基于加权形状上下文的图匹配方法

针对目前图像发生较大形变时特征点无法精确匹配的问题,提出整数约束下基于加权形状上下文的图匹配方法。利用图理论来描述图像特征间的结构信息,将图像特征匹配转化为图匹配问题。基于相似性度量矩阵构造思想,引入形状上下文特征,以图间所有可能的匹配点对作为分配图的顶点,利用图像点集内和点集间的加权形状上下文统计特征作为相似性度量函数构造图的边的权值,采用整数约束下的迭代求解算法求解图匹配问题。真实图像特征点集的匹配实验验证了本文算法的有效性。     

利用模糊形状上下文关系的红外与可见光图像匹配方法

对于同一场景可见光和红外图像提取的灰度特征存在差异导致匹配性能下降的问题,利用了该两个谱段图像仅在形状上模糊相似的特点,提出采用形状上下文思想实现红外与可见光图像之间的匹配方法.具体方法是在提取图像边缘的基础上,用采样模板获取点特征图像,然后利用提出的不等分坐标空间提取局部形状统计信息的直方图,再以形状上下文特征开支与全局特征匹配开支的加权和作为相似性测度实现匹配.与已有的形状上下文算法相比,此方法减少了25%的特征维数,鲁棒性更好.针对多个红外和可见光图像序列的匹配实验结果显示,此方法与归一化灰度互相关、Hausdorff距离、文献中的形状上下文和SIFT算子等匹配算法相比,其匹配正确率分别平均提高了34.7%、21.2%、7.7%、88.9%,证明了该方法的有效性.     

基于局部相对形状上下文与Q-谱的点模式匹配算法

本文提出了一种基于局部相对形状上下文与Q-谱的点模式匹配算法,对每个点构造相应的线图,并对线图的无符号Laplacian矩阵进行谱分解;利用谱分解所获得的特征值(Q-谱)作为点的特征,进而计算点的初始匹配概率;通过定义局部相对形状上下文计算点的相似性距离;将Q-谱方法与局部相对形状上下文结合进行概率松弛迭代获得匹配结果.实验结果表明了本文算法的可行性与有效性.     

基于极坐标直方图的图像检索算法

提出了一种新的基于极坐标直方图的轮廓形状描述与图像检索算法。提取轮廓中能够反映轮廓形状特征的尖点和均匀采样点;分别将两类特征点向轮廓质心引向量得到两个特征向量集;最后利用两个特征向量集得到的两类极坐标直方图构造目标形状描述符。实验结果表明,该算法不仅能够很好的描述相关形状的轮廓特征,而且其特征描述具有尺度、旋转、平移不变性,同时提高了图像检索的准确率和查全率。     

基于复杂网络和最优子序列双射的形状描述与匹配

本文结合复杂网络理论分析形状特性,对形状建模成基于形状内部距离的小世界复杂网络,分析复杂网络节点的度特征和聚类系数特征,通过复杂网络的动态演化,构造多尺度的关于节点分布的直方图来描述形状;用轮廓点多尺度的度特征、聚类系数特征和内部距离形状上下文特征来描述轮廓点,结合改进的最优子序列双射算法实现形状匹配.实验中分析了复杂...     

SIFT与形状上下文结合的异源图像匹配算法

针对红外图像和可见光图像灰度差异大、匹配困难的问题,提出了一种基于改进的尺度不变特征变换和形状上下文描述的局部多特征匹配算法。首先通过高斯差分检测算法分别提取两幅图像的特征点;针对特征点梯度方向存在反转现象,结合梯度镜像方法对特征点统计特征点邻域梯度方向信息;然后引入图像边缘特征生成形状上下文描述子,与梯度方向描述子级联成联合描述子;最后采用欧氏距离和卡方距离加权的联合距离和最近邻算法对特征点进行匹配。实验结果证明,在红外图像和可见光图像匹配中,该算法相比原始SIFT算法能有效减少误匹配特征点对,达到较高的匹配精度。     

