基于压缩感知与尺度不变特征变换的图像配准算法

尺度不变特征变换(SIFT)算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健,使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高,算法计算复杂的问题,提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法,该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中,即SRP-SIFT,用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取,再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验,实验结果表明,SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能优于传统SIFT算法,配准效率与几种改进的SIFT算法相当,但运算速度比传统SIFT算法和几种改进的SIFT算法有明显提高。     

一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法

针对尺度变化不明显场景的拼接,提出一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法.利用Harris特征检测算子进行特征点提取,在此基础上对提取出的特征点采用SIFT描述子进行处理,使其具备旋转不变性,然后利用k-d树算法进行遍历搜索定位,并用RANSAC算法进行图像间单应性变换矩阵计算,最后利用加权平均的融合方法进行图像无缝平滑,得到无缝拼接图像.实验结果表明:该算法在图像任意角度旋转的情况下,能有效地实现图像无缝拼接,并具有较强的鲁棒性.     

基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。     

AKAZE结合自适应局部仿射匹配的视差图像特征匹配算法

针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题,提出了一种AKAZE（accelerated-KAZE）算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先,采用AKAZE算法提取特征点;接着,采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对;最后,基于图像的仿射变换可以提供较强的几何约束这一特性,采用自适应局部仿射匹配完成精匹配。实验结果表明,该算法针对具有旋转变化、尺度变化、视角变化的图像匹配,具有提取特征点均匀、匹配准确等效果,提取的正确特征点数量分别平均相对于SIFT算法提升了1.66倍、SURF算法提升了1.08倍、ORB算法提升了6.92倍、GMS算法提升了1.23倍,能够满足具有较大视差图像匹配的需求。     

结合Harris与SIFT算子的图像快速配准算法

本文提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法。首先,对Harris算法进行两方面的改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是采用Forsnter算子对提取的角点精定位,提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法描述提取到的特征点,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间变换单应矩阵,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,在配准过程的时间消耗上比标准SIFT算法减少了64%。     

基于改进的加速鲁棒特征的目标识别

为了提高加速鲁棒特征(SURF)算法的实时性和准确性,本文提出了一种结合AGAST角点检测和改进的SURF特征描绘算法。首先利用AGAST角点检测模板检测特征点,再使用增加对角信息的哈尔小波响应来生成特征点的描述子,之后利用特征袋对产生的描述子进行编码并生成新的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类,完成识别。本文以SIFT和SURF算法为对照,分别进行不同视角、光照和尺度的识别实验。实验结果表明,本文算法的平均识别率为98.0%、96.9%、97.1%,平均时间分别为66.1 ms、79.3 ms、41.0 ms,在识别率上较优于SURF算法,所耗时间约是SURF算法的1/3。     

水下环境中基于曲线约束的SIFT特征匹配算法研究

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题,提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数,再获取参考图和待匹配图;利用SIFT算法对两幅图像进行匹配,同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线,将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上,从而剔除误匹配点,以达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法优于SIFT算法,可以有效地剔除误匹配点,比SIFT算法匹配精度提高约12%,解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索

提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度.     

基于局部不变特征的目标自动识别

为快速、准确地识别图像中的目标,提出一种结合图像熵和加速鲁棒特征算法的目标自动识别方法.首先,分块计算图像的信息熵,根据阈值筛选出纹理丰富区域.然后,结合Hessian矩阵和Harris算法提取纹理丰富区域的局部特征点.接着,计算特征向量并用主成分分析降低向量维数.最后,采用双向最近距离比例匹配算法进行分类,并用随机抽样一致算法剔除误匹配点.实验结果表明:对仿真数据库中带有视角、光照和尺度变化的图像,识别率分别为87.12%、75.31%和84.98%,平均识别时间分别为70.35ms、71.27ms、220.63ms;对含8956×6708像素的航空大面阵图像,正确匹配率为78.13%,识别时间为68.09s.本方法识别率和时间性能均优于加速鲁棒特征算法.     

基于SIFT特征区域的抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于局部特征区域的抗几何攻击图像水印算法.首先利用尺度不变特征变换在载体图像的尺度空间上提取特征点并形成特征区域,该区域具有缩放、平移不变性;然后通过主方向归一化,使这些区域具有旋转不变性;最后将水印信息重复嵌入到多个不重叠的局部特征区域的DFT中频系数中.仿真结果表明,该算法在获得较好的不可见性的同时,对几何攻击和常规信号处理均具有良好的鲁棒性.     

