双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

改进SIFT特征在图像匹配中的应用

对SIFT算法进行研究,针对SIFT特征描述符的高维数和高复杂度问题,进行了改进。通过对大量的不同类型的图像进行特征匹配实验,实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进后的算法更稳定、更快速。     

油包水型乳化液剪切破乳的实验

通过设计Couette双圆筒装置形成薄层纯剪切流场,其剪切强度可通过内筒转速调节,对油包水型乳 化液剪切破乳的可行性进行研究。从流体动力学角度分析单个液滴受力,建立其仿射形变模型并经实验验证,与 TaylorGI和CoxRG的理论模型基本一致。实验结果表明,将剪切作用引入流场中有利于液滴聚合,当内筒转速 为50~150r/min(剪应力8.67~26.01Pa)时,液滴最大直径和平均直径比未引入剪切力场时高,说明只有在一定剪 切范围内,剪切才能促进液滴聚合。因此,为了提高油水乳化液分离效率,可在油水分离设备中引入适当的剪切力 场。     

改进ORB算法在图像匹配中的应用

在计算机视觉领域，图像匹配是一个核心问题。为了提高图像特征点匹配算法的准确度，增强算法的抗干扰能力，针对ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）算法的不足，提出一种改进的图像特征点匹配算法。该算法通过设置自适应阈值来进行特征点检测，并在算法粗匹配结果的基础上剔除不符合图像几何特性的部分外点。最后，利用仿射不变性约束筛选出精确匹配点。实验表明，该方法可有效提高算法匹配质量且执行时间短，对于不同模糊度和曝光度的图像匹配均具有很好的鲁棒性。     

采用SIFT特征和增强型高斯混合模型的目标识别

文中采用SIFT特征描述子进行关键点的提取，将其获取的特征进行降维处理，然后采用经由辨识训练调整的高斯混合模型进行分类，并将获得的结果与其他几种被认可的方法的试验结果进行比较。证明该方法对图像分类和目标辨识的准确性有很大的提高。     

用含仿射操作的遗传算法求解软件可靠性模型参数估计的 …

本文将含仿射操作的遗传算法引入到软件可靠性模型的参数估计问题中，与单纯形法比较，它不但较好地解决了以往参数估计中的奇异性，同时也提高了参数估计的精度。特别是按此方法估算出来的参数使心合曲线的后沿与软件故障数据曲线的后沿拟合得很好。     

三维构件的古建筑过程式建模技术

本文研究基于建筑学知识与计算机视觉相关理论,建立佛光寺古建筑构件库,对库中构件进行特征描述与提取,并存储到相应的特征库。以过程式建模的方式进行构件的自动化匹配。在节约人力资源的基础上,对古建筑碎片进行自动识别与匹配,从而提高建筑重建的效率,增加可行性。     

F2n中点集的线性不等式刻画

在分组密码的差分攻击中，为了利用计算机搜索最佳差分路径，人们将问题转换为其S-盒的差分分布表的最佳线性不等式逼近问题。确切地说，给定向量空间F₂ⁿ的一个非空点集A，寻找数目尽可能少的一次多项式的集合，使得满足所有多项式的值均大于或等于0的点集恰好为给定的点集A。在文献中能看到的做法通常是利用计算机软件(例如SAGE数学软件)算出很多的多项式，再用线性规划的方法从中挑选出最小个数的多项式。研究一次多项式的产生方法，称F₂ⁿ中的点集S是相容的，是指存在某个整系数一次多项式f(X)，使得S={P∈F₂ⁿ|f(P)<0}。主要有以下3个方面的结果：一是给定向量空间的维数n，对任意的1≤k≤2n，一定存在k元相容点集S；二是利用多项式加法的技巧，构造出一批k元相容点集；三是对于小参数k=1,2,3,4，给出k元点集S是相容的充分必要条件，同时也给出相应的k元相容点集的计数公式。     

基于图像匹配的目标定位技术研究

本文通过对图像匹配过程的描述,使用SIFT算法完成对基准图像以及待匹配图像的精准匹配,从而实现对目标的定位。SIFT算法在图像匹配过程中具有很好的鲁棒性。通过实验验证其适合应用于目标定位领域。     

基于SIFT算法与RANSAC算法的X射线图像匹配研究

为了提高图像匹配的精确度,提出一种基于SIFT算法与RANSAC算法相结合的方法对X射线图像进行匹配。通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现精确匹配。实验结果表明了该方法的准确性和有效性。