基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

基于HSV和CLAHE的复制粘贴篡改检测算法

针对现有的局部特征提取算法,如尺度不变特征变换、加速稳健特征等对面积较小的篡改区域和平滑区域无法准确提取特征点进行复制粘贴篡改检测的问题,提出了一种基于色调、饱和度、明度（HSV）颜色空间和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的2阶段篡改检测方法.第1阶段,将待检测图像从红、绿、蓝颜色空间转换到（HSV）颜色空间进行加速稳健特征提取;第2阶段,针对平滑区域的篡改,通过CLAHE算法对图像进行特征增强之后,再采用加速稳健特征进行特征提取;然后利用广义2近邻算法进行特征匹配,并利用随机抽样一致性算法剔除错误的匹配点;最后通过形态学操作实现篡改区域的标示定位.实验结果表明,该算法能抵抗小面积区域和具有非显著视觉特征的平滑区域复制粘贴篡改,并对旋转、缩放等后处理攻击具有一定的鲁棒性.     

基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法研究

偏振成像系统主要通过多相机或多通道成像,图像之间存在平移或旋转,偏振解析前必须进行图像配准,否则可能会产生虚假偏振信息。传统的配准算法主要有SIFT和SURF的特征配准算法,但其采用线性高斯金字塔进行多尺度分解来消除噪声和提取特征点,易造成边界模糊和细节丢失。本文从非线性尺度空间构建出发,提出一种基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法。首先,利用Hessian矩阵寻找特征点及其描述向量;然后以最小Hamming距离作为特征点的度量,计算单应矩阵并利用双线性插值实现不同偏振方位角图像之间的配准;最后,以FD1665P相机拍摄的图片为样本进行了实验验证。实验结果表明,本文算法相对基于SIFT和SURF特征点匹配的配准算法,归一化互信息增大、均方根误差减小,配准精度有很大提高。     

基于机器学习的NAO机器人检测跟踪

为了解决对人形NAO机器人的检测跟踪问题,提出了一种机器学习与特征匹配相结合的方法.向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子,在行人检测中取得了较好的效果.将其应用于人形NAO机器人的检测跟踪,并结合AdaBoost算法通过机器学习的方法,从大量的训练样本中自动抽取HOG特征并建立级联分类器,利用分类器找出视频帧中含有机器人目标的区域,并在此基础上利用SURF(Speed Up Robust Features)特征匹配方法与模板图像进行特征匹配,以提高目标识别的正确率.实验结果表明,该方法对NAO机器人在室内光线无遮挡的情况下取得了稳定的跟踪效果.     

一种新的基于实时视频流的车型特征提取算法

背景的实时建模、车辆存在判定及车型特征提取是基于实时视频流的车型识别系统中的关键性问题。本文首先从建模质量和建模速度两个方面对比分析了几种常用的背景建模算法。然后提出了一种新的车辆存在判定、特征提取算法“弹性松弛算法”,最后给出了实验结果。结果表明：该算法可以有效的进行车辆存在判定,并能够实时的提取车型长度特征,从而完成车型识别系统中的车辆计数工作,为车型识别奠定了良好的基础。     

基于双目视觉的目标识别与定位

给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征或基于颜色形状特征的目标识别与定位方法相比,该方法更具有鲁棒性和实时性.实验结果证明了该方法进行目标识别与定位的可行性,具有一定的应用价值.     

利用局部特征联合匹配的非刚体目标跟踪

针对视频序列中非刚体目标的跟踪问题,提出了基于局部特征联合匹配的快速跟踪算法．算法将基于关键点的特征匹配问题转化为求解平衡指派的最优化问题,进而依据整体匹配最优的原则实现特征的联合匹配．跟踪过程为:首先分别提取目标模板和当前搜索区域的局部关键点并进行特征描述;然后依据联合匹配策略确定目标模板关键点在输入帧图像中的匹配结果;最后依据匹配结果确定目标在输入帧图像中的位置和尺度．实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变具有较强的鲁棒性,能够适应复杂的背景变化并获得稳定的跟踪结果．     

一种改进SURF算法的图像配准

SURF(speed-up robust features,即加速健壮特征)算法是一种尺度不变、旋转不变且性能较好的算法,但其稳定性和时间复杂度不足,不稳定的特征点被检测出来,会导致多余的计算。为此,提出用信息量扩展SURF检测算子和分特征集匹配方法,提高算法性能和配准速度,即先检测周围Hessian值最大的特征点,再用SURF算法计算特征点的信息量,然后根据尺度分解特征集成亚集,再根据亚集匹配,最后根据RANSAC和最小二乘法配准。实验结果证明,改进算法的配准性能与SURF算法相当,配准速度比SURF算法更快。     

基于聚类的SIFT人脸检测算法

为解决在人脸识别领域的特征提取问题,提出一种尺度不变特征转换的SIFT算法与聚类分析相结合的算法.在对人脸特征分类时,通过选取最优化的距离阀值,用聚类理论对生成的SIFT特征进行聚类分析,从而得到若干特征类别.去除一些非主要特征类别,排除其他非目标人脸主要特征的干扰.实验结果表明,改进的SIFT算法比原始算法具有更好的特征匹配效果.     

