基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法

为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上,通过对多尺度下信息熵的估计,能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法对特征描述子进行特征重划.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得更多的特征效果,并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适用于实时性要求较高,存在旋转、尺度缩放、亮度差异等变换下的结构图像寻找描述子.     

一种鲁棒的基于图像对比度的局部特征描述方法

该文提出一种鲁棒的基于对比度的局部特征描述方法,即独立元素对比度直方图(Independent Elementary Contrast Histogram, IECH)描述子。首先计算特征区域内各像素与被随机采样像素间的对比度值。然后,在极坐标下以特征主方向为基准,将局部特征区域分割成32个子区域,分别统计2维正负对比度直方图。最后,对统计结果进行归一化处理,产生64维的IECH特征描述向量。实验结果表明,该方法在保持与SIFT相当的匹配性能的同时,具有更快的特征生成速度与更低的特征维数。相比于具有相同时间复杂度与特征维数的对比度上下文直方图(CCH)方法,该方法描述子的性能有了明显的提高,更适合在实时应用中使用。     

基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。     

SIFT算法在雷达图像匹配中的应用

为了提高合成孔径雷达（SAR）图像匹配的稳定性和可靠性,提出了一种基于SIFT特征的雷达图像匹配方法。对不同条件下的同源和非同源的SAR图像进行了大量的实验,给出了初步的匹配结果。实践证明,对于本文研究的数据源,该算法稳定可靠,有很好的有效性和鲁棒性。     

基于SIFT算法红外搜索系统序列图像拼接实现

为了实现将红外搜索系统的单帧的红外序列图像拼接成大范围全景图像,根据红外搜索系统序列图像特点,提出了一种基于SIFT特征点检测的图像配准算法,并进行了仿真验证,从仿真的效果看该算法具有良好的配准和显示效果。     

基于SIFT特征的图像拼接算法应用研究

图像拼接算法在视频压缩、文物守护、图像信息处理与虚拟现实技术中普遍应用.图像拼接存在图像视野范围和高分辨率之间相互矛盾的问题,目前要获得某些大视野的场景时,只能通过一些简单方法进行处理.因此,提出了一种基于SIFT特征的图像拼接算法,并进行了实际应用.     

SIFT改进算法在图像配准中的应用

文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%～60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合.     

一种基于局部特征的拓片图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在处理拓片图像时,容易将模糊的细节部分丢失或者误检的问题,提出了一种基于局部特征的拓片图像边缘检测算法.该算法预处理部分采用了unsharp算子对细节部分进行保护和增强,利用局部标准差均值比(Local Standard Deviation Mean Ratio,LSDMR)对图像进行边缘描述,对LMSDR进行处理以得到图像边缘,实验结果表明,该算法对拓片图像模糊细节的边缘检测明显优于传统算法.     

基于分块局部二值模式的图像检索研究

提出一种分块局部二值模式的图像检索方法,首先利用3×3像素邻域的局部灰度均值代替其中心像素作为阈值计算LBP值,以改善传统LBP算子的缺陷;然后对图像采用分块处理,以便更好地提取图像的局部特征.实验表明,与传统的基于局部二值模式的图像检索方法相比,此方法具有更高的检索准确率.     

一种结合边缘与区域信息的图像特征提取算法

为了能够较准确地表示图像的形状特征,提出了一种融合边界和区域信息的新的形状描述子。首先对图像进行二维离散余弦变换,获得低频系数作为区域特征。之后提取图像的轮廓并进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表,对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得2个邻点,计算拱高以及质心距离。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的频域描述子,并组合区域特征与轮廓特征。对 MPEG-7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数与拱高半径复函数等同类描述子。     

