一种基于特征点的稳健无缝图像拼接算法

针对传统的基于区域图像拼接方法中,计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题,提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法.在SIFt(scale invariant feature transform)提取图像特征点并匹配的基础上,通过优化的随机采样一致性(random sample consensus)算法过滤匹配点,去除误匹配点,并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值;然后利用L-M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接;最后通过改进线性加权函数法进行图像融合,很好地解决了接缝问题,实现了图像拼接处的平滑过渡.实验表明,该方法对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以达到亚像素级.     

一种基于SIFT算法的图像镜像变换识别方法

SIFT(scale invariant feature transform)算法提取的图像特征对图像自身的镜像变换匹配精度不够。针对此问题,对SIFT算法进行了改进,提出FI-SIFT(flip invariant SIFT)算法:利用纵坐标方向的梯度初步判断图像是否为镜像变换,若是则把特征向量映射为极坐标,对极坐标进行重组后,再逆变换到直角坐标系,更新特征向量;然后基于欧式距离匹配两幅图像中的关键点。实验结果表明,采用FI-SIFT算法提取的图像特征进行镜像变换匹配,匹配精度有了很大提高,由改进之前的0.6上升到0.9。     

自适应分层粒子群稠密视差图估计

分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图。首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层,建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解。最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快。     

基于SIFT特征点匹配的水印图像几何校正算法*

为了有效实现水印图像的水印检测与水印嵌入之间的同步,提出一种应用SIFT(scale invariant feature transform)特征点匹配估计水印图像几何变换参数的校正算法.用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像...     

基于机器视觉的卷烟接装纸测量系统的设计

讨论了如何使用机器视觉实现对卷烟接装纸尺寸的测量,重点研究了图像采集系统的构建以及图像拼接技术的应用.对尺度不变特征变换SIFT(scale invariant feature transform)的特征匹配算法进行了介绍,并在接装纸测量实验中进行了应用.实验证明可以达到较好的效果,因此这种方法在接装纸测量中是可行及有...     

指纹三角区域特征点融合匹配STSF算法研究

目前大部分指纹自动识别系统(automatic fingerprint identification systems,AFIS)所采用的特征点匹配算法需以准确提取特征点为前提,这些算法在面对存在高度畸变且残缺不全的现场指纹时,往往难以准确识别指纹图像。在相似三角形匹配算法的基础上,研究了SIFT(scale invariant feature transform)特征点与二级特征点之间的位置关系,克服了相似三角形之间尺度不一的问题。此外,提出了一种基于贝叶斯统计推断的相似三角形与SIFT融合算法(similar triangle SIFT feature,STSF)。实验结果表明,STSF算法能够有效提升残缺指纹匹配的精度和计算效率。     

SIFT算法优化及其在遥感影像配准中的应用

针对传统尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)方法在处理存在角度偏差的图像配准数据时得到的配准点对数量低以及配准精度不高的问题,提出一种基于多角度归一化互相关法优化的SIFT遥感图像配准方法。以相关性系数为标准确定图像最佳配准位置,进行角度校正;用SIFT算法进行特征提取和特征匹配,并结合随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC),剔除错误配准点,以提高配准精度。实验表明,该实验配准方法比单一的SIFT配准方法得到数量更多且精度更高的特征点对,结果显示SIFT配准点对数量平均提高24.5倍,RANSAC算法确定的正确配准点对平均调高86.8倍。     

基于GPU的视频流拼接算法研究

为解决视频流的稳定实时拼接,结合图形处理器GPU强大的并行计算能力,提出了一种基于GPU的视频流拼接算法.提取视频流的帧图像,利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法在GPU上实现帧图像的特征提取与匹配,实现图像拼接,进而实现视频流的稳定实时拼接.基于GPU的SIFT算法充分利用了GPU的并行处理能力,加快了视频流拼接算法执行的速度,真正意义上实现了几个差异较大但具有公共视野的视频流快速稳定的拼接.     

结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波跟踪法

针对跟踪领域内由于图像模糊而导致跟踪失败的问题,提出一种结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波(kernelized correlation filter, KCF)跟踪法。首先,将尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)描述子与局部二值模式(local binary pattern, LBP)算法结合,提取模糊图像中的特征点,并采用圆形邻域描述该特征点,以降低特征向量的维度,综合构建出模糊特征检测器。其次,设置图像清晰度阈值,若当前图像清晰度低于阈值,则启动模糊特征检测器,通过特征向量间的匹配,得出跟踪目标的位置;否则,通过传统的核相关滤波法预测目标位置。最后,在公开数据集OTB-2013和OTB-2015中的测试结果表明:与其他实验算法相比,该算法可对模糊图像中的目标进行有效跟踪且精度较高。     

基于SIFT特征的小波域数字图像鲁棒水印方法*

利用数字图像SIFT(scale invariant feature transform)特征的稳定性和小波变换的特性,提出了一种抗仿射变换和剪切的鲁棒水印算法。水印信息通过量化调制方法嵌在小波变换的低频域。水印检测时,利用匹配的SIFT关键点的位置信息计算仿射变换参数和边缘剪切参数,然后对被检测图像进行逆变换和重定位,恢复水印的同步信息。实验结果表明该算法可以抗击仿射变换和剪切攻击,对常见的图像处理也有很强的鲁棒性。     