异步多特征红外与可见光图像匹配算法

针对红外与可见光图像特征点匹配的难题,提出了一种基于异步多特征的红外与可见光图像匹配算法。首先采用多尺度FAST －9角点检测算法进行特征点提取;而后,对提取的特征点构造主方向;再统计特征点邻域的梯度方向,构造一种类SIFT的特征点描述子;采用阈值宽松的最近邻匹配算法进行粗匹配;然后,提取特征点邻域边缘信息构造基于边缘的形状上下文描述子;最后采用相应的相似性度量算法对粗匹配结果进行提纯。实验结果表明,提出的算法对旋转、尺度、视角变换具有鲁棒性,且能够实现不同天候条件下的图像匹配,正确匹配率较SURF算法有明显提高。     

基于SCCH特征描述子的图像匹配算法

针对局部特征匹配算法面临的鲁棒性和实时性难以兼顾的问题,该文提出了一种基于带符号对比上下文直方图(SCCH)特征描述子的图像匹配算法。用Harris算子在高斯金字塔图像上提取多尺度特征点以减少所需处理的数据量,利用特征点邻域的区域灰度差异均值构建特征描述子,降低特征描述子的生成复杂度和维度,保留灰度差异均值的正负性信息以增强特征描述子的鲁棒性和可区别性,用特征描述子间的绝对值距离作为相似性度量以减少特征点匹配的计算量。实验结果表明,该文算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化保持不变性,而且匹配速度较快。     

一种新的轮廓特征提取和检索算法

提出了一种新的轮廓图像检索算法.首先,根据内角大小将轮廓像素划分为凸角点、凹角点及平滑点3种类型,并分别提取其距离直方图;在此基础上,给出了两个新的轮廓空间特征描述符:相对佗置分布及相关单元熵,分别描述角点间及平滑点间的相互关系;最后,结合上述3种特征,给出了轮廓间的相似性度量准则.实验结果表明,该算法取得了比传统方法更好的检索效果.     

基于多组合内容的图像识别机制

针对多组合内容图像的识别问题,提出了一种基于模糊推理融合机制的相似性距离度量算法的图像识别机制。首先,在分析现行图像识别方法的基础上,提出了薄板样条曲线TPS与模糊推理相结合的相似性距离度量机制的总体思路;其次,描述了基于形状上下文的变形图像的特征提取过程;而后讨论了薄板样条曲线TPS与模糊推理相结合的相似性距离度量机制,并将其应用在变形多组合内容图像的识别算法中。实验结果表明所提出的方法是有效的。     

Information permeability for stereo matching

A novel local stereo matching algorithm is introduced to address the fundamental challenge of stereo algorithms, accuracy and computational complexity dilemma. The time consuming intensity dependent aggregation procedure of local methods is improved in terms of both speed and precision. Providing connected 2D support regions, the proposed approach exploits a new paradigm, namely separable successive weighted summation (SWS) among horizontal and vertical directions enabling constant operational complexity. The weights are determined by four-neighborhood intensity similarity of pixels and utilized to model the information transfer rate, permeability, towards the corresponding direction. The same procedure is also utilized to diffuse information through overlapped pixels during occlusion handling after detecting unreliable disparity assignments. Successive weighted summation adaptively cumulates the support data based on local characteristics, enabling disparity maps to preserve object boundaries and depth discontinuities. According to the experimental results on Middlebury stereo benchmark, the proposed method is one of the most effective local stereo algorithm providing high quality disparity models by unifying constant time filtering and weighted aggregation. Hence, the proposed algorithm provides a competitive alternative for various local methods in terms of achieving precise and consistent disparity maps from stereo video within fast execution time.     

一种快速区域立体匹配算法设计及实现

为了精确建立两幅图像像素间的对应关系,克服区域立体匹配算法计算量大的缺点,提出了一种改进的区域立体匹配算法。改进的区域匹配算法运用双向立体匹配策略来提高两幅图像像素间的匹配精度,并结合mean-shift图像分割技术,在同一区域具有相同视差的假设前提下获得图像的稠密视差;为了克服区域立体匹配计算量大的缺点,该算法引入伪极线约束将真正匹配点的位置限定在一个非常小的范围内,从而大大减少了匹配点的搜索范围,有效地降低了匹配算法的计算量。实验结果表明,改进的双向匹配算法可以有效地缩小匹配搜索范围,并实现图像间的精确稠密匹配。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

