电子稳像中基于运动分类的全局运动估计算法

提出一种基于运动分类的全局运动估计算法.首先,分区提取图像中的鲁棒Harris特征点,并采用特征窗匹配思路,提高匹配速度;其次,对运动矢量在平移、旋转和缩放模式下的统计特性进行分析,提出运动类型快速判定方法,并验证特征点的有效性;再次,将有效点对代入运动方程,求取全局运动参数;最后,结合Kalman滤波来补偿当前帧实现视频稳像.实验结果表明,该算法能够处理含摄像机扫描和抖动的复杂场景,检测误差小于0.5像素,且达到实时处理.     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

一种特征匹配的高精度电子稳像方法*

针对车载侦察系统视频稳像精度要求较高的情况,提出一种基于边缘图像配准的高精度电子稳像方法。该方法采用相位一致性作为不变度量来同时检测图像的角点和边缘特征;利用匹配点对引导边缘匹配,并筛选适量分布均匀的匹配点对求取初始全局进行运动估计;改进粒子滤波以对边缘图像进行配准来获得精确全局运动参数,进一步提高了稳像精度。实验结果表明,所提出方法的平移配准误差(Δx=+0.210,Δy=-0.013)远小于一个像素,满足了车载侦察系统对电子稳像技术的实时性及高精度要求。     

位平面匹配的电子稳像算法的改进

针对位平面匹配算法很难对视频图像中存在的旋转运动进行估计的缺陷,提出了一种改进的电子稳像算法。该算法采用钻石搜索策略的位平面法来估计并补偿视频图像序列间的平移运动,对参考帧图像进行拉普拉斯变换,在靠近图像边缘处选取若干个特征小块与当前帧进行块匹配,进一步计算并补偿其可能存在的旋转运动。通过理论分析和实验仿真表明：在处理存在旋转运动的视频图像时,改进后的算法在满足实时性的同时提高了稳像精度。     

基于CUDA的尺度不变特征变换快速算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法耗时多限制其应用范围的缺点,提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)的尺度不变特征变换快速算法,分析其并行特性,在图像处理单元(GPU)的线程和内存模型方面对算法进行优化。实验证明,相对于CPU,算法速度提升了30~50倍,对640×480图像的处理速度达到每秒24帧,满足实时应用的需求。     

改进仿射尺度不变特征变换算法的图像配准

为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换（ASIFT）算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法（ORSA）结合以单应矩阵为几何线性约束模型的随机抽样一致性（RANSAC）改进匹配算法,提高了匹配精度和重复纹理结构的适应能力。实验结果表明,提出的改进算法能较好地匹配高度相似纹理,计算量小,计算速度快且精度高。     

尺度不变特征变换法在SAR影像匹配中的应用

通过几组可代表合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像配准主要实际应用情景的实验, 对尺度不变特征变换法(Scale invariant feature transformation, SIFT)在SAR图像配准中的应用能力进行了系统的评价. 发现SIFT方法可以实现同轨获取的多时相斜距影像之间、斜距与地距影像之间、地距影像与经过地理编码的斜距影像之间的精确配准. 为了利用SIFT实现整景遥感影像间的配准, 提出了分块处理的方法. 实验发现分块寻找特征点虽然可引起特征点总数的降低, 但特征点的重复出现率仍大于76\%, 可满足大影像间配准的需要. 同时也发现SIFT匹配过程过于耗时是阻碍其在遥感领域实际应用的技术瓶颈. 本文指出了解决该瓶颈的技术方向, 并对不变特征匹配法在遥感领域的应用进行了展望.     

一种快速多尺度特征点匹配算法

为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪.     