基于局部尺度不变特征的快速目标识别

介绍了图像局部尺度不变特征的提取方法,将局部尺度不变特征用于目标识别,为提高识别实时性,提出利用金字塔和尺度空间的混合多尺度表示方法,按照从大尺度到小尺度的顺序对待识别图像的特征点进行检测与匹配,直到完成识别为止,有效地提高了识别速度。     

Geometrically robust image watermarking using scale-invariant feature transform and Zernike moments

In order to resist geometric attacks, a robust image watermarking algorithm is proposed using scaleinvariant feature transform (SIFT) and Zernike moments. As SIFT features are invariant to rotation and scaling, we employ SIFT to extract feature points. Then circular patches are generated using the most robust points. An invariant watermark is generated from each circular patch based on Zernike moments.The watermark is embedded into multiple patches for resisting locally cropping attacks. Experimental results show that the proposed scheme is robust to both geometric attacks and signal processing attacks.     

基于Hu矩和纹理特征结合的人体异常行为识别

为了提高人体异常行为识别的准确率,采用了一种将多特征结合的异常行为识别算法,主要包括对步行、快跑、慢跑、拳击、双手挥舞、鼓掌六种异常行为进行识别。首先从视频流中提取出人体轮廓,然后从所得的轮廓中提取Hu矩特征与纹理特征。最后通过模板匹配的方法,采用马氏距离度量所需识别的当前行为特征向量与标准模板行为的特征向量之间的相似性,并通过设置相应的阈值判定该行为所属类别。实验证明,该方法比提取单一特征的方法识别率高,且具有一定的实用价值。     

一种自适应的Gabor图像特征抽取和权重选择的人脸识别方法

 为了克服光照、表情变化等因素对人脸识别的影响,本文提出了一种自适应的Gabor图像特征抽取和权重选择的人脸识别方法.该方法首先把每幅人脸图像经过Gabor小波变换后得到的40个不同尺度和方向下的图像都看作是独立的样本,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个独立地新特征矩阵.为了增强对光照、表情变化的鲁棒性,每一新特征矩阵的识别贡献被本文所提出的自适应权重方法计算得到.其次,对每一新特征矩阵采用离散余弦变化进行降维,并采用了鉴别力量分析方法来选取最有鉴别力的离散余弦变换系数作为特征向量.最后,抽取线性鉴别分析特征进行识别.大量的实验证明了本文所提方法的有效性.     

A non-rigid cardiac image registration method based on an optical flow model

According to non-rigid medical image registration, new method of classification registration is proposed. First, Feature points are extracted based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) from reference images and floating images to match feature points. And the coarse registration is performed using the least square method. Then the precise registration is achieved using the optical flow model algorithm. SIFT algorithm is based on local image features that are with good scale, rotation and illumination invariance. Optical flow algorithm does not extract features and use the image gray information directly, and its registration speed is faster. The both algorithms are complementary. SIFT algorithm is used for improving the convergence speed of optical flow algorithm, and optical flow algorithm makes the registration result more accurate. The experimental results prove that the algorithm can improve the accuracy of the non-rigid medical image registration and enhance the convergence speed. Therefore, the algorithm has some advantages in the image registration.     

A feature-based robust digital image watermarking scheme using bandelet transform

Desynchronization attacks are among the most difficult attacks to resist, for it can desynchronize the location of the watermark and hence cause incorrect watermark detection. The design of an image watermarking scheme that is robust against desynchronization attacks is challenging. Based on a multi-scale SIFT (scale invariant feature transform) detector and Bandelet transform theory, we propose a new content based image watermarking algorithm with good visual quality and reasonable resistance toward desynchronization attacks. Firstly, the stable image feature points are extracted from the original host by using the multi-scale SIFT detector, and the local feature regions (LFRs) are constructed adaptively according to the feature scale theory. The Bandelet transform is then performed on the LFRs. Finally, the digital watermark is embedded into the LFRs by modifying the significant Bandelet coefficients. By binding the watermark with the geometrically invariant image features, the watermark detection can be done without synchronization error. Experimental results show that the proposed image watermarking is not only invisible and robust against common signal processing such as sharpening, noise adding, JPEG compression, etc., but also robust against the desynchronization attacks such as rotation, translation, scaling, row or column removal, cropping, etc.