基于几何不变量的直线匹配方法

针对目前直线匹配算法大多基于直线段支持区域的几何特性、灰度特性,但这些特性又极易受外界因素干扰造成匹配失败的情况,提出了基于直线几何不变量的匹配方法,该方法在无任何已知条件的情况下,运用叉积符号、点的线束交比不变量进行直线匹配。对于各个视点图像,采用Hough变换提取直线间交点集,再采用Graham扫描法构造一个最小的凸包,并通过匹配凸包顶点的交比序列来建立点与点的对应关系,选取其中一个对应关系完成直线的匹配。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,具有广泛的应用性。     

计算射影与排列不变量的新方法

给出了一种表示和计算离散有限点集的射影与排列不变量的简单有效方法.该不变量在计算机视觉、模式识别中有重要应用.首先导出了射影直线上4个点的基于一种对称函数的射影与排列不变量,该不变量等于这4个点的某个原始交比值,具有计算量低,不丢失分辨力等优点.然后根据这个简单的对称函数,结合基本的多项式对称函数,推导出了平面上5个点的两个函数无关的射影与排列不变量,以及空间中6个点的3个函数无关的射影与排列不变量.     

基于空间六点不变量的道路立体目标识别方法

城市道路中常设置具有3D效果的平面路障或标志物,其具有高度的立体性和真实性,导致行人和辅助驾驶系统误判而造成严重事故,因此需要对道路立体目标进行识别,以获得真实路面情况。常见的射影不变量如交比是基于共面五点计算的,存在局限性,论文提出一种基于空间点元素的几何不变量计算方法,把空间元素的共点和共线用具有物理意义的量来表示,通过合理搭建把空间元素巧妙转化为共面关系。该几何不变量只依赖点的空间坐标,与投影视角、摄像机参数等无关。在三维造型软件SolidWorks上进行模拟实验,并用该计算方法对真实道路上的真假3D物体进行了测验,最终实测实验验证依据空间六点计算得到的几何量可用于道路立体目标的识别。     

基于灰度差分不变量的点特征匹配

本文提出了一种新的基于灰度差分不变量的点特征匹配方法。首先，利用灰度差分不变量获得点集之间的初始匹配；然后，利用初始匹配快速、稳健地估计图象之间的唯一几何约束－对极几何约束；最后，利用对极几何约束改进初始匹配。大量的实际图象实验表明，本文所提出的匹配算法有非常快的运算速度和很高的匹配正确率。     

基于几何不变量的图像特征识别

图像的特征识别是图像处理和识别中的一个重要问题,几何不变量作为特征的特征值在很多领域已经得到了广泛的应用。实际中,普遍采用在仿射变换及射影变换下保持不变的仿射、射影不变量作为特征值。本文根据具体图像的特点,利用4类仿射和射影不变量构成特征的特征值空间,依据4步识别策略来识别图像中的特征点,从而完成识别任务。实验表明,这4类不变量能够较好地识别出实际图像中的特征。     

基于积分不变量的断裂面匹配算法

提出一种基于积分不变量的断裂面匹配算法。根据在多尺度下特征点的体积积分不变量,得到初始匹配点对,利用相容性约束比较点的相似程度,排除伪匹配点对,并组成匹配点对列表,对于匹配列表中的每一点对,计算出将其法矢方向映射为一致的所有三维空间变换集合,通过双层几何哈希,为匹配点对及其对应的空间进行投票,当得票数大于给定阈值时,两断裂面匹配。实验结果表明,该算法能实现断裂面部分和完全匹配。     

基于颜色不变量和仿射不变性的彩色图像配准

ASIFT图像配准算法实现了完全的仿射不变性,但色彩信息的缺失导致算法对光照条件敏感。结合颜色不变量理论和ASIFT算法,提出一种彩色图像配准算法CASIFT。在ASIFT基础上以颜色不变量代替灰度信息提取特征点并建立特征点的特征描述子,解决了ASIFT算法在光照差异较大情况下彩色图像配准率低的问题。实验结果表明,CASIFT彩色图像配准算法对于光照变化和视角变化均有更好的鲁棒性。     

利用2D射影变换求解空间复杂结构的3D不变量

3D不变量作为不随姿态、视点等成像条件变化而变化的特征参量，可以广泛应用于计算机视觉的多重领域．通过分析2D射影变换矩阵求解的多种可能性，由单纯基于点集对应的思路扩展到利用点集、线集、点、线组合等其它方法，从而拓宽了建立两射影平面对应关系的应用条件．由此提出了一种基于多种点线组合构造虚元素的方法，结合实元素和虚元素可以巧妙提取空间复杂结构下的多种3D不变量，以用于目标识别和描述当中．实验结果验证了方法的有效性。     

基于层序遍历的顶点不变量及其图不变量

为了寻找更好性能的图不变量,利用层序遍历过程中的顶点数据经加权累加定义了15 种顶点不变量,每一种顶点不变量排序后可以组成一种图不变量。层序遍历时将顶点度数分为同层度数、向前度数和向后度数,其中同层度数和向后度数包含回路数信息。依据对顶点的细分能力,挑选出3 种顶点不变量,组成图不变量,其不同组合对于各种非同构连通图具有较好的区分性能,不仅对图顶点数N≤8 的非同构图全部可以区分,而且将N=9 的不可区分图数量从文献[9]的989 种降到40 种,且其简并度将趋近2,随机测试表明这些图不变量具有很好的区分度。     