运动估计与运动补偿在电子稳像中的应用

电子稳像系统的核心是运动估计和运动补偿。为了提供运动估计的精度和降低时间开销，达到实时应用的要求，该文提出了基于宏块的步进全局运动估计算法，获得图像序列的全局运动矢量；给出了一个新的应用于电子稳像系统中运动估计与运动补偿模块的运动估计、运动补偿原理框图；采用两步补偿算法完成对图像序列的运动补偿，得到稳定的图像序列输出。仿真结果表明，采用的方法是高效、可行的。     

一种基于LMA的电子稳像技术

提出一种基于LMA的电子稳像技术,将LMA运用到仿射变换模型的参数估计中,从而获得参考帧与当前帧之间的运动矢量。该电子稳像方法具有速度快和精度高的特点。实验表明,这种稳像算法在进行视频稳像时具有很好的效果。     

基于旋转不变特征的SIFT描述子在图像配准中的应用

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中描述子维度高造成配准过程中计算量过大的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法利用圆形的旋转不变性,以特征点为中心,在近似大小的圆形特征点邻域内构造特征描述子,以每个圆环作为一个子环,每个子环内只有像素位置发生了改变,像素之间其他相对信息是保持不变的。当图像发生旋转时,统计每个圆环内元素的梯度累加值进行排序,生成特征向量描述子,降低了算法的维度及复杂度,把特征描述子的维数从128维降低到48维。实验结果表明,改进算法旋转配准重复率在85%以上;在图像旋转、缩放和光照变化情况下,与SIFT算法相比,平均配准准确率提高5%,平均配准耗时降低30%左右,有效实现了对SIFT的改进。     

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。     

一种改进的SIFT图像特征匹配算法

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题,提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度模值和梯度方向。采用内核投影算法对其进行改进,使生成的特征描述算子的维度降低,从而能够提高特征匹配效率。实验结果表明,改进后的SIFT算法具有较高的匹配精度,同时匹配时间有所减少,使实时性得到提高。     

基于尺度不变特征变换的快速图像拷贝检测

针对传统基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的图像拷贝检测算法特征提取速度慢、匹配效率不高的问题,提出了一种基于SIFT特征点位置分布与方向分布特征的快速图像拷贝检测算法。首先,提取SIFT特征点二维位置信息,通过计算各个特征点与图像中心点的距离、角度,分块统计各区间的特征点数量,依据数量关系量化生成二值哈希序列,构成一级鲁棒特征;然后,根据特征点一维方向分布特征分块统计各方向子区间特征点数量,依据数量关系构成二级图像特征;最后,拷贝检测时采用级联式过滤框架作出是否为拷贝的判断。仿真实验结果表明,与传统SIFT以128维特征描述子为基础构建哈希序列的图像拷贝检测算法相比,所提算法在保证鲁棒性与独特性不降低的同时,特征提取时间缩短为原来的1/20,匹配时间也缩短了1/2以上,可满足在线拷贝检测的需求。     

基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（OpenCL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用OpenCL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51～19.33和2.34～4.74倍。实验结果表明,利用OpenCL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。     

基于SIFT特征点匹配的水印图像几何校正算法*

为了有效实现水印图像的水印检测与水印嵌入之间的同步,提出一种应用SIFT(scale invariant feature transform)特征点匹配估计水印图像几何变换参数的校正算法.用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像...     

结合尺度不变特征变换和Kalman滤波的Mean Shift视频运动目标跟踪

为解决目标跟踪中运动目标存在较大尺度变化、旋转、快速运动或遮挡时跟踪效果欠佳的问题,提出了一种将尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配和Kalman滤波与Mean Shift结合的运动目标跟踪方法。首先,利用Kalman滤波估计目标运动状态,将其估计值作为Mean Shift跟踪的初始位置;然后,当候选目标模型和初始目标模型的相似性测度系数小于某一阈值时,启用SIFT特征匹配寻找目标可能位置,并在该位置处建立新的候选目标模型,同时进行相似性测度;最后,比较两者所得匹配系数,取其中较大者对应的位置作为目标的最终位置。实验结果表明,该算法的跟踪平均误差较单独将Kalman滤波或SIFT特征与Mean Shift结合的跟踪算法减小了约20%。     

改进型SIFT立体匹配算法研究

针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法）和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。     

一种基于SIFT的网格仿射拼接算法

图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理都具有广泛的应用价值。利用SIFT作为图像局部特征,构建一种基于SIFT特征的仿射计算方法,利用网格覆盖匹配特征点,通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换,通过仿射待选点建立拼接边缘,还给出了不同程度仿射变换的图像拼接方法来解决边缘图像仿射失真的问题。实验结果表明该方法可以克服传统方法的仿射不稳定问题,具有较好的稳定性和准确度。