基于分数阶变换和改进最小生成树的图像配准算法

为改善图像配准的精度和稳定性,提出一种新的鲁棒图像配准算法。定义分数阶变换,强化图像特征信息,联合分数阶与高斯核函数,将图像信号变换为尺度空间,利用尺度不变特征变换提取图像特征点,通过改进最小生成树建立特征点的结构关系,完成图像特征点匹配,引入随机抽样一致性技术降低误匹配。实验结果表明,与基于Harris角点检测的匹配算法、基于随机k-d树的匹配算法以及块匹配算法相比,该算法具有更高的配准精度与鲁棒性。     

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。     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

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。     

残冰检测中飞机图像特征点精确提取算法

传统角点检测算法无法精确提取感兴趣的特征点。为此,提出一种新的特征点提取算法。通过曲率角点检测算法提取飞机图像的特征点,并作为待匹配图像,采用像素相关性匹配算法进行特征点提取,利用飞机机身固定结构约束匹配算法去除误匹配对。实验结果表明,该算法具有较好的适应性,能够精确提取特征点。     

利用特征点序列截断的图像匹配判决算法

当图像中特征点缺失比较严重时,利用特征点S维分配算法和K均值聚类算法的图像匹配性能较差。此外,随着待匹配图像数量的增加,上述两类算法的计算量急剧上升。针对上述问题,提出一种新的图像匹配判决算法——利用特征点序列截断的匹配判决。该算法利用了匹配特征点之间的匹配度量大于非匹配特征点之间的匹配度量,以及同一匹配簇中来源于同一图像的特征点不超过一个的先验知识,一方面对特征点缺失具有较强的鲁棒性,另一方面克服了上述两类算法中的组合爆炸问题。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

一种基于奇异值分解的图像匹配算法

图像匹配技术在计算机视觉、遥感和医学图像分析等领域有着广泛的应用背景.针对传统的相关匹配算法计算量大、对图像旋转敏感等问题,提出一种新的基于奇异值分解的图像匹配算法.首先在待匹配图像中分别提取带主方向的角点作为特征点,通过计算特征点间经旋转补偿的归一化互相关值建立特征点相似度矩阵,然后利用奇异值分解算法生成特征点匹配矩阵并获得特征点间的一一对应关系.在复杂自然图像上的实验结果表明,算法能够匹配任意角度旋转的图像,对局部遮挡、光照变化、随机噪声等具有较强的健壮性,并具有较快的计算速度和较高的匹配精度.此外,该算法易于和其他匹配技术进行融合并获得性能提升,其与SIFT描述子结合的匹配实验结果表明,该算法具有良好的扩展性和实用性.     

基于特征点的合成孔径雷达复图像自动配准算法

提出了一种干涉合成孔径雷达复图像对的自动配准算法,利用Harris特征点检测算子,完成了特征点检测;根据匹配点对之间最大相关和距离相近的结论设计了匹配算法,进行了特征点对的匹配;首先通过Harris特征点检测算子提取特征点;其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系;最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准;实验结果表明,该算法具有较高的配准精度。     

基于改进的SURF图像配准算法研究

图像特征点匹配算法是实现目标识别的一种有效算法,目前图像特征点匹配算法耗时大,而且在匹配过程中存在伪匹配点。提出了一种改进算法：在初始特征点检测阶段,根据图像大小动态构造高斯金字塔图层,提高了算法的实时性和准确性;采用设置阈值的方法对初始特征点进行优化,减少匹配时间。在特征点匹配阶段,利用提取特征点中正确匹配点与伪匹配点坐标值差异较大这种特性,对伪匹配点进行去除,最后进行目标识别。实验结果表明,在尺寸大小为800×600的图像中,SURF算法提取特征点数225个,耗时92.499 ms, Octave 3;特征点匹配率97.50% ,耗时349.716 ms。提出的改进方法更为简单有效,减少了特征点匹配的误差,能够有效缩短图像配准时间。     

基于SURF算法的双目视觉特征点定位研究

针对双目视觉立体图像特征点匹配质量不好导致定位精度低的问题,本文提出改进SURF匹配的特征点定位方法。在改进的SURF匹配算法中,采用双向匹配、NNDR约束、对称性约束、极线约束和交叉匹配约束的方法,提高了图像特征点匹配的质量。在双目视觉特征点定位中,采用公垂线段中点法具有更高的特征点定位精度。实验证明,该算法的特征点定位精度更高,同时可以达到实时三维重建效率。     

