一种基于不变特征的图像匹配算法

提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位.实验结果表明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形时,算法均能够稳定地匹配出目标.     

基于角点匹配的几何形状定位

针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感,提出了一种基于角点匹配的几何形状定位.该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点,然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配,最后通过Ransac算法去除错匹配.实验表明,该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题.     

一种基于不变特征的图像识别算法研究

深入研究了图象的不变特征,并建立了一种基于图像不变特征的目标识别算法。算法首先提取目标的SIFt特征向量,并建立改进的Kd—Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征点的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位。实验证明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形,算法都能够稳定的识别出目标。     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

一种几何约束目标识别方法

针对复杂背景中有几何形状且可分割的目标图像,本文提出了一种以方向编码进行抗旋转匹配,结合几何约束进行目标识别和分类的进行目标检测的方法.首先对图像分割,获得连通区域并进行标记后,对各标记块进行基于模板特征的旋转匹配方法,方法采180个编码矢量进行积相关计算,在标记块比较大的情况下,大大减少了传统相关匹配方法的计算量,获取模板最明显特征块在实时图像中的定位;然后根据目标模板各连通区域间的几何依赖关系进行几何约束计算,消除了可区分背景对模板匹配的影响.图像分割采用改进的分水岭方法实现,减少了纹理和噪声对图像分割效果的影响.最后针对目标识别的实际应用对方法的性能和误差进行了分析,给出了实验结果.     

基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.      

基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术研究

针对人工监考摩托车驾考往往存在徇私舞弊、判断不准确等缺点,提出一种基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术.基于改进ORB图像特征匹配算法、消除误匹配点等策略对摩托车驾考监控视频进行稳像处理;使用边缘轮廓检测的运动目标识别算法,完成运动中摩托车目标图像边缘轮廓特征检测,利用双目视觉极线约束模型对摩托车目标特征点进行立体匹配与三维重构,提高轮廓检测精度.测试结果显示,该方法检测摩托车驾考目标的最优准确率可达96％,检测算法运行的响应时间较少、实时性优,具有良好的视频监控驾考适应性.     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

基于Kinect的运动目标跟踪与三维测量

首先利用微软Kinect的图像传感器获得RGB图像,并且利用CamShift算法实时跟踪一个选中的目标物体,然后获得该目标物体的质心,最后将该质心映射到Kinect深度传感器获得的深度图像中,从而实时得到该运动目标质心的三维坐标.实验结果表明,在目标与背景的色彩空间有一定偏差的情况下,该方法能够实时跟踪目标物体并获得目标物体质心的三维坐标.