基于ASIFT的无缝图像拼接方法

传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。     

简化SIFT算法及其在商标图像检索中的应用

针对商标图像形状简单、颜色单一的特点,提出了一种基于简化SIFT特征的商标图像检索新方法。采用DoG算子在多尺度空间检测图像的关键点,并利用圆环域结构替代SIFT原来的方形结构,对SIFT特征描述符的生成方式进行改进,使其具有计算简单、抗几何畸变性、抗旋转性等优点;然后在关键点匹配过程中,采用RANSAC算法去除错误匹配,从而提高匹配的稳定性与精确性。实验结果表明,该方法比原SIFT方法具有更快的计算速度和更高的匹配精度,能很好地应用在商标图像检索系统中。     

一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法

针对ASIFT算法抗大视角变换能力较好,但运算效率低的缺点,提出一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法.该算法结合透视变换模型和ORB算法对ASIFT中的仿射变换模型和SIFT算法进行优化,在粗匹配算法获得单应性矩阵的基础上进行精匹配,有效减少了模拟次数,并提高了算法运算效率.实验结果表明,所提出算法具备抗视角变换能力,计算速度比ASIFT算法提高10倍,实时性强,工程使用价值高.     

A MapReduce-based indoor visual localization system using affine invariant features

This paper proposes a vision-based indoor localization service system that adopts affine scale invariant features (ASIFT) in MapReduce framework. Compared to prior vision-based localization methods that use scale invariant features or bag-of-words to match database images, the proposed system with ASIFT achieves better localization hit rate, especially when the query image has a large viewing angle difference to the most similar database image. The heavy computation imposed by ASIFT feature detection and image registration is handled by processes designed in MapReduce framework to speed up the localization service. Experiments using a Hadoop computation cluster provide results that show the performance of the localization system. The better localization hit rate is demonstrated by comparing the proposed approach to previous work based on scale invariant feature matching and visual vocabulary.     

曲波变换用于磨粒图像不变矩的提取

曲波变换(curvelet)具有各向异性和良好的曲线奇异性表达能力。为了克服Hu不变矩和不变小波矩在表达铁谱磨粒形貌信息方面的不足,将曲波变换引入磨粒特征提取过程,并与Hu不变矩结合,提出一种基于曲波变换的磨粒图像不变矩提取方法。首先利用曲波变换将图像进行分解与重构,得到不同尺度的子图像;然后提取各子图像的Hu不变矩,获得图像的曲波不变矩;最后将该方法应用于典型磨粒识别,总识别率达到83.33%。实验结果表明,与Hu不变矩和不变小波矩相比,磨粒图像的曲波不变矩能更好地表达磨粒的形貌特征。     

稳健的球面全景图全自动生成算法

提出一种基于尺度不变特征变换特征点的全自动球面全景图生成算法,将原始图像投影到同一个虚拟球面上,再对球面展开图融合拼接,以避免叠加误差;并设计了一种非匹配点剔除方法,比常用的RANSAC算法提高了效率和准确性.实验验证了该算法的稳健性和快速性.     

一种抗几何失真的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于SIFT(尺度特征变换)特征点校正几何参数的小波域彩色图像水印算法.该算法利用RGB彩色图像中蓝色与绿色分量的小波系数之间的关系,在蓝色水平细节和垂直细节中嵌入相同的水印;水印检测前,利用红色分量中的SIFT特征点估计几何参数,校正失真水印图像,从而可以无失真地提取水印.实验结果表明,该算法对压缩、噪声、剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于单目视觉的机器人Monte Carlo自定位方法

针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性,又能减少SIFT算法产生的特征点及其抽取和匹配的时间.在机器人移动过程中,环境特征点的观测信息和里程计信息通过粒子滤波相融合,获得了更准确的环境标志点坐标.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用．提出了一种基于轮廓特征点和改进的粒子群优化算法((Particle Swarm Optimization，PSO))求解的配准方法．该方法首先用Canny算子提取图像的边缘，用ISODATA算法进行聚类分析提取出轮廓特征点，然后用两轮廓匹配点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两个特征点对配准准则，并用改进的PSO算法求解配准所需的空间变换参数．实验证明；该方法配准精度能够达到亚像素级，能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善，其应用于多模态医学图像的配准是可行的．     

一种基于尺度不变特征点的运动目标检测算法

针对PTZ（Pan/Tilt/Zoom）摄像机的运动目标检测,提出了一种基于尺度不变（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）特征点的运动补偿解决方案．首先,采用相邻两幅图像特征点匹配的方法获得运动补偿,从 而解决了PTZ 摄像机的自主运动带来的问题;然后利用时间差分法得到运动目标的区域;最后利用形态学中 的腐蚀和膨胀方法去除噪声．测试结果验证了算法的实用性和有效性．