一种新的实时相关跟踪算法

提出一种基于改进的区域模板相关的实时跟踪算法。图像序列首先进行熵阈值分割，然后用形态学滤波的方法去掉噪声，匹配程度的算法选择的是归一化自相关匹配算法。实验结果显示，此算法有效地克服了传统相关匹配算法的缺点，具有较好的匹配精度和实时性。     

基于模板匹配的SAR目标识别预处理新方法

本文提出了一种基于模板匹配的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)预处理新方法.该方法考虑了图像间相对直流偏差对匹配精度的影响,并在频域内同时完成目标与模板之间的对准、幅度补偿及去直流偏差.实验结果表明本文方法可有效地提高目标识别率.     

基于AdaBoost算法和光流匹配的实时手势识别

着眼于更宽泛和更便捷的应用需要,提出了基于AdaBoost算法和光流匹配的实时手势识别方案.只需连接到计算机的摄像头读取二维手势视频片段就能对手势作为较为准确的识别.其中,采用AdaBoost算法遍历图像,完成静态手势的识别工作;在动态手势的识别过程中,运用了光流法结合模板匹配的方法.整个系统对静态和动态手势的识别均具有较强的鲁棒性.     

一种新的相关跟踪方法研究

提出了一种基于区域模板相关的实时跟踪算法.首先对图像序列进行熵阈值分割,然后用形态学滤波的方法去掉噪声,最后用相关系数作为相似度度量准则来确定目标的位置实验结果显示,此算法有效地克服了传统的相关跟踪算法的缺点,具有较好的匹配精度和实时性.     

一种多视角自适应的模板匹配目标检测方法

基于灰度的模板匹配方法难以解决航空图像多视角变换问题,而基于特征点的模板匹配方法难以解决低分辨率小目标模板图像匹配不稳定的问题。为此,提出了一种基于变换矩阵空间优化搜索的模板匹配方法。首先将多视角下的投影变换空间进行离散化建模,利用归一化灰度的模板与实时图像,以投影后模板图像与实时图像之间的绝对误差和（SAD）建立优化模型;然后通过优化搜索算法寻找到模板图像与实时图像之间的最优变换矩阵,检测出实时图像中的包含的模板目标;最后针对搜索的时间复杂度较高问题设计了基于分支界限法的加速算法。利用公开数据集和实际图像进行仿真实验,结果表明所提的模板匹配方法相比传统特征匹配方法对于高斯噪声、高斯模糊和图像有损压缩等图像退化具有更好的适应性,在大视角差异和低分辨率条件下具有更低的投影误差和更高的稳定性,并解决了单模板多目标的匹配检测问题。     

基于相关性的测量图像评估方法

针对经纬仪测量图像评估的特殊性,根据序列测量图像目标识别一般采用模板匹配的原理,提出了一种基于相关系数的测量图像评估方法.该方法采用对背景区域和目标区域的相关系数分别评估的方式,建立了主次波峰比评估指标,并引入了平均梯度和散度指标.实验证明:本方法能够真实地反映测量图像质量对目标识别算法的适应能力,其评估结果准确、可靠.     

基于特征点的飞行器局部模板匹配

提出了一种基于特征点的飞行器图像模板匹配的方法.针对航空测试图像飞行器局部模板匹配的特点,提出用数字图像处理的手段,对目标图像进行基于Harris算法的特征点提取,并结合基于不变矩局部模板匹配算法,计算飞行器在航母降落过程中,航空测量图像飞行器的局部特征点附近进行快速的模板匹配.     

一种新的基于模板匹配的车型识别

为提高当前车型检测在交通场景下的实时性和准确性,提出了一种新的基于模板匹配的车型识别方法。首先,基于车辆区域的显著性设计了非均匀采点,然后采用梯度量化,二进制图像,线性化内存等手段实现模板的并行化匹配,最后通过kmeans聚类产生多层次的车型模板索引,实现快速查表的车型匹配算法。实验表明,该算法能实时高效地实现交通场景下的车型识别。     

基于小波图像金字塔的工件目标检测与定位研究

在工业生产线上的产品加工或质量视觉检测的过程中,经常要完成待加工工件的目标图像匹配或产品的视觉定位,为此,提出一种基于小波图像金字塔的相关匹配方法。基于特征的匹配方法如SIFT和HOG特征方法,虽然有很好的匹配精度和稳健性,但其计算量相对较大,通常不易满足现场实时应用需求。而提出的基于小波图像金字塔的工件目标检测与定位方法,先从低分辨率图像进行粗匹配,再在高分辨率图像上进行精确匹配,从而在基本不降低匹配精度的前提下,大大提高了匹配速度。多图像的目标检测实验以及在点胶机上的应用实践均表明文中所提算法优于传统基于模型的目标定位和识别方法,能满足更多的现场实时应用要求。     

