肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

随机亮度差量化的二进制特征描述

目的 传统的基于浮点型向量表示的图像局部特征描述子（如SIFT、SURF等）已经成为计算机视觉研究和应用领域的重要工具,然而传统的高维特征向量在基于内容的大规模视觉检索应用中存在着维度灾难的问题,这使得传统浮点型视觉特征在大规模多媒体数据应用中面临严峻挑战。为了解决浮点型特征的计算复杂度高以及存储空间开销大的问题,越来越多的计算机视觉研究团队开始关注和研究基于二进制表达的局部特征并取得了重要进展。方法 首先介绍了二进制特征的相关工作,并对这些方法进行了分类研究,在此基础上提出了基于亮度差量化的特征描述算法。有别于传统二进制特征描述算法,本文算法首先对图像局部进行随机像素点对采样,并计算像素点对之间的亮度差,通过对亮度差值作二进制量化得到图像的局部二进制特征。结果 本文算法在公共数据集上与目前主流的几种二进制特征提取算法进行了比较评价,实验结果表明,本文二进制特征在特征匹配准确率和召回率上超过目前主流的几种二进制描述子,并且同样具有极高的计算速度和存储效率。结论 通过实验结果验证,本文二进制特征在图像条件发生变化时仍然能保持一定的鲁棒性。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

字典重建和空间分布关系约束下的特征选择与图像拼接

目的 针对大型图像检索领域中,复杂图像中SIFT特征描述子的冗余和高维问题,提出了一种基于字典重建和空间分布关系约束的特征选择的方法,来消除冗余特征并保留最具表现力的、保留原始空间结构性的SIFT特征描述子。方法 首先,实验发现了特征选择和字典学习方法在稀疏表示方面的内在联系,将特征选择问题转化为字典重构任务;其次,在SIFT特征选择问题中,为了保证特征空间中特征的鲁棒性,设计了新型的字典学习模型,并采用模拟退火算法进行迭代求解;最后,在字典学习的过程中,加入熵理论来约束特征的空间分布,使学习到的特征描述子能最大限度保持原始SIFT特征空间的空间拓扑关系。结果 在公开数据集Holiday大型场景图片检索数据库上,通过与国际公认的特征选择方法进行实验对比,本文提出的特征选择方法在节省内存空间和提高时间效率（30%~ 50%）的同时,还能保证所筛选的特征描述子的检索准确率比同类特征提高8%~ 14.1%;在国际通用的大型场景图片拼接数据库IPM上,验证本文方法在图像拼接应用中特征提取和特征匹配上的有效性,实验表明本文方法能节省（50% ~70%）图像拼接时间。结论 与已有的方法比较,本文的特征选择方法既不依赖训练数据集,也不丢失重要的空间结构和纹理信息,在大型图像检索、图像拼接领域和3D检索领域中,能够精简特征,提高特征匹配效率和准确率。     

JPEG图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位

目的 为了解决现有图像区域复制篡改检测算法只能识别图像中成对的相似区域而不能准确定位篡改区域的问题,提出一种基于JPEG(joint photographic experts group)图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位方法。方法 首先利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点和相应的特征向量,并采用最近邻算法对特征向量进行初步匹配,接下来结合特征点的色调饱和度(HSI)彩色特征进行优化匹配,消除彩色信息不一致引发的误匹配;然后利用随机样本一致性(RANSAC)算法对匹配对之间的仿射变换参数进行估计并消除错配,通过构建区域相关图确定完整的复制粘贴区域;最后根据对复制粘贴区域分别估计的JPEG双重压缩偏移量区分复制区域和篡改区域。结果 与经典SIFT和SURF(speeded up robust features)的检测方法相比,本文方法在实现较高检测率的同时,有效降低了检测虚警率。当第2次JPEG压缩的质量因子大于第1次时,篡改区域的检出率可以达到96%以上。 结论 本文方法可以有效定位JPEG图像的区域复制篡改区域,并且对复制区域的几何变换以及常见的后处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别

