像素聚类改进二进制描述子鲁棒性

目标：本文通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法：首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚图像补丁上进行类似BRIEF的随机测试。其次,由于原图像补丁大小、尺度大小影响补丁的像素点成分,从而影响像素聚类的效果,所以在原图像关键点周围分割出多个不同大小的图像补丁,或是将原图像补丁根据尺度金字塔确定几个尺度大小不同的补丁,然后再对图像补丁进行分层、测试。所构建的描述子不仅包含了补丁像素的灰度比较信息,而且包含了灰度排序信息和像素群聚信息,提高了描述子的鲁棒性。结果：通过性能对比实验,发现所提的描述子的性能提高了,而且好于对比的浮点描述子。结论：所以挖掘图像补丁的特征信息能提高二进制描述子的鲁棒性。     

挖掘图像补丁特征信息增强二进制描述子独特性

在分析BRISK和FREAK采样模式特点的基础上,提出一种兼具二者优点的采样模式.由于采样点距中心密集程度和采样点平滑范围重叠程度都会影响采样模式的性能,因此将采样模式建立在二者适度值上,以达到采样点对二进制位方差最高、点对之间关联度最低的目的;基于所提采样模式生成的描述子,结合SURF检测子构成了一个完整的特征检测描述方法.对比实验结果证明,文中生成的二进制描述子对特征识别匹配效果最好,提出的特征检测描述方法可应用于实时性要求高、内存紧凑的高质量目标识别.     

采用旋转匹配的二进制局部描述子

针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转,尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。     

基于二进制光流描述子的运动目标提议

针对视频目标检测提议框存在大量冗余的问题,提出二进制光流描述子,实现视频连通目标的分离提议。通过分析目标局部运动一致性,设计二进制光流描述子,构建目标提议模型,然后利用线性支持向量机分类器求解运动目标提议参数。为充分利用二进制与或运算速度快的优势,采用二进制近似表示运动目标提议参数,快速高效地完成目标提议任务。实验针对Caltech行人数据库,快速地生成了少量高质量的运动目标提议窗口。实验结果优于现有目标提议方法。     

基于等距环局部二值模式的特征描述子

现有的描述子一般与主方向相关,当图像经过变换时,得到的描述子主方向会有误差,从而导致图像匹配效果不理想。针对上述问题,基于等距环局部二值模式,提出一种二进制描述子构造方法。在构造描述子与描述子匹配过程中分别使用了等距环局部二值采样模式与分组匹配策略,使得构造的描述子具有旋转不变性,解决主方向问题和加速匹配过程。实验结果表明,与BRIEF,BRISK等二进制描述子相比,该方法具有更快的速度及更高的准确率。     

基于多尺度通用傅里叶描述子的灰度图像检索

灰度图像相似性匹配是图像检索系统的一个重要组成部分。为了把多尺度分析和通用傅里叶描述子相结合来得到多尺度通用傅里叶描述子，并将其用于灰度图像检索系统对。实验结果表明，多尺度通用傅里叶描述子具有多尺度分析效果，不仅能较好地克服图像灰度噪声带来的干扰，并且具有旋转、比例不变性，在灰度图像检索中能取得较好的结果。     

基于采样点组二值化策略的鲁棒二值描述子研究

鉴于当前基于采样模型的二值描述子的采样信息相关度高且描述子的鲁棒性较低,通过改进视网膜采样模型,提出基于采样点组二值化策略的鲁棒二值描述子。首先,通过减少采样层数并增大采样点间的距离,设计出低采样点密度和低采样区域重叠度的改进视网膜采样模型。然后,在模型中的采样点圆形邻域内获取若干像素点,将其与采样点一起组成采样点组,分别计算两个采样点组对应点的灰度对比结果,并利用投票策略决定最终二值结果。最后,将采样点组的梯度对比信息与灰度对比信息一起编码生成描述子,以提高对相似灰度区域的描述力。通过对比实验可以看出,所提二值描述子对各种图像变化具有较好的鲁棒性且具有较好的匹配效果。     

