利用尺度空间下特征点进行匹配的电子稳像方法

在电子稳像过程中,获取准确的图像运动矢量是稳像的关键,而尺度不变特征转换（SIFT）算法可以较准确地提取运动矢量。为此给出了一种基于尺度不变特征变换的特征提取和匹配的电子稳像方法。SIFT算法是一种在不同尺度空间下提取特征点的方法,该方法首先进行尺度空间极值点检测,然后对特征点定位,最后进行特征向量生成与匹配。实验结果表明,该方法具有多量性,提取特征点数较多且特征匹配点对具有较高的准确率,可以获取较理想的稳像效果。     

一种车站危险品检测中的三维图像重建方法

图像重建是车站危险品检测过程中的重要环节,其结果直接关系到后续危险品的识别。为此提出了一种基于FDK算法的三维图像重建方法。该方法首先将X射线探测器得到的物体投影值,利用正弦函数对投影数据进行加权;然后对不同投影角度的投影数据进行水平方向的一维滤波,去除噪声和伪迹;最后沿X射线方向进行三维反投影。实验结果表明,该方法能更清晰地重建出物体。     

一种消除光照影响的人脸识别方法

光照变化容易使人脸图像的灰度分布不均匀,造成局部对比度差别较大,影响人脸识别的效果。为此本文首先分别对人脸图像进行直方图均衡化和对数变换,接着将处理后的图像进行融合,然后运用PCA算法对人脸图像进行特征提取,最后采用三阶近邻分类法来实现人脸识别。通过对Yale、ORL和FERET人脸库的仿真实验结果表明,该方法在人脸图像光照变化的情况下,能够较好地改善人脸补偿的效果,具有较高的平均识别正确率。