基于边缘角点的SIFT图像配准算法

SIFT由特征提取,特征描述符描述和特征匹配3部分构成,该算子特征提取数目庞大,建立特征描述符运算量高,导致算法效率低.提出了一种SEC (SIFT-Edge-Corner)算法,在图像尺度空间提取角点代替SIFT特征点,并根据角点是边缘曲率极值理论,预先采用Canny算子得到高斯边缘图像金字塔,再提取角点并进行尺度选择.实验结果表明:该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率.     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

基于图像变形的全景平滑漫游算法研究

针对目前全景漫游系统在切换视点时产生跳跃感的问题,提出了一种基于图像变形的平滑漫游算法.首先采用SIFT特征提取方法对过渡图像进行特征提取,同时采用图像区域划分的方法对特征点进行筛选,建立特征点集的映射关系;然后,构造特征点集的Delaunay三角剖分,在三角剖分的基础上,计算对应三角形区域的仿射变换参数;最后,对图像进行插值和生成中间过渡图像.实验表明该方法实现了特征点集的自动对应,提高了全景漫游系统的交互性和沉浸感,算法实用、高效,对于有诸多不确定性因素的过渡图像有较好的自适应性.     

基于Harris的改进SIFT算法

SIFT算法是一种具有尺度不变性的特征提取算法,能够有效地提取图像中的局部特征.为了在提高SIFT算法实时性的同时兼顾算法鲁棒性,利用Harris算法思想中使用图像灰度一阶偏导数的局部自相关函数的方法对SIFT算法进行改进,消除SIFT算法中因使用Hessian矩阵出现的边界效应.这种改进方法可以有效去除SIFT算法中因使用Hessian矩阵消除边界效应时提取出的处于边界位置或亮度不够的特征点,提高图像拼接的质量.实验证明改进的算法提高了算法的检测时间和鲁棒性,将改进的算法应用于制作虚拟漫游系统,取得了良好的效果.     

一种半自动的基于图像建模系统

针对目前各种类型航海模拟器的虚拟建模效率较低与真实感较差等问题,设计与实现了一种基于多幅图像及少量用户交互恢复物体三维几何模型的系统.本系统采用稳定性好的改进Har-ris算子进行角点检测,基于角点空间特征及交叉相关实现角点的初始匹配;采用基于极线约束的角点匹配快速算法完成角点的精匹配,同时引入迭代和人工辅助修正的方法解决匹配算法的退化情况.在角点匹配结果基础上进行仿射重建,通过升级矩阵实现度量重建,在OpenGL环境下绘制出物体的三维模型框架.从原图像中抽取纹理并采用多视角图像融合的方法进行纹理映射,得到"照片级"真实感的三维模型.     

基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法

图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像,进行比较找到该组图像中的共有景物,或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。利用遥感图像进行目标监测需要进行图像配准处理。匹配算法如何达到高精度、高匹配正确率和实时性成为人们追求的目标。文章在传统匹配算法的基础上,提出两点改进:一是通过PCA-圆形SIFT算法提取图像特征角点,降低维数,优化计算;二是利用图像角点作为单调递增阈值序列SSDA算法匹配的基本像素点,利用遥感图像信息特征降低匹配计算量。最后进行实验仿真,结果表明,改进后的算法使得配准速度进一步提高,能够满足遥感图像配准实时性的要求。     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

沥青路面裂缝图像边缘检测算法研究

针对现有的沥青路面裂缝图像边缘检测算法存在的缺点,提出了一种基于图像处理技术的沥青路面裂缝图像边缘检测的新算法。首先分析沥青路面裂缝图像的特征,然后利用整数阶微分和分数阶微分,推导出有理数阶微分,再与Soble算子相结合得到了新算法。最后通过实例验证,并进行定位精度实验和客观评价验证了该算法的有效性。     

基于SIFT的图像匹配算法

基于SIFT的图像匹配算法通过尺度空间检测特征点,计算特征点邻域的梯度方向直方图生成SIFT特征向量,然后采用SIFT特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性度量.从不同阈值设置、视角变化及遮挡、添加噪声等几个方面对基于SIFT的图像匹配进行了研究和探讨.实验结果证明,本算法对图像尺度、视角变化、目标遮挡、噪声影响等方面有较好的鲁棒性,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配.     