两组双目立体深度图像信息融合与三维重建方法

获取工件目标的三维表面与深度信息是实现工业立体视觉应用的关键。提出一种将两组双目视觉系统结合的方法,对随机摆放的工件多方位采集图像并获得目标工件的三维表面点云。其中,两组双目视觉系统会根据NCC(Normalized Cross Correlation)匹配算法产生工作场景的两组视差图像,去噪分割之后对其立体深度信息进行提取,其过程中采用一种新颖的转换方法,视差图像中每个坐标位置的像素点的x、y、z方向的立体深度信息分别被转化为X、Y、Z图像中对应位置上像素的灰度值。采样两组立体深度数据,共同储存到标定完成的参考相机坐标系中达到信息融合的目的。最后,对随机摆放的工业工件进行了的三维重构实验,对于相互重叠、高度、姿势都不同的零件能较好的恢复出清晰的轮廓点云,在重叠区域也能产生较为明显的层次性。     

一种基于区域颜色信息的宽基线立体匹配算法

立体匹配技术是立体视觉研究领域的难点,利用图像的特征信息解决对应问题是研究的热点.本文在提取基于边缘仿射不变区域检测器的基础上,设计了基于区域颜色信息和几何信息的彩色图像立体匹配算法.该算法首先对所提取的不变区域进行颜色空间量化,在此基础上根据两种色彩之间的距离进行色彩聚类,然后计算直方图的二次距离,并进行相似性度量,最后根据区域间几何性质进行误匹配剔除.实验证明,该算法能降低解决对应问题的复杂性,提高正确匹配率.该方法对于目标识别、三维重建、非接触测量等研究均具有重要的意义.     

基于下颌轮廓线的人脸分类方法

在人脸正面图像中,下颌轮廓线是一种相对稳定的形状特征,但是如何提取和有效利用这个特征是一个难题。提出一种在识别中有效利用下颌轮廓特征进行人脸分类的方法。根据先验知识将人脸分为圆脸、尖脸和方脸,据此建立下颌形状模板：尖下巴、圆下巴和平下巴。对事先得到的下颌轮廓上的点进行模板匹配,根据匹配结果进行轮廓线分类。该算法采用了基于先验分布和局部判别的方法,先得到可能的轮廓点,然后进行滤波去除伪下颌点,得到真正位于下颌轮廓上的点,再通过模板匹配进行分类。试验表明,该方法分类效果良好,可以有效提高大库人脸识别的速度和识别率。     

基于分块形状特征的异源图像匹配方法

在基于特征的异源图像匹配中,由于成像原因导致的轮廓不完整会使得匹配难度增加。针对这一问题,提出了一种基于分块形状特征的匹配方法。首先从基准图和实时图中提取轮廓特征并对其进行分块,然后提取分块特征并归一化,最后采用加权相似性度量实现匹配定位。由于利用候选目标区域信息排除了虚警,进一步提高了匹配的正确性和鲁棒性。采用该方法对红外与可见光图像进行了测试。结果表明,本文方法具有较好的匹配性能。     

基于形状上下文的形状匹配

提出了用于形状匹配的自适应边界点选取的形状上下文方法。首先，根据目标形状，自适应地确定边界点个数；然后，利用选取的边界点，按照本文方法计算该目标的形状直方图；最后，利用形状直方图计算不同目标之间的相似度。基于手写体数字的试验表明，形状上下文在有效描述目标的形状特征的基础上，准确地计算了不同目标之间的相似度，达到了满意的匹配结果。     

彩色立体图像匹配算法研究

立体图像匹配对于自由立体重建、三维测量以及立体显示中图像压缩来说是非常重要的。针对区域灰度互相关图像匹配的计算量大、速度慢的情况,运用了一组快速灰度互相关计算公式,提出了用视差限制搜索空间。同时,针对彩色图像的特点,将彩色图像的色彩信息考虑进图像的匹配过程中,将彩色图像的R、G、B三单色图像分别进行灰度相关匹配,定义并采用了颜色分量权重系数来抑制误匹配点。实验表明,该方法有效地减少了计算量,加快了计算速度,提高了图像匹配精度,具有较好的实时性。该方法将应用于三维立体显示中基于视差图的视差进行图像压缩。