一种基于小波变换的快速图像编码算法

在传统的图像小波变换中,首先需要对每行进行小波变换,等所有的行变换完成后再进行列小波变换,然后再进行嵌入式量化和编码,这就需要足够的存储容量保存这些变换结果,而且运算速度也慢。该文提出了一种基于小波变换的快速编码方法。在行变换中,仍然使用传统的提升结构,在列变换中,使用基于因果系统的低存储容量的提升结构。一旦有小波系数输出,就进行相应的量化、编码。该方法不仅压缩效果较好,而且在运算时间上得到大大提高。     

图象小波域的水印嵌入方法

图象小波变换后获得的低频尺度子图携带了较多的信号能量，在这一分量上嵌入水印，可保证水印稳健性较好，也能提高图象对水印的容量，作者应用小波提升算法基础上获得的非线性小波变换方法来提高尺度小图系数的值，增强这些系数的感觉容量，实验结果表明使用这种方法可以获得稳健性更强制 小波水印嵌入算法。     

小波和傅立叶变换在图像变化检测上的应用比较

小波分析和傅立叶分析被广泛地应用于图像处理的各个领域,它们也能被应用于遥感影像土地利用变化检测。对两个时相多光谱影像的各波段或各主成分进行小波变换或傅立叶变换,然后对变换后得到的系数求差,最后对差值进行小波逆变换或傅立叶逆变换,得到的结果图像中,那些有变化地区的亮度会比没有变化地区的亮度高出很多。文中,分别利用小波变换和傅立叶变换两种方法对相同的两时相多光谱影像进行变化检测,发现小波变换结果好于傅立叶变换。     

Space-variant Fourier analysis: the exponential chirp transform

Space-variant (or foveating) vision architectures are of importance in both machine and biological vision. In this paper, we focus on a particular space-variant map, the log-polar map, which approximates the primate visual map, and which has been applied in machine vision by a number of investigators during the past two decades. Associated with the log-polar map, we define a new linear integral transform, which we call the exponential chirp transform. This transform provides frequency domain image processing for space-variant image formats, while preserving the major aspects of the shift-invariant properties of the usual Fourier transform. We then show that a log-polar coordinate transform in frequency provides a fast exponential chirp transform. This provides size and rotation, in addition to shift, invariant properties in the transformed space. Finally, we demonstrate the use of the fast exponential chirp algorithm on a database of images in a template matching task, and also demonstrate its uses for spatial filtering     

A multi-objective decision making model for the vendor selection problem in a bifuzzy environment

In this paper, we focus on the vendor selection problem (VSP) for material supply in large-scale water conservancy and hydropower construction projects, and establish a corresponding model to solve this problem. After stating the problem, we introduce some basic knowledge of level-2 fuzzy sets and the way to transform them to normal fuzzy sets. Then we use the CCP model to handle the bifuzzy objective functions and constraints, based on a series of preparations, we transform the multi-objective integer model under bifuzzy environment into a deterministic model, then use particle swarm optimization (PSO) to solve this problem. The model is illustrated with an actual application to construction material supply.     

基于小波变换和ODPSF的纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新研究方向,文中给出了一种纺理图象分割的新方法,即将小波变换和方向滤波有效地结合了起来,该方法是根据小波变换的多尺度、多频道滤波的特点,采用小波包提取纹理主频,然后用一种二维最佳正交极可分方向滤波器对纹理有关方向和频率等其他特征进行分割,实验结果表明,这种方法能够获得较好的分割效果。     

A direct method to solve integral and integro-differential equations of convolution type by using improved operational matrix

In this article, we use improved operational matrix of block pulse functions on interval [0,?1) to solve Volterra integral and integro-differential equations of convolution type without solving any system and projection method. We first obtain Laplace transform of the problem and then we find numerical inversion of Laplace transform by improved operational matrix of integration. Numerical examples show that the approximate solutions have a good degree of accuracy.     

基于矩-傅里叶描述子人脸图像识别

本文介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法，并得到图像的矩特征矩阵；进而对矩特征矩阵按行向量进行傅里叶变换组成矩－傅里叶描述子特征矩阵，采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法，产生较好的结果。     

A New Strategy for Short-Term Stock Investment Using Bayesian Approach

Computational Economics - In this paper, an application of the Bayesian classifier for short-term stock trend prediction is presented. In order to use Bayesian classifier effectively, we transform...     

基于小波分析的图像增强处理

利用小波变换对图像进行降噪和增强处理,在MATLAB环境下,利用小波的自身特性,降低噪声对图像的影响,尽量保持图像本身的有用细节和边缘信息,保证图像的最佳效果。利用小波变换,采用不同的方法对图像进行仿真,通过对仿真结果进行比较,利用小波分析,图像在不同程度上得到优化,更能适应不同领域人们对图像信息的需求。