基于信号相似的运动估计及其在图像稳定中的应用

图像稳定技术是大多数从图像序列中目标检测和跟踪方法的基础,并且这类实时应用常常对算法的快速性具有更高的要求。本文针对复杂背景下图像序列的特性,提出了一种信号和图像相似的判断方法,以及一种具有可变分辨率的类四叉树结构,并给出了基于它们的图像序列帧间全局运动估计方法,并用它来稳定序列图像;该法使用类四叉树结构划分图像逐渐聚焦以分割出满足独特性要求的图像参照结构,将参照结构的选择和图像的粗匹配集成起来,使参照结构的选择过程不依赖于图像分割的结果,避免了额外开销;特别是新算法在估计过程中将复杂的二维图像运算转化为一维投影进行处理,有效的降低了计算负荷。试验表明新算法不仅能够补偿帧间的平移运动,而且可以补偿帧间的旋转运动。较好的解决了由运动摄影机获得的复杂背景下序列图像的稳定问题,加快了算法的速度,提高了序列图像的稳定精度。     

基于最小最大圆度量的鲁棒模板匹配方法

为了解决强噪声干扰、部分遮挡等复杂环境下的图像匹配问题，给出了一种鲁棒的图像匹配算法。在引进圆约束的条件下，对点点间距离给出了一种新的定义。在此基础上，对经典Hausdorff距离进行改进，提出了一种新的度量，即最小最大圆度量。以此度量作为景象匹配的相似性度量，并在搜索的过程中采用圆形窗，获得了一种鲁棒的图像匹配方法，即基于最小最大圆度量的鲁棒模板匹配方法。多组实验与分析表明，该算法可以有效地解决存在旋转、灰度对比度变化、噪声干扰、部分遮挡与强光饱和等变换与干扰存在下的景象匹配定位问题。     

采用结构相似度和几何约束原理的影像误匹配剔除算法

针对影像匹配中存在误匹配点问题,提出了一种结构相似度(SSIM)理论的影像误匹配剔除算法,从亮度、对比度、结构三个方面建模得到一个相似性度量作为影像误匹配点剔除准则。该算法首先对匹配点邻域窗口计算其结构相似度,剔除结构相似度小于阈值的匹配点,然后对利用结构相似度理论难于剔除的误匹配点,再根据匹配点在影像空间几何分布特征来进一步进行剔除。通过与现有的基于RANSAC影像误匹配点剔除算法和基于灰度相关影像误匹配点剔除算法进行比较实验,结果表明本文算法能取得较好的误匹配点剔除效果,其综合性能优于其它两种误匹配点剔除算法,且时效性也较RANSAC算法好。      

基于多核DSP的图像实时相关匹配研究

针对目标精确定位中图像实时匹配性能的瓶颈问题,提出了一种基于TMS320C6678多核DSP的图像实时相关匹配方法。该方法采用并行处理设计,将复杂耗时的互相关运算分解并平均分配到多个核中同时进行;采用算法优化设计,将优化的快速匹配算法与预处理、搜索策略控制等方法相结合,实现图像的快速匹配。实验结果表明,该方法在保证匹配准确性的同时,还能显著降低图像相关匹配的计算时间,满足实时处理要求。     

基于多尺度结构特征的快速异源图像匹配

针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法。算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出。本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题。测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势。     

基于小波变换与图像不变矩的遥感图象匹配研究

小波变换具有数据压缩和检测局部突变的能力,而图像空间不变矩对于平移、旋转、比例缩放、灰度对比度变化具有不变性.两者优势的结合不但可以有效减少遥感图像匹配的计算量,而且还可以减弱对于图像采集平台拍摄方位、拍摄距离、角度气象条件等的依赖性,提高算法的实用性.     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征(SURF)算法匹配特征点对较多,造成拼接精度低、计算量大的缺点,结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法.算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构,将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵,多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点,得到拓扑结构完全相同的特征点集合,有效减少了匹配特征点对的数量,提高了特征点对的匹配正确率.根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理.对比实验结果表明,针对同一组图像进行拼接处理,所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上;对于小分辨率图像拼接,耗时基本保持一致;对于大分辨率图像拼接,所提算法耗时大大减少.     

一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法

本文给出一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法，该算法以LOG边缘检测器输出的边缘点为匹配基元，利用图象相关特性和匹配相容性约束构成两层匹配系统．第一层以反映图象灰度统计特性的局部相关约束为准则．第二层以第一层输出为引导，从图象结构和视差相容方面寻求全局意义上的最佳匹配，从而使系统对复杂场景有较好的自适应性．实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有处理复杂场景的能力．     

基于直线空间结构特征的图像匹配方法

直线匹配在图像配准、目标识别等领域有重要应用。提出利用直线空间结构特征进行匹配的方法,算法采用粗精两级匹配的思路,粗匹配阶段用四参数仿射变换模型对待匹配图像进行粗步校正,精匹配阶段利用反映直线空间结构分布特征的直线交点方位角直方图,把直线匹配映射成两个点集的匹配,结合随机抽样共识(RANSAC)算法和参数迭代一致性方法剔除错配点对,实现图像的自动匹配。实验结果表明,本文方法能够取得较高的匹配精度。     

基于FPGA的Bayer到RGB图像格式转换设计

利用FPGA处理数据量大、处理速度快,结合CMOS图像传感器MT9M001和BayerCFA格式图像的特点,设计一种基于FPGA的图像数据转换处理系统,提出用硬件实现Bayer格式到RGB格式转换的设计方案,研究CFA图像插值算法,实现基于FPGA的实时线性插值算法,对Bayer图像格式进行插值恢复全彩色图像,实现从黑白图像还原高清彩色图像。整个设计模块能够满足高帧率和高清晰的实时图像处理,占用系统资源很少,用较少的时间完成了图像数据的转换,提高了效率。