基于形状描述算子的仿射点匹配算法

针对仿射点匹配问题,首先通过建立点模式之间仿射映射关系,运用虚拟对应点估计待匹配点集的仿射参量,然后运用形状描述算子进行点集间匹配关系的求解,通过上述步骤的反复迭代最终求得点匹配问题的最优解集。算法较好地解决了仿射变换下的点集匹配问题,即使在较强的噪声和出格点干扰情况下,仍能获得较高的正确匹配率。实验证明了算法的有效性和鲁棒性。     

应用迭代函数系统获得分形图形的简易方法

对迭代函数系统原理及算法进行了论述,并探讨了一些利用迭代函数系统生成多样的分形图形的简易方法。     

增强现实中的虚实注册技术研究

增强现实是把计算机产生的虚拟物体或其他信息合成到用户看到的真实世界中的一种技术 .实现虚拟信息与真实景象的正确匹配或有机结合是每个增强现实实用系统都必须完成的一项重要任务 ,且它的具体实现需依赖于计算机硬件和软件系统的相互配合及协调 .为了有效地降低增强现实应用系统中的虚实注册误差 ,在对基于位置跟踪和相机定标技术的传统虚实注册技术进行分析的基础上 ,首先研究了仿射变换技术理论在增强现实中的应用 ,并提出了在全局仿射坐标系下 ,获取像素相对深度参数的一种策略 ;然后在对 AR中的虚实注册问题进行研究分析的基础上 ,进一步讨论了图象分析技术在虚实注册问题中的应用问题 ,并提出了一种基于数值背景表达的快速虚实注册策略 ,以提高虚实注册过程中 ,场景特征点提取的精度和速度 ;最后还分别用该仿射理论进行了动态和静态的虚实注册实验 ,实验结果表明 ,该方法能有效地降低增强现实应用系统的虚实注册误差 .     

利用点弦距离递归的图像角点检测算法

目的 传统的基于边缘轮廓的角点检测算法需要计算每一个边缘像素点的曲率,对噪声和局部变化敏感,极易造成检测结果的不稳定。针对这一问题,提出一种利用点弦距离递归的角点检测算法。方法 首先,利用Canny边缘检测器提取边缘轮廓线。其次,用3个不同尺度的高斯核对边缘线进行平滑,对每一个高斯尺度平滑后的边缘线,连接首尾端点形成一条弦,计算边缘轮廓上每个边缘像素点到弦的距离,将点弦距离最长的像素点标为候选角点,该像素点将原边缘轮廓线分成两条边缘,然后将该像素点与首尾端点连接成两条弦,重新计算点弦距离,将所有距离大于设定阈值的点作为候选角点。最后,利用多尺度技术对候选角点进行判决并得到最终角点。结果 与现有的基于曲率计算的角点检测算法相比,本文算法不需要计算一、二阶导数,有效避免了局部变化带来的计算误差。通过计算得到4个角点检测器的平均排名依次为Harris （4.0）、He&Yung （2.67）、CPDA （1.83）、本文算法 （1.5）。与其他3种经典的角点检测算法相比,本文提出的检测算法排名第一,因此表现出了更好的检测性能。结论 提出了一种新的利用点弦距离递归的角点检测算法。从实验结果看,本文提出的角点检测器在图像仿射变换、JPEG质量压缩和高斯噪声条件下有更好的平均重复性和定位误差。     

基于SIFT算法的图像目标匹配与定位

针对仅应用SIFT算法无法准确定位的问题提出了一种将SIFT算法、马氏距离和仿射变换相结合的匹配定位方法.利用SIFT算法进行图像初次匹配,同时对初次匹配的特征点进行马氏距离计算,尽可能的剔除误配点,接着结合仿射模型计算出仿射变换的参数,最后根据目标模板的形心和仿射变换参数求出复杂环境中图像目标的形心位置坐标.实验结果表明了该方法在忽略几何畸变的情况下,对目标准确定位具有较强的适应性,能够实现在复杂环境中检测目标,并获取目标的形心坐标.     

SIFT特征匹配算法的研究

当前,SIFT算法在特征匹配研究中是比较成功的一种特征算法,因为它不仅对图像的旋转、平移、缩放能保持不变,对部分遮挡和对比度的变化也可维持稳定而被应用于图像立体匹配中。旨在介绍SIFT算法的基本原理,比较一些SIFT改进算法的优缺点,并指出今后发展方向。     

IFS在分形图形构造中的应用研究

在研究迭代函数系统IFS相关理论的基础上,通过Visual C 编程,采用多重缩小机制(MRCM)和随机迭代算法,分别对Sierpinskey直角三角形和蕨类植物进行构造与模拟,为分形图形的计算机模拟提供了简单实用的构图方法.计算机模拟结果表明,使用该方法能够以所希望的精度去逼近分形图形.     

分形图象编码中的快速搜索方法研究

在深入研究分形图象编码原理的基础上 ,提出一种基于“区域块与简单变换后的范围块之间方差关系”的快速搜索方法—— R- D搜索方法。与 JFB搜索方法相比 ,在重建图象质量相当的条件下 ,R- D搜索方法使编码速度大约提高 2倍。     

一种快速的智能型四叉树分形图象压缩方法

本文介绍了分形图象压缩理论，传统四叉树分形图象压缩方法及其不足。针对传统方法编码速度慢的缺点，本文介绍了一种有效缩小查找范围的智能回形查找方法并给出了算法。