一种基于分布的形状特征描述子

形状特征描述在基于内容的图像检索与识别研究中具有重要地位,文中对图像检索及识别中常用的形状描述进行了介绍。提出一个新的基于区域中心分布的方案来对图像形状特征进行描述,该描述子以待识别对象的区域二值图像的中心点为圆心,将各点到圆心的距离进行规范化处理,统计落入以区域中心为圆心的各环内的点数与总像素点数n的比例,从而形成一个基于中心分布的形状特征向量。经过数学证明该描述方案提取的形状特征具有缩放、旋转和平移不变性。文中通过使用该方案提取的图像特征进行图像识别检索实验,取得了理想的实验结果,说明了它是一个有效的图像区域形状描述子。     

RBFD:一种鲁棒的图像局部二值特征描述子

针对传统浮点型特征描述子占用空间大、匹配速度慢的问题,提出一种基于梯度统计信息比较的局部二值特征描述子.通过对比特征点邻域梯度统计信息生成二值特征描述子,再利用多邻域和多分块策略提高描述子判别力,最后通过近似简化的Ada Boost算法实现描述子降维.实验结果表明,与已有描述子相比,文中提出的描述子在实现快速生成的同时其鲁棒性更强.     

基于一种快速鲁棒特征描述子的图像匹配

基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来描述特征点。最后以特征描述向量的距离为标准寻找不同图像之间的特征匹配。     

一种基于稳定区域的图像特征描述子

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。     

一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法*

基于形状分布算法提出了一种加强细节检索的算法。该算法首先将经过预处理的模型分割为N个子模块并分别进行特征提取,然后构造每个子模块的形状分布直方图,最后通过比较子模块的相似度来计算模型的相似度。该算法相比形状分布算法比较准确地计算出了模型间的相似性,有效地提高了细节的分辨,解决了外形相近但细节不同的问题。     

一种新的形状特征——高斯描绘子

为了有效和正确地反映物体的形状特征,构造了一种基于物体轮廓曲线的新的不变量,即高斯描绘子。构造思路主要有两点:第一,定义一个具有平移、尺度不变性的函数——高斯势函数;第二,分别计算高斯势函数在8个同心圆上的平均值,从而获得8个不变量。相对其他的形状特征描述法,这些不变量不仅关于平移、旋转、尺度和反射不变,而且具有识别/匹配率高、计算量小、对适度的边缘变动和噪声不敏感以及适用范围广等优点。将这8个不变量应用于物体识别,实验结果表明,高斯描绘子的确具备上述优点。     

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。     

一种颜色仿射变换下的局部特征描述子

提出一种颜色仿射变换下局部特征的描述子,它分别处理特征点邻域内每个像素的RGB 3个颜色通道,并利用仿射不变量计算每个颜色通道的仿射梯度;为控制特征点处描述子的维数,根据邻域内像素到特征点的距离和相对特征点主方向的角度对特征点邻域内的仿射梯度进行累加,构成局部特征点的特征描述子.所提出的特征描述子增强了特征点对光度变化和仿射变换的不变性,提高了图像局部特征匹配的准确度;并通过一组典型图像的特征点匹配实验验证了其有效性.     

一种新的几何特征形状描述子

通过对平移旋转和伸缩变换下的不变量进行研究,证明了形状的长轴端点和重心是该变换下的不变量,提出了长轴两端点与重心所成的夹角这一几何特征的形状描述子,该形状描述子具有平移旋转和伸缩变换不变性,理论分析和实验结果表明该描述子简单高效,具有较好的形状匹配结果。     

二维形状特征描述及分类识别研究进展综述

二维形状分类识别是计算机视觉和模式识别等领域的一个重要问题,在目标识别、图像理解等应用中发挥着重要作用.针对二维形状分类识别研究,主要从特征描述、形状分类识别、形状标准数据库三个方面综述了该方向近年来最新的研究工作.综合分析了二维形状特征表示方法,主要包括基于轮廓的、基于区域的、基于骨架的以及基于多特征融合的方法,并简...     

一种基于形状特征的颅骨图像检索方法

提出了一种基于内容的颅骨图像检索方法，介绍了基于内容的医学图像检索系统结构，阐述了图像预处理方法和特征参数提取过程。实验表明，该方法能检索出有相同病理特征的相似颅骨图像。     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度.     

基于spike-angle图和Fourier变换的磨粒图像形状特征提取

根据磨粒Spike参数的思想,提出了spike-angle参数和spike-angle图的概念,以及基于spike-angle图的磨粒形状特征提取方法.首先计算磨粒的所有轮廓点在不同步长时的spike-angle参数,得到磨粒的spike-angle图,spike-angle图的行反映了磨粒轮廓的整体特征,spike-...     

基于颜色空间分布特征的图像检索

目前,基于颜色特征的图像检索大多是以图像的颜色直方图作为颜色特征,这种图像检索方法有简单高效的优点,但丢失了颜色的空间分布信息,该文从CT图像重建的理论中得到启发,将对一幅图像从几个方向的投影图作为这幅图像的颜色特征分布。为进一步减少检索时运算的数据量,对图像做小波分解,然后对分解后图像的低频子带做Radon变换得到颜色空间分布的特征向量,并根据这个特征进行检索,实验表明,当检索图像中有明显的颜色目标时,该方法比传统的颜色直方图法更精确,颜色空间性更强,而且检索用时更短。     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法.在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题.实验表明该算...     

一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

一种基于角点特征的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和计算机视觉中的重要环节。提出了一种基于角点特征的图像自动配准方法来处理具有相似变换的图像配准问题。角点特征由改进的Harris算子提取,然后将提取的角点组成虚拟三角形,利用在相似变换下参考图像和待配准图像中对应的虚拟三角形相似的原理,找到最相似的两个虚拟三角形,以它们对应的顶点作为控制点,求出变换模型参数,从而配准两幅图像。该方法只要求两幅图像中提取的角点特征包含3个以上的对应角点,就能配准两幅图像。它的另一个优点是理论上对两幅图像之间发生的平移、旋转和尺度变化没有限制。实验结果表明:这种图像自动配准算法是正确和有效的。