目的 车标是车辆的显著性特征,通过车标的分类与识别可以极大缩小车辆型号识别的范围,是车辆品牌和型号识别中的重要环节。基于特征描述子的车标识别算法存在如下缺点：一方面,算法提取的特征数量有限,不能全面描述车标的特征;另一方面,提取的特征过于冗杂,维度高,需要大量的计算时间。为了提取更加丰富的车标特征,提高识别效率,提出一种增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别方法。方法 首先提取车标图像的增强边缘特征,即根据不同的梯度方向提取梯度信息,生成梯度大小矩阵,并采用LTP（local ternary patterns）算子在梯度大小矩阵上进一步进行特征提取,然后采用特征码本对提取的特征进行量化操作,在确保车标特征描述能力的同时,精简了特征数目,缩短了局部向量的长度,最后采用WPCA（whitened principal component analysis）进行特征降维操作,并基于CRC（collaborative representation based classification）分类器进行车标的识别。结果 基于本文算法提取的车标特征向量,能够很好地描述车标图像的特征,在HFUT-VL1车标数据集上取得了97.85%的识别率（平均每类训练样本为10张）,且在识别难度较大的XMU车标数据集上也能取得90%以上的识别率（平均每类训练样本为100张）,与其他识别算法相比,识别率有明显提高,且具有更强的鲁棒性。结论 增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别算法提取的特征信息能够有效地描述车标,具有很高的识别率和很强的鲁棒性,大大降低了特征向量的维度,提高了识别效率。     

LoVPE 3维局部特征描述子

目的 局部特征描述子在3维目标识别等任务中能够有效地克服噪声、不同点云分辨率、局部遮挡、点云散乱分布等因素的干扰,但是已有3维描述子难以在性能和效率之间取得平衡,为此提出LoVPE（局部多视点投影视图相关编码）特征描述子用于复杂场景中的3维目标识别。方法 首先构建局部参考坐标系,将世界坐标系下的局部表面变换至关键点局部参考坐标系下的局部表面;然后绕局部参考坐标系各坐标轴旋转K个角度获得多视点局部表面,将局部表面内的点投影至局部参考系各坐标平面内,投影平面分成N×N块,统计每块内投影点的散布信息生成特征描述向量;最后将各视点特征描述向量进行两两视图对相关编码得到低维度特征描述向量,采用ZCA（零项分量分析）白化降低特征描述向量各维间相关性得到LoVPE描述子。结果 在公用数据集上进行不同描述子对噪声、不同分辨率、遮挡及杂波等干扰鲁棒性的特征匹配实验,实验结果表明,提出的描述子特征匹配率与现有最佳描述子处于同等水平,但保持了较低的特征维度和较高的计算效率,维度降低约1半、特征构建及特征匹配时间缩短为现有最佳描述子的1/4。结论 提出一种新的3维局部特征描述子,具有强描述能力,对噪声、不同网格分辨率、遮挡及杂波等具有强鲁棒性,存储消耗较少且计算效率较高,该方法适用于模型点云及真实点云数据,可用于复杂场景中的3维目标识别。     

灰度序模式的局部特征描述算法

目的 在针对LIOP（local intensity order pattern）特征描述算法构造特征描述符过程中,计算描述子权值时未充分考虑采样点之间的局部信息及存在冗余的灰度序模式,从而导致特征描述符不准确的问题,提出一种结合采样点结构信息和剔除冗余模式的算法。方法 首先,研究了采样点局部信息,并利用采样点顺序结构构造了计算特征描述符权值方法;其次,分析了灰度序模式与对应特征描述子权值的关系;最后,在构造特征描述符时,将冗余的灰度序模式剔除。结果 对标准数据集（Oxford dataset）及另外4幅复杂光照变化的图像进行了仿真实验,得到132维的特征描述符。结果表明,与原始LIOP算法相比,该算法在不增加特征维度时precision-recall曲线有较大的提高,即提高了描述特征描述符描述能力,增强了特征对单调强度变化和旋转变化的鲁棒性。结论 提出的算法同时考虑了采样点的差异信息和结构信息,较为完整地保留了待描述点的局部信息,使得图像存在复杂光照强度情况下,能够得到较高精度和辨识度的特征描述符。     

