结合颜色矢量的谱匹配算法

提出2种结合颜色矢量的谱匹配算法。一种算法是从空间矢量关系的角度提取不受光源影响的图像颜色特征,结合图像特征点的几何特征,为待匹配的2幅图像分别构造亲近矩阵,通过对亲近矩阵进行奇异值分解构造一个反映特征点之间匹配程度的关系矩阵,从而获得匹配结果。另一种是将得到的匹配结果作为初始概率,通过双随机矩阵计算谱匹配概率矩阵,获得匹配的最终解。实验结果表明, 2种算法都具有较高的匹配精度。     

基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法

提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示,这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。     

基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法

提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图，然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵，再对亲近矩阵进行奇异值分解（SVD），利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵，最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示，这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。     

基于颜色梯度的图像特征点匹配算法

提出了一种利用颜色梯度的彩色图像特征点的匹配方法。结合图像特征点的颜色梯度信息和几何特征分别构造两幅图像的Laplacian矩阵，并对这两个矩阵进行奇异值分解。利用分解的结果构造出一个反映特征点之间匹配程度的关系矩阵，根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。大量实验结果表明，该文提出的算法具有较高的匹配精度。     

一种基于Laplacian矩阵的图像匹配算法

文章提出了一种基于Laplacian矩阵的图像特征匹配算法。首先分别构造两幅图像特征点集的Laplacian矩阵,并对这两个矩阵进行奇异值分解(SVD),然后利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。大量实验结果表明,该文所提出的算法具有较高的匹配精度。     

基于中位点的分层匹配算法

提出一种基于中位点的图像分层匹配算法。计算2幅待匹配图像的中位点,以这2个中位点为参照对图像的特征点进行分层。在对应各层之间分别构造高斯权Laplace矩阵,由SVD分解的结果构造反映特征点之间匹配程度的关系矩阵。根据该关系矩阵实现对应层之间的特征点匹配,得到整幅图像的匹配结果。实验结果表明,该方法具有可行性和有效性。     

基于图的Laplace谱的特征匹配

为了能对等距变换和相似变换后的图像进行精确匹配，提出了一种基于图的Laplace谱的特征匹配方法，该方法是首先给定两幅图像的特征点，然后分别定义其Laplace矩阵，再通过分析该矩阵的特征值及特征向量来构造特征点匹配矩阵；最后根据匹配矩阵元素的大小和位置信息来实现特征点匹配，并从理论上证明了该算法在对图像进行等距变换或相似变换情况下能获得精确匹配。实验结果表明，该方法对真实图像的匹配精度可达到82％。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

点模式匹配——基于谱描述子的算法

为了提高谱匹配算法对噪声和出格点的鲁棒性,提出一种基于谱图理论的结构描述子,并在此基础上结合几何相容性给出了匹配目标函数的定义及相应求解算法.首先给出一种利用特征谱与谱隙序列的统计量构造的结构描述子,以获得定长的特征点属性表示;然后结合邻近关系表示的几何相容性定义了求解匹配问题的目标函数,将匹配问题转化为一对一约束下的优化问题;最后介绍了利用概率松弛对匹配目标函数的求解方法.在模拟数据与真实图像上的比较实验结果均表明该算法具有相对较高的准确性.     

基于拟Laplacian谱和点对拓扑特征的点模式匹配算法

针对谱匹配方法对噪声和出格点的鲁棒性较差的问题,提出了一种基于拟Laplacian谱和点对拓扑特征的点模式匹配算法。首先,用赋权图的最小生成树构造无符号Laplacian矩阵,通过对矩阵谱分解得到的特征值和特征向量表示点的特征,进而计算点的初始匹配概率;其次,利用点对拓扑特征的相似性测度来定义点对间的局部相容性,然后借助概率松弛的方法更新由拟Laplacian谱得到的匹配概率,得出匹配结果。对比实验结果表明,该方法在处理存在噪声和出格点的点集匹配上具有较高的鲁棒性。     