基于压缩感知的SIFT图像匹配算法的研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的计算量大、速度慢等缺点,提出了一种融合压缩感知的图像匹配算法。首先对目标图像和待匹配图像进行预处理,利用压缩感知技术进行图像压缩,结合SIFT算法提取图像的特征点,通过自适应阈值序贯相似性检测(SSDA)匹配算法进行图像快速匹配搜索,从而找到最佳匹配位置。     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于几何约束的倾斜影像特征匹配方法

针对倾斜影像视角变换较大、重复纹理导致匹配数量少、匹配精度不高的问题,提出一种适用于倾斜影像的特征点、线分级匹配方法.首先,用直线提取（检测）算法（LSD）获取影像直线特征,并将直线特征以一定约束进行直线组对,构建直线对区域与改进的SIFT (scale-invariant feature transform)特征描述符进行匹配,使用RANSAC算法剔除误匹配,获得初始匹配结果后再进行核线约束;然后,利用已获得直线对区域进行影像局部纠正,在纠正后的局部影像上采用SIFT匹配并反算回原始影像,利用得到的同名点全局纠正倾斜影像,并进行特征点匹配与采用基于方格的运动统计算法（GMS）剔除误匹配,仍将匹配结果反算回原始影像上;最后,将仿射尺度不变特征变化结果与点拓展匹配结果进行合并,得到最终匹配结果.试验结果表明：本文方法匹配正确率与经典的仿射不变匹算法（ASIFT）的正确率相差不大,但匹配数量却是ASIFT算法的1倍～3倍.     

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要，边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度杼陛和小波变换的性质，研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子，实现相对简单、效率较高。测试表明，该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

基于改进的函数映射理论的三维模型间对应关系

针对不同姿态下三维等距模型间的对应关系,提出一种基于函数映射理论的改进算法.首先对由Laplace-Beltrami算子分解出的特征描述符添加对角描述符约束,并将该约束添加到函数映射框架中对其进行改进,利用改进后的函数映射建立模型间的初始对应关系;其次,采用迭代最近点算法与K近邻算法优化初始对应关系;最后,结合优化后的函数映射关系和迪杰斯特拉-最远点采样算法构建点到点的对应关系.仿真实验结果表明,与已有算法相比,改进的函数映射理论可以计算出更加准确的映射关系矩阵,进而减小了由该矩阵构建的点到点对应关系的等距误差.     

基于多种算子相融合的边缘检测方法

每一种边缘检测算子都有着各自的优点与缺点。为充分利用各边缘检测算子的优势并克服单一边缘检测算子所造成的局限性,提出了一种基于多种边缘检测算子相融合的图像边缘检测方法。具体是将多种不同参数设置的Canny图像边缘检测结果与多种不同参数设置的Laplace图像边缘检测结果进行融合,从而获得图像最终的边缘信息。实验结果表明该方法具有较高的边缘定位精度,能够达到较理想的边缘检测结果。     

基于图像的铁路货车车号定位与识别

针对铁路货车车号特征,提出一种基于图像处理的车号定位与识别方法.该方法首先对车号区域图像进行预处理并粗定位出车号区域,然后采用改进的Soble算子边缘检测技术与投影法和铁路货车车号先验知识相结合对车号区域进行精确定位,最后通过对字符进行分割和归一化处理,在粗网格特征提取字符特征的基础上采用模板匹配法快速实现了车号识别.实验结果表明,该方法对铁路货车各种车型车号区域定位和识别具有较高的准确率.