基于距离融合的图像特征点匹配方法

针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征（BRIEF）算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁棒性的特征（SURF）算法进行特征点提取,利用带有方向信息的BRIEF算法进行特征点描述;在特征点邻域内选取随机点对,并对随机点对的灰度大小比较和相似度比较分别进行编码,采用汉明距离计算两种编码的差异;利用自适应加权融合的方式实现特征点相似性距离度量。实验结果表明,改进方法对于尺度变化、光照变化以及模糊变化的图像具有更好的适应性,与传统ORB特征点匹配方法相比能够获得更高的特征点正确匹配率,且该特征点匹配方法可用于改善图像拼接的性能。     

基于径向基神经网络的立体匹配算法*

针对双目视觉中的图像立体匹配问题,提出了一种基于径向基神经网络的立体匹配算法。该算法提取图像的尺度不变特征变换（SIFT）特征建立特征匹配矩阵,对特征匹配向量进行约简,最后将约简的特征匹配向量输入径向基神经网络进行识别输出。仿真和实际图像实验表明,该算法的匹配正确率比标准的SIFT有所到提高。     

点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合, 验证算法 对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。     

改进的SIFT算法图像匹配研究

对SIFT(尺度不变特征变换)算法特征描述子维数过高,导致匹配速度过慢、匹配率低等问题,提出了一种分级放射状分区的方法来构建特征描述子,将特征点邻域划分为8个区域,统计各个区域内8个方向的梯度方向直方图,得到64维特征描述子,使特征描述子维数降低50%。同时因马氏距离考虑了特征描述子向量间的相关性,在匹配时用马氏距离双向匹配方法代替欧氏距离进行匹配,并用RANSAC(随机抽样一致性)方法消除误配点。实验结果表明,改进的SIFT算法保留了SIFT算法对模糊、压缩、旋转和缩放等不变性优势,并提高了匹配速度,正确匹配率平均增加10%~15%。     

构建近邻上下文的拷贝图像检索

目的 以词袋模型为基础的拷贝图像检索方法是当前最有效的方法。然而,由于局部特征量化存在信息损失,导致视觉词汇区别能力不足和视觉词汇误匹配增加,从而影响了拷贝图像检索效果。针对视觉词汇的误匹配问题,提出一种基于近邻上下文的拷贝图像检索方法。该方法通过局部特征的上下文关系消除视觉词汇歧义,提高视觉词汇的区分度,进而提高拷贝图像的检索效果。方法 首先,以距离和尺度关系选择图像中某局部特征点周围的特征点作为该特征点的上下文,选取的上下文中的局部特征点称为近邻特征点;再以近邻特征点的信息以及与该局部特征的关系为该局部特征构建上下文描述子;然后,通过计算上下文描述子的相似性对局部特征匹配对进行验证;最后,以正确匹配特征点的个数衡量图像间的相似性,并以此相似性选取若干候选图像作为返回结果。结果 在Copydays图像库进行实验,与Baseline方法进行比较。在干扰图像规模为100 k时,相对于Baseline方法,mAP提高了63%。当干扰图像规模从100 k增加到1 M时,Baseline的mAP值下降9%,而本文方法下降3%。结论 本文拷贝图像检索方法对图像编辑操作,如旋转、图像叠加、尺度变换以及裁剪有较高的鲁棒性。该方法可以有效地应用到图像防伪、图像去重等领域。     

一种改进的OSID的图像匹配算法

针对OSID在构建描述符时未考虑一个特征点的图像块里存在其他特征点,以及生成直方图描述子匹配速度较慢的问题,提出一种基于OSID的改进二进制描述符。在OSID描述符构建的过程中,扇形个数m的选择是固定的,因此提出当一个特征点的图像块里有多个特征点时,尝试将m的值自适应,丰富描述子所包含的信息,提高算法的正确匹配率;并将OSID最后生成的直方图描述子编码成二进制描述子,使用汉明距离代替欧氏距离进行图像匹配,提高算法的匹配速度。在标准数据集上进行测试,结果表明在复杂的视点变化、图像模糊和JPEG压缩等场景下,改进OSID的匹配精度优于同类描述符以及原算法。