基于局部特征图像匹配算法改进

本文针对SIFT算法存在着特征提取及匹配速度慢,在灰度变化相似的区域产生误匹配的缺陷,讨论了SIFT 的改进算法-SURF算法的原理及应用方法,对算法进行检验,指出SURF算法在提取特征点时更偏重于提取鲁棒性较强的点,同时,摒弃一些鲁棒性较弱的点,对鲁棒性强的特征进行匹配以减少计算时间,使SURF在实时性处理和大量图片...     

基于小波提取特征的SVM目标识别

基于小波变换提出了一种特征提取及特征选择的方法.通过对小波系数绝对值化,减小了特征的分布范围;对小波进行自适应的过滤提取了目标的主要特征,增加了特征的聚类程度.本文通过SVM分类器对该方法进行验证并与其他方法比较.实验证明该方法有效的提高了目标的识别率,降低了误识别率.     

基于采样策略的无人机着陆导航算法

给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机状态估计的算法。采用PCA-SIFT算法进行特征点匹配,在保证能够稳定匹配的前提下,提出了帧间自适应采样策略的特征点选取算法,减少了计算的冗余性。然后通过建立本质空间中的状态方程,利用极线几何约束设计IEKF滤波器,对无人机进行相对位置、姿态估计。仿真结果表明,该算法实现了帧间特征点的快速匹配,较好的估计了无人机的相对位置、姿态信息,比单纯利用极线几何约束具有更高的精度和稳定性。     

一种基于改进SURF的视频DNA生成算法研究

为有效提高视频内容管理的准确性和高效性,本文借鉴生物信息学的方法,提出了一种降维改进的SURF算法和K-means算法相结合的视频DNA提取算法。该算法通过提取关键帧的SURF特征得到特征点集合,并对其进行K-means聚类构建视觉词袋模型,并将SURF特征通过视觉词袋模型量化为视觉词汇,并最终编码生成视频DNA。实验结果表明,采用改进的SURF算法生成的视频DNA具有良好的准确性和鲁棒性,并能在时间开销方面得到一定的提高。     

基于SURF目标跟踪算法研究

SIFT算法是特征图像特征提取中一种最具鲁棒性的算法,但是其在特征提取匹配上速度较慢,很难满足实时目标跟踪的要求。使用SURF特征提取方法既保持了SIFT算法的高精度的优点,又克服了速度慢的缺陷。提出使用SURF提取并且匹配目标的特征点,用重心算法计算目标的脱靶量,通过小区域跟踪方法和高速硬件平台实现目标的实时跟踪。实验证明,算法对目标的轻微旋转、部分遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,跟踪速度比SIFT算法也极大提高。     

基于SURF算法和OpenCV的掌纹识别技术研究

该文提出了一种基于快速鲁棒特征算法和OpenCV的掌纹识别方法。首先应用固定阈值法将手掌二值化,并提取出有效掌纹区域。然后用快速鲁棒特征算法提取并描述该区域的特征点,再通过随机采样一致性算法进行特征点之间的匹配。最后,通过一系列测试对该系统的性能进行了评估,实验结果证明该系统对掌纹图像的旋转、亮度和尺度变化具有较好的鲁棒性,且具有比较高的识别精度和时间性能。     

基于小波降噪的短波通信信号协议识别特征提取算法

利用特征波形匹配来识别短波通信信号协议是简单有效的方法,但易受噪声干扰,影响其有效性.而低信噪比是短波信道特征之一,为此引入小波降噪来构造具有优良抗噪声干扰性能的协议识别特征,以减小噪声对特征波形匹配度的影响.文章提出了一种新的协议识别特征提取算法,该算法通过统计不同信噪比条件下小波系数的波动性,实现了特征波形与待识别信号波形小波系数的合理取舍,并采用取舍后小波系数的匹配度作为识别特征.仿真结果表明,该识别特征能有效减小噪声干扰影响,在低信噪比条件下优势突出.     

基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建

针对搜救机器人在灾后特征环境下同步定位与地图构建问题,提出了改进动态阈值分裂合并算法,与固定阈值算法相比提高了直线拟合的准确性。推导出匹配条件参数,通过比较始末点距离解决了误匹配,提高了匹配精度。在此基础上,进行全局定位计算。利用最小二乘法进行滤波处理,提高了定位精度。通过仿真与模拟现场实验表明,本文方法能使提取的直线更准确地反映实际地形环境,完成二维栅格地图的实时创建任务。     

单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法

针对很多场合下GPS信号会受到遮挡而无法使用,导致机器人定位精度下降很快的问题,提出一种基于单目视觉自然路标辅助的机器人绝对定位方法.在导航环境中的若干位置预先建立视觉路标库.机器人在利用惯导（INS）定位过程中,同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配.建立基于全局特征信息（GIST）和快速鲁棒算子（SURF）局部特征相结合的在线图像快速匹配框架,同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向.最后利用卡尔曼滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和INS有效地融合起来.结果表明,该方法有效地提高在GPS受限情况下惯性导航定位的精度和鲁棒性.     

Recognition algorithm for turn light of front vehicle

Intelligent vehicle needs the turn light information of front vehicles to make decisions in autonomous navigation. A recognition algorithm was designed to get information of turn light. Approximated center segmentation method was designed to divide the front vehicle image into two parts by using geometry information. The number of remained pixels of vehicle image which was filtered by the morphologic features was got by adaptive threshold method, and it was applied to recognizing the lights flashing. The experimental results show that the algorithm can not only distinguish the two turn lights of vehicle but also recognize the information of them. The algorithm is quiet effective, robust and satisfactory in real-time performance.