数字图像版权的水印方案

本文提出了一种新的用于图像数字版权的自适应水印方案,在该方案中,使用混沌映射将商标图像的像素在空间区域中进行随机置乱,然后将置乱的信息埋入在图像的DCT变换域中。为了使水印的分布集中在图像显著的边缘特征中,提出了基于图像像素的模糊熵测度算法,对图像特征系数的修改则是局部自适应的,使得水印埋入的强度随着图像局部变化而变化。嵌入的商标能够在随后的相关检测以及重构中得到很好的恢复以表明数字产品的版权。     

基于SIFT的超大图像配准

SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能，星上宽波段相机成像尺寸都非常大，超大尺寸图像直接利用SIFT算法，在构建高斯金字塔时空间占用大，同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵，提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证，具有一定的可行性，对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。     

一种基于图像插值的SIFT算法研究

SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转,尺度缩放,亮度变化保持不变性,对视角变化、一定角度的仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性.提出了一种具有尺度不变特征转换的图像插值的SIFT算法.首先对图像进行SIFT特征提取,利用K-D树搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离来实现对特征点的匹配.在此基础上加入图像插值法增大采集特征点的范围,从而增加特征点匹配的对数.最后比较3种图像插值方法.实验结果表明：双线性插值法获取的特征点匹配的对数最多,但匹配时间较长.     

用于CMOS图像传感器芯片的版权保护盲水印算法

提出了一种易于硬件实现的、用于图像版权保护的自适应盲水印算法。利用R、G和B分量在图像信息中各自的不同特点做不同处理;根据人眼的视觉特性,通过对图像G分量纹理强度分析自适应地选择合适的水印拉伸因子,从R分量中提取图像内容来加密水印,对B分量进行DCT变换来嵌入不可见盲水印。采用伪随机序列发生器实现水印置乱,基于DCT中低频系数求均值来嵌入盲水印,大大降低了硬件消耗。实验结果表明,算法对噪声干扰、滤波、锐化、剪裁和模糊处理具有很好的鲁棒性,提取出的水印的归一化相关系数均在0.5之上,大于人眼可识别的检测阈值。     

基于内容的图像检索技术

目前各行业对图像的使用越来越广泛,如何有效、快速地从大规模图像数据库中检索出需要的图像,是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题.但传统的图像检索技术是基于文本的检索技术,这种方法虽然简单易行,但存在一些致命的缺点,严重影响了对图像信息的有效使用.为了克服传统方法的缺点,提出了基于内容的图像检索技术,该技术能够全面客观地提取图像内容,能有效地获取所需的视觉信息,能使图像数据库中的信息得到有效的管理.     

基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索

基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从而导致部分信息丢失问题做出了改进,提出了一种基于图像分割的肺结节图像哈希检索方法。实验结果表明,在72位哈希码长度时,达到了85.3%的平均准确率。并且,将文中图像分割模块应用于其他哈希检索方法时,平均准确率皆有一定的提升。     

兼具版权保护和内容认证彩色图像双水印算法

提出了一种新的多功能彩色数字图像双水印算法。提取原始彩色图像的R、G、B3个色彩通道,在蓝色分量B的中频系数上嵌入扩频后的版权水印。再根据绿色分量G生成认证水印,嵌入在量化后的提升小波系数上,不需要考虑两种水印的嵌入顺序。实验表明。版权水印具有很好的抗剪切性,鲁棒性较强、透明性较好;认证水印可精确进行图像篡改检测和定位。     

基于傅里叶梅林预处理的SIFT图像拼接算法

对于图像存在旋转和尺寸缩放而导致的图像拼接质量不理想的问题,提出了基于傅里叶梅林预处理的SIFT图像拼接算法.算法首先利用傅里叶梅林计算图像的计算两幅图像的缩放比例和旋转角度,然后对图像的缩放比例和旋转角度进行调整,最后通过尺度不变特征变换(SIFT)算法进行图像的拼接.实验结果表明,改进的算法匹配的特征点数量增加了1...     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法研究

SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法,来提高SIFT特征匹配效率,缩短匹配时间,提高SIFT算法的实时性。实验结果表明,该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时,可以减少运算时间。