获取的图像进行特征点的提取和匹配.实验结果表明,文中使用的基于SURF算法的单目转双目视觉定位的方法,不论是在定位的精度,还是在时间速度方面都表现出了很好的可行性与实用性,具有一定的现实利用价值.     

基于SURF算法的输电线全景图像的特征提取

高压输电线跨距远、线路复杂,在充分分析电力线图像的特殊线性特性的基础上,文章提出了一种采用SURF算法完成输电线全景拼接并利用相位一致性提取线路特征的方法。首先采用SURF算法对部分电力线图片进行配准,并用RANSAC算法剔除错误的特征点对,然后拼接得到输电线全景图,对全景图采用相位一致性方法进行特征检测,最后提取经过标记的完整的单根电力线。对现场拍摄的部分输电线路图像进行了实验,结果提取出了完整、精确的单根电力线,说明该方法能提高输电线路弧垂计算的精度。     

基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法研究

针对图像匹配时进行特征检测和匹配的搜索时间长的问题,文章研究了基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法。该算法首先提取得到图像的SURF特征并生成特征描述向量,然后为这些特征描述向量建立KD-Tree索引,最后通过计算每个特征点的与其距离最近的若干个KD-Tree上的最近邻点,完成特征匹配工作。实验结果表明,与SIFT算法相比,SURF算法进行特征检测的速度要快2～3倍;与全局最近邻搜索相比,基于KD-Tree索引的近似最近邻搜索大大减少了计算量,较大地提高了SURF算法的匹配速度。     

基于SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准

提出了一种融合SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准方法。首先利用SURF算法提取待匹配图像的特征, 然后用最近邻方法找出匹配点, 最后运用SC-RANSAC算法剔除错误的匹配点, 实现图像的正确配准。实验结果表明, 该方法在保持较高的特征点正确匹配率的前提下, 配准速度高于SURF和RANSAC相结合的方法和SIFT和RANSAC相结合的方法。     

基于SURF特征贡献度矩阵的图像ROI选取与检索方法

传统的基于全局特征的图像检索方法中需要对整幅图像特征提取,计算复杂度大,且容易导致语义歧义.针对这一问题,提出一种基于SURF特征贡献度矩阵的ROI选取和图像检索方法.首先采用SURF算子提取图像局部特征,然后依据特征点的Hessian矩阵计算其贡献度矩阵,并将其应用到ROI检测中;在此基础上,融合并归一化ROI的颜色、纹理以及形状等底层特征,利用非线性高斯距离函数进行相似度匹配,实现图像检索.实验结果表明,与已有算法相比,该算法提取的ROI与人类视觉意图一致性高,检索效果较好.     

基于SURF特征提取的双目测距在铝锭垛定位中的应用研究

针对高速铝锭连续铸造生产线上铝锭垛定位问题,提出采用双目视觉获取位姿信息,利用铝锭垛上的钢带为特征信息,基于SURF特征提取算法对图像同一特征点进行目标辩识。对提取到的特征点进行优化处理,对铝锭垛钢带上的特征点进行距离约束,选取适量的特征点作为最终特征点,利用特征匹配到的角点坐标点和双目测距公式计算获得铝锭垛的位姿信息。     

基于SURF特征提取的遥感图像自动配准

基于SURF（Speeded UpRobust Features）特征点提取是目前比较流行的图像配准方法．本文在SURF基础上,提出一种基于分块策略的改进方法：首先采用分水岭分割法确定图像的分块数量,然后对图像进行分块,每个子块提取一定数量的特征点,以便实现特征点的均匀提取;再通过稀疏特征树法找出匹配的特征点对;最后用RANSAC算法剔除错误匹配特征点对,同时计算参考图像与待配准图像的变换关系．实验表明,该方法能够高效、快速地解决遥感图像的自动配准问题．     

结合SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法

提出了一种基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法。首先通过SURF算法对图像进行特征点检测,将欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对;然后利用正确的匹配点对求解仿射变换模型从而实现图像的精确配准。实验结果表明了该方法的精确性和有效性。