仿高阶矩的结点不变量及其组成的图不变量

借鉴高阶矩的方法,采用层序的计算框架,依据结点的连接距离和层序信息定义了20种结点不变量。这些结点不变量体现图整体的上下偏分布特性、整体不均匀性和整体平滑性,结点不变量中的每层结点度数平方之和反映了层内结点度数的分布情况。通过比较这些结点不变量的可区分结点数,发现每层结点度数平方之和明显改善了结点不变量的细分能力。把排序后的结点不变量组成一个矢量后作为图的不变量。计算结果表明,共有9种图不变量可以区分所有结点数N<25的非同构树和N<34的非同构同胚不可约树(没有度数为2的树),对于更多结点的树,还没有发现非同构树有相同图不变量的例子;把这些图不变量应用到非同构图(N<10),区分结果好于 文献[8]中列出的22种图不变量的19种,而且文中9种图不变量的简并度不大,提高了随机图的同构测试性能。     

相位矩不变量

为了克服矩不变量存在的高阶矩计算不稳定和对噪声敏感的问题,提出一种构造相位矩不变量的方法．通过选取正交基构造相位函数,然后将相位函数作为模型函数生成新的矩不变量．该方法可以将矩不变量这种全局不变量与局部特征进行结合．分析和实验结果表明,该方法可以对不变量进行有效的拓展,并且可以取得优于原不变量的检索结果．     

结合颜色不变量的SIFT和形状上下文图像匹配算法

针对传统图像匹配算法sift和shape-context存在的不足,把这两种算法分别作了改进,并提出一种二者相结合的混合匹配算法。首先在传统sift算法的基础上融入图像的颜色信息,即加入颜色不变量,构建彩色描述子;在shape-context算法中改用基于重心点的形状上下文直方图,代替传统的基于各个轮廓点的形状上下文直方图,生成形状上下文描述子。然后把这两种描述子级联成新的联合描述子,依据设定的新的联合距离对特征点进行匹配,得到初始匹配对。最后利用偏最小二乘法消除误匹配,得到精确匹配点对。实验结果表明,提出的算法能够有效提高图像匹配准确率。     

利用角点坐标计算图象的矩不变量

本文提出了一种直接利用角点坐标计算形状的方法，并导出了低阶矩的闭合形式，最后给出了计算M．K．Hu提出的七个矩不变量的算法。该算法计算的是经典不变矩的精确值，但大大地筒化了计算。     

一种基于投影不变量的目标交接改进方法

在多摄像机视频监控系统中,图像之间的视点对应以及目标的交接是重要的研究内容。不需要标定摄像机的参数,该文提出了一种利用尺度不变特征变换（SIFT：scale-invariant features transform）及融合颜色信息的投影不变量实现目标交接的方法。利用SIFT方法自动生成图像间匹配的特征点对,并由此生成视野分界线,然后利用融合颜色信息的投影不变量方法完成对多摄像机之间目标身份的确认。     

基于颜色不变量的多相机目标匹配方法

针对监控系统中存在复杂光照变化的问题,提出一种基于颜色不变量的多相机目标匹配方法。将人体目标分为头部、躯干和腿部,在导数空间和色度空间中,利用高斯光谱模型提取位于边缘和区域的颜色不变量,通过矩函数得到与平移、旋转和尺度变换无关的矩不变量,用描述子进行目标匹配。实验结果表明,该方法能适应场景中复杂的光照环境变化,以及低分辨率特征不充分等情况,并能获得较高的目标匹配正确率。     

基于圆投影与矢量和的旋转不变量检测方案

在工业产品检测中,传统模板匹配方法不适用于元件标志的旋转情况。针对该问题提出基于圆投影与矢量和的旋转不变量检测方案,采用构造模板的方法,乘以模板中的系数实现灰度图像圆周投影统计和一维特征向量矢量圆求和的功能。实验结果证明,该方案可以实现目标发生旋转后的标志匹配,其抗噪能力和处理速度高于SIFT算法。     

结合SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法

提出了一种基于SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法。通过SIFT关键点检测方法检测关键点;对每个关键点计算其邻域的Krawtchouk矩不变量,并将其构成描述关键点的特征向量;计算关键点特征向量之间的欧氏距离找出相匹配的关键点对。实验结果表明,该算法的配准性能与标准SIFT算法相当,而运算速度比标准SIFT算法有较大程度提高。     

基于目标不变量的识别方法研究

一、引言不变量理论在80年代末引入计算机视觉领域,1991年召开了不变量在计算机视觉应用方面的国际研讨会。目前,对这一课题的研究引起了国内外学者的极大兴趣。视觉不变量理论的优点在于它对目标形状的描述不受目标物体的姿态、透视投影和摄像机内部参数的影响。同时它可以冗余地表示目标全局结构特征,当发生部分遮挡时,可以从剩余部分计算出表示全局的结构不变信息。     

基于射影不变量的三维重构

文中提出了利用射影不变量来求解基于图像对三维深度恢复问题。方法的基本思想是对于立体图像，利用密度段元素，引入了两个射影不变量来恢复密度段的深度信息。从这两个不变量，能推导立体图像中匹配的密度段对所满足的关系。利用这个关系，实现了密度段之间的匹配运算。这个方法能直接地从输入图像中得到密集和准确的深度，对变形的图像具有鲁棒性。     

一种由未定标图象估计三维射影不变量的新算法

本文提出了一种由未定标图象估计三维射不变量的新算法。实验结果表明了本算法的有效性。