基于局部轮廓曲线的图像配准方法

图像配准是计算机视觉领域的基本问题.提出了一种基于局部轮廓曲线的图像配准方法 .首先,利用图像的最小作用曲面提取从角点出发的局部轮廓曲线,并通过MLSD描述符描述轮廓曲线;其次,对曲线的MLSD特征向量进行傅里叶变换以便于使用轮盘匹配方法实现两幅图像中从角点出发的局部轮廓曲线的配准;然后运用最小二乘法迭代求解局部配准参数;最后,统计局部配准参数直方图获取全局配准参数.实验结果表明：此配准方法有较高精度.     

基于全局和局部特征的图像拼接方法

针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法. 同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像. 实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.      

一种新的基于互信息的图像配准方法

针对目前基于互信息图像配准方法中存在的不足,提出结合图像二维信息(如轮廓和边缘)与互信息的图像配准算法.它首先利用小波多尺度积提取两幅图像的特征点及其角度信息,再根据得到的特征点和角度信息,定义了特征点对互信息匹配准则,得到相应的匹配点对.最后进行了仿真实验,并将结果与由相关度、对齐度准则得到的结果进行比较,所提出的算法匹配误差最小.结果表明该算法具有匹配精确、鲁棒性好和效率高等优点.     

一种基于圈基的谱匹配算法

提出一种基于圈基的谱匹配算法.利用两幅待匹配图像的特征点分别构造一组圈基,根据圈基构造赋权邻接矩阵,并进行SVD分解,然后利用分解所得到的特征向量构造反映特征点之间匹配程度的关系矩阵和匹配概率矩阵,最后通过交替归一化将匹配概率矩阵转化为双随机矩阵的形式以获得匹配结果.模拟与真实图像实验结果均表明该方法具有可行性和有效性.     

基于模板匹配的人体日常行为识别

提出了一种以运动人体的轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法.利用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓.定义一种新的轮廓描述方法,将时变的2D轮廓形状转换为对应的1D距离向量.先计算轮廓点的质心坐标,再将轮廓等弧长地分割,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到轮廓质心的距离和...     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,随后应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征,之后提取处理后的图像的SIFT特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过RANSAC方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准,之后同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。     

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。     

基于双曲线的计算机视觉的管口尺寸测量

为了测量管口的尺寸,通常采用计算机视觉方法。以往利用图像中的曲线计算特征点和建立左右图像中点与点之间的对应关系,速度慢,实时性差。针对此问题,提出了一种新方法,在两幅图像中两个二次曲线建立全局匹配和对场景中二次曲线全局重建。通过解三个单变量方程,两个二次曲线的匹配能被全局地建立。实验表明,该算法具有很好的鲁棒性、实时性。     

基于有序点集距离的形状匹配算法

针对基于豪斯多夫距离的匹配算法存在时间复杂度高、较难处理部分匹配和无法精确对位等问题,提出了一种改进的基于有序点集距离的形状匹配算法.该算法利用轮廓点集的有序性,动态计算点集之间的匹配关系.算法首先计算曲线的轮廓点曲率,并根据匹配代价作出匹配矩阵,然后基于匹配矩阵的连通情况来判断2幅图像是否匹配,最后依据最短连通路径附近的像素点分布来确定最终的匹配点.实验证明,本算法能加快匹配速度,较好地处理部分曲线匹配,并能确定匹配轮廓点到点的一一对应关系.     

基于OpenCV的图像碎片拼接

针对二维不规则图像碎片,提出了一种基于OpenCV和图像角点的图像碎片拼接算法.该算法实现了碎片轮廓检测、角点提取、角点序列匹配、图像拼接及缺失修复的功能.通过实例测试,可以得到很好的拼接效果.     

一种计算冲压零件轮廓相似度的快速算法

为了适应网络应用对轮廓相似度计算在速度和数据传输量方面的要求，文中提出了一种非离散的快速算法，该算法采用直线和圆弧来表达轮廓曲线．在对图形进行范化处理后，将待匹配轮廓按照一定步距进行旋转．然后依次以待匹配轮廓或目标轮廓作为模板，计算模板的所有顶点与其在另一个轮廓中对应点的距离平方的平均值．在所有角度中，平均值之和的最小值即为两个轮廓的匹配度．该算法同时适用于凸多边形和凹多边形，并具有较好的区分度和匹配准确性．和以往的离散方式相比，该算法减少了需要传递的数据量．提高了运算速度．     