基于XML的面向二进制漏洞模式形式化描述研究

研究人员通过深入分析大量已公开漏洞的触发成因,将存在安全缺陷的代码抽象为漏洞模式。二进制静态漏洞挖掘技术的核心思想,就是在对二进制程序反汇编得到汇编代码的基础上,以漏洞模式为指导进行安全缺陷检测。文章对缓冲区溢出漏洞、数组越界漏洞、写污点值到污点地址漏洞模式进行了总结,并使用XML对漏洞模式作了形式化描述。     

一种快速有效的图像纹理谱描述子

提出了一种基于纹理基元等价类的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱刻画邻域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像内容．与Gabor纹理特征的对比实验表明,文中的纹理谱描述子特征提取速度快、检索准确率高．最后给出了实验结果和性能评价．     

基于积分图的LATCH算法改进

LATCH（基于机器学习的三像素块描述子）在原有局部二值描述子的基础上通过将二像素块比较改为三像素块提升了局部二值描述子的准确率,但提高准确率的同时带来了更大的时耗,在研究LATCH以及其他二值描述子的基础上,借鉴积分图在目标检测中的应用,将积分图的思想应用在改进LATCH描述子中,减少了LATCH描述子中各像素块内的重复计算量.实验证明,改进算法的描述子计算时间较原算法缩减了30%-40%,而配准精度与原算法保持相近.     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

二值图像矩形划分优化编码研究

针对二值图像矩形划分编码在表示矩形顶点时存在的冗余位,提出了两种优化编码方法。一种是缩减信源的自适应算术编码,通过增加运算复杂度提高编码效率,另一种是列等分相邻位置关联编码（CA-APRE）,CA-APRE充分利用了图像的行列先验结构信息,可减小复杂二值图像的码长15%-30%以上,且编码运算量与原方法相同,CA-RPRE在运算复杂度和编码效率方面明显优于自适应算术编码。     

基于二进小波变换及局部二值模式特征的图像检索

纹理是一种反映像素的空间分布属性的图像特征,成为图像分析的重要手段。在图像检索领域,由于小波变换具有方向性、局部特性、多尺度特性,使得图像的纹理特征能得到更好的表征。局部二值模式是提取图像纹理特征的有效工具,具有旋转不变性和灰度不变性。利用性能良好的 Bubble 小波对图像进行二进小波变换得到四个子带图像,其中低频子带包含原图信息最多,对角线方向的子图包含信息最少,其余两个子图包含信息介于两者之间,因此选取低频和垂直,水平高频图像,然后对分量利用等价局部二值模式提取图像纹理特征,并进行图像检索。实验结果表明该算法不仅有效地结合了小波与局部二值模式的优势,而且具有较好的检索性能。     

基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于抗噪声局部二值模式的纹理图像分类

局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征是一种简单有效的纹理特征描述符,但是它的抗噪声能力较差.针对这一问题,提出一种对噪声较为鲁棒的纹理特征表示方法——抗噪声的完整增强局部二值模式(noise-tolerant complete enhanced LBP, CELBP\\+{NT}).该特征基于局部二值模式特征,对光照、旋转和噪声均具有较好的鲁棒性.其提取过程如下：1)根据LBP中各模式的结构和出现频率对特征中的模式重新分类,提出增强局部二值模式(enhanced LBP, ELBP)特征;2)添加差值的模值信息与中心像素信息,并根据图像尺寸自适应地调整其中的阈值,提出完整增强局部二值模式(complete ELBP, CELBP)特征;3)进一步将该特征进行多尺度下的表示,从而最终提出具有抗噪声能力的纹理特征——CELBP\\+{NT}.通过在常用的纹理数据库上添加不同强度和不同类型噪声的情况进行实验,结果表明：CELBP\\+{NT}不仅能够显著提升无噪声纹理图像的分类性能,而且对含有噪声的纹理图像分类也有显著的性能提高.     

基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法

在研究已有的二值图像信息隐藏和隐写分析算法基础上,给出图像“模式”的概念,按修改图像模式中心像素对人体视觉的影响程度将图像模式分成3类,建立二值图像最佳嵌入位置模式库,通过分析二值文本图像的模式在嵌入信息前后的变化特征,提出基于模式分析的二值文本图像隐写分析算法。实验证明,该算法的性能较佳。