基于新的空间关系特征的图像检索方法

图像与图像之间没有清晰的空间结构,这样就不能有效利用图像间空间结构上的相关性信息,针对此问题提出一种基于新的空间关系特征的图像检索方法。首先,提取待查询图像在内的全部图像的特征向量。然后,计算特征向量每两个之间的相似性,形成相似性矩阵。将相似性矩阵的列集合作为新特征向量,命名为新的空间关系特征向量,从而将原来的特征向量映射到一个欧氏空间上。最后,在新特征空间上计算相似性,特征向量之间的相似性问题就转化为新的空间关系特征向量之间的相似性问题。在新特征空间上,图像与图像之间的空间结构变得清晰了,有利于图像检索准确度的提高。在Corel数据库上进行实验,所提方法在平均检索查准率、查全率-查准率和可视化评价指标上都优于基于颜色直方图的图像检索方法。结果表明,基于新的空间关系特征的图像检索方法有效利用了图像间空间结构上的相关性信息,具有更好的检索效果。     

Feature encoding for unsupervised segmentation of color images

In this paper, an unsupervised segmentation method using clustering is presented for color images. We propose to use a neural network based approach to automatic feature selection to achieve adaptive segmentation of color images. With a self-organizing feature map (SOFM), multiple color features can be analyzed, and the useful feature sequence (feature vector) can then be determined. The encoded feature vector is used in the final segmentation using fuzzy clustering. The proposed method has been applied in segmenting different types of color images, and the experimental results show that it outperforms the classical clustering method. Our study shows that the feature encoding approach offers great promise in automating and optimizing the segmentation of color images.     

基于四元数矩阵奇异值分解的彩色图像识别

本文首先以实验证明了彩色图像矩阵的奇异值（SVS）仅含有图像的少量信息，大量信体现在图像矩阵的奇异值分解（SVDQ）的两个四元数酉矩阵中。然后给出了一种新的图像特征提取方法。该方法将图像投影到SVDQ的各个正交基上，得到投影系数向量。将此向量作为图像的代数特征并用于彩色图像识别中。实验表明，与奇异值特征向量用于彩色图像识别方法相比，本文方法显著提高了识别率。     

Automatic feature matching in uncalibrated stereo vision through the use of color

One difficult problem in stereo vision is how to establish correspondence between features extracted from a pair of images. The difficulty is due to ambiguities or inconsistencies of available information on images. In this paper, we invetigate stereo correspondence problem in the framework of color stereo vision. We propose the use of a matching consistence (MC) constraint in RGB color space and the generalized epipolar geometry to develop an automatic feature matching algorithm.     

基于纹理特征与 HSI 空间的苹果识别与标定

在分析了不同图像分割方法的基础上提出了一种基于颜色特征和纹理特征的图像 分割算法,以解决复杂背景下苹果采摘机器人分割目标与背景的问题。通过分析灰度图像的纹 理特征,求取灰度共生矩阵提取特征,以支持向量机分割图像,并结合HSI 颜色空间的色差特 征达到目标和背景分离的效果。通过与单纯的颜色特征分析和纹理特征分析相比较,该方法在 识别率上高于其他分割算法,同时对于颜色与背景相近的果实也能有很好的分割效果。     

无人机下视地面图像的单应约束*

针对利用机载信息辅助特征匹配的问题,给出了利用导航系统等提供的机载信息计算地面图像单应矩阵的方法,分析了机载信息参数误差对根据单应矩阵计算得到的像素位置的影响,并给出了基于单应约束的航空图像特征匹配实验结果。结果表明该方法计算得到的地面图像单应关系对参数误差不敏感,可以为特征匹配等提供先验的约束信息。     

基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色图象边缘检测方法

在矢量Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的基础上,引入多凡度组合正则化处理,提出了一种新的彩色图象边缘检测方法,实验表明,若对检测精度,边缘完整性,抗噪性等方面进行综合评价,该方法优于标量算子和单一尺度下的矢量算子。     

一种基于支持模型和SVM的指纹匹配方法

将两枚指纹相似性的判断归为一个二分类问题，介绍了一种基于支持模型和SVM的指纹匹配方法，采用了基于支持模型的细节特征匹配求取匹配的特征点集合，并利用匹配细节特征点所包含的匹配信息，对训练样本构造匹配向量进行分类训练。将训练后的分类器应用于FVC2002的测试数据库，实验结果表明该方法优于传统的计算方法，在度量指纹相似性方面是有效而且可靠的，且具有较强的推广性。