连续断层图象计算机三维重建轮廓点匹配插补算法的研究

提出了一种连续断层图计算机三维重建轮廓点匹配插补算法。该算法对连续断层图象相邻轮廓进行轮廓点匹配，继而插补出中间轮廓，形成被重建物体的三维形貌。     

一种用于CT片层间轮廓线插值的算法

提出一种基于角度建立断层之间匹配点对的线性插值算法。与以往方法相比，该方法简单易行，计算速度快，可实现序列图像的自动插值。通过对人类下肢长骨CT(Compterized tomography)片数据进行实验的结果表明，它是一种可行的层间轮廓线插值方法，不仅对原本相似轮廓的插值效果良好，而且对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

A New Algorithm for Feature Matching in Reverse Engineering

Feature recognition and surface reconstruction from point clouds are difficulties in reverse engineering. A new surface reconstruction algorithm for slicing point cloud was presented. The contours of slice were extracted. Then, the intersection of two adjacent curve segments in the contour was obtained and curves feature was extracted. Finally, adjacent section contours were matched directly with Fourier-Mellin curve matching method for feature extraction. An example of 3-D model reconstruction shows the reliability and application of the algorithm.     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

A New Algorithm for Feature Matching in Reverse Engineering

Feature recognition and surface reconstruction from point clouds are difficulties in reverse engineering. A new surface reconstruction algorithm for slicing point cloud was presented. The contours of slice were extracted. Then, the intersection of two adjacent curve segments in the contour was obtained and curves feature was extracted. Finally, adjacent section contours were matched directly with Fourier-Mellin curve matching method for feature extraction. An example of 3-D model reconstruction shows the reliability and application of the algorithm.     

An Algorithm to Recognize the Target Object Contour Based on 2D Point Clouds by Laser-CCD-Scanning

For a vision measurement system consisted of laser-CCD scanning sensors, an algorithm is proposed to extract and recognize the target object contour. Firstly, the two-dimensional(2D) point cloud that is output by the integrated laser sensor is transformed into a binary image. Secondly, the potential target object contours are segmented and extracted based on the connected domain labeling and adaptive corner detection. Then, the target object contour is recognized by improved Hu invariant moments and BP neural network classifier. Finally, we extract the point data of the target object contour through the reverse transformation from a binary image to a 2D point cloud. The experimental results show that the average recognition rate is 98.5% and the average recognition time is 0.18 s per frame. This algorithm realizes the real-time tracking of the target object in the complex background and the condition of multi-moving objects.     

链码表和线段表在计算机图像处理中的应用

针对图像进行准确数字化描述是计算机图像处理的关键问题。在图像特征提取过程中，采用链码表和线段表描述特征向量的数据结构。首先进行轮廓跟踪，用行扫描得到图像轮廓起点，然后采用链码跟踪技术得到封闭的轮廓信息--链码表，直到所有的轮廓跟踪完毕为止。再通过线性转换得到线段表，最后根据链码表和线段表分别求出周长和面积等特征。此方法已在Visual C＋＋平台实现，经验证，采用链码表和线段表两种结构可准确求出图像几何形状特征。     

基于随机轮廓匹配的快速图像配准算法

为了克服确定性图像配准算法计算速度和准确率难以同时兼顾的缺点,提出了一种对部分重叠的图像进行快速配准的方法,该方法是基于轮廓特征的随机匹配算法。通过提取轮廓上的“关键点”作为特征点,随机选择若干特征点对得到候选变换,随后的投票阶段对其变换参数进行检验和求精。实验结果表明:对于典型的应用,该算法比传统确定性匹配算法的速度提高了约一个数量级,能够在线性时间内完成对两幅图像的配准,而且,该方法能够对包含相当比例误报的特征点集进行匹配,具有很强的适应性。     

一种基于轮廓查找的作物定位点提取算法研究

针对垂直投影法在作物行中心线检测时存在误差大的问题,提出一种新的基于轮廓查找的作物定位点提取算法。首先对农田图像预处理得到的灰度图像,通过垂直投影变换得到中心作物行所在列,然后对灰度图像进行条形分割,在每个条形图中寻找作物轮廓,保留与中心列最接近的轮廓并将该轮廓转换为矩形区域,矩形重心即为定位点。最后运用最小二乘法拟合定位点。仿真结果表明该算法较垂直投影法准确率高。