一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

基于差分制约耦合三角网约束的图像匹配算法

为解决当前图像匹配算法忽略了相邻图像层次间灰度量级的差异性导致的较多的误检与漏检现象,使其匹配精度不高的问题,本文设计了基于差分制约模型与三角网优化的图像匹配技术.首先,利用差分高斯函数来构造差分制约方法,对相邻图像层次间的灰度量级进行一致性约束,准确提取图像特征点;然后,通过计算圆形邻域内的Haar小波响应值,确定特征点的主方向;再计算圆形邻域内的梯度与灰度特征,得到相应的特征向量;利用主方向与特征向量来生成实现特征点描述符.利用特征点描述符求取特征点之间欧氏距离的最近邻与次近邻比值,对图像特征完成初步匹配;最后,通过初匹配之间的空间关系构建三角网约束规则,对错误匹配特征点进行剔除,对匹配结果进行优化.实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性.     

基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法

针对空间金字塔匹配模型缺乏对图像中视觉物体旋转、平移和缩放的考虑问题,提出了一种基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法.基于词汇树模型的粗匹配结果,通过特征点群拓扑、方向、距离等计算其相似度,并以此作为评价指标对匹配结果进行过滤;根据由特征点群计算所得的标准差椭圆的圆心、旋转角度对金字塔匹配的图像划分子区域并进行调整,从而得到图像抗旋转、平移和缩放的表示.分别在自建校园建筑物数据集和自建物体图像数据集上对方法进行了验证和比较,结果表明,该方法提高了分类识别的准确率和检索的查全率,特别是对于包含明显旋转、平移和缩放变化的图像数据效果更好.     

一种改进的PCB图像匹配方法

为了解决传统图像匹配方法在PCB图像匹配过程中准确率低、耗时长的问题,提出一种基于SURF算法结合曲线拟合方法和K-means聚类算法的改进匹配方法。算法如下:首先利用SURF算法提取图像的特征点,并采用最近邻域法对生成特征描述子的特征点粗匹配得到特征点匹配对,然后通过曲线拟合方法滤除部分匹配对,减少匹配耗时,最后采用K-means聚类算法对匹配对聚类分析提取有效的匹配对,完成对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法有效剔除了错误的匹配对,提高了PCB图像的匹配精确率,具有较好的稳定性和实时性。     

基于小波变换的局部化数字水印算法

为了解决许多水印算法不能抵抗任意剪裁的缺点，提出了局部化数字水印算法．通过二维Mexican Hat小波变换提取图像中的多个特征点，在以特征点为中心的局部化区域中分别进行小波变换，并通过对小波系数进行单系数量化来实现水印信息的嵌入，同时水印的提取不需要原始图像的参与．实验结果表明，在剪裁后待检测图像中至少包含一个嵌入水印区域的前提下，该算法对JPEG、JPEG2000压缩和任意剪裁具有很强的抵抗能力．     

一种基于三角形区域生长的图像篡改检测方法

针对现有的多数图像篡改检测算法中存在着的对旋转、缩放等篡改失效和计算量大等问题,利用三角形具有抗平移、旋转、尺度缩放的优越特性,提出了一种新的图像篡改检测算法.首先,利用Delaunay三角剖分算法对提取的Harris特征角点进行三角剖分,进行相似三角形的初始匹配.然后,以匹配的相似三角形顶点为种子点,建立三角形组,再进行一次相似三角形的匹配,实现对篡改区域的三角形生长.最后,利用区域面积阈值和数学形态学准确定位出篡改区域.实验结果表明,该算法与同类算法相比不仅能有效地对抗旋转、缩放,噪声等后期处理操作,而且对篡改区域有很好的检测和定位效果并具有计算复杂度低的特点.     

轮廓匹配方法改进及其在转子中的应用

汽车发动机转子装配误差容易造成零件磨损和效率降低. 针对转子零件装配精度要求, 提出一种基于轮廓与特征点结合的轮廓匹配方法. 首先对转子图像进行滤波、二值化预处理; 其次提取轮廓并利用轮廓Hu矩方法进行轮廓粗匹配; 然后提取特征点, 并在以特征点为中心、半径为16像素的圆形区域内生成4个特征描述子作为匹配特征, 利用欧氏距离进行特征点匹配; 最后通过找到的匹配对计算仿射变换矩阵, 得到精匹配结果. 实验结果表明, 该方法在背景复杂、光照变化的条件下能够较精确地匹配轮廓, 保证匹配精度在1像素内, 且生成的特征描述子对数越多, 匹配结果越精确.     

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.     

一种高分辨率遥感影像水体提取技术

针对高分辨率影像水体信息提取,利用小波技术对图像进行膨胀和去噪处理,并提出了一种多窗口线性保持技术对线性水体进行保持,最后利用水体信息的地学特征,对图像进行联合特征去噪,获取最终的水体影像信息.利用以上技术,成功提取了浙江省嵊州市甘霖镇IKONOS全色影像中的水体信息,提取精度达到94.92%,错误率为9.01%,与传统密度分割、监督分类等方法相比较,此算法具有高精度、低噪声、高信噪比的优点.     

一种基于指纹分类的指纹识别算法

依据指纹特征点在指纹图像中的特性给出了一种基于指纹分类的识别算法．该算法利用中心点和三角点信息对指纹进行分类并初匹配，然后用可靠性较高的分叉点所在脊线的相似度寻找出基准点对，根据基准点与周围特征点的关系筛选基准点对、确定变换参数，有效地解决基准点筛选受噪声影响问题，最后利用可变限界盒实现指纹匹配．实验结果表明，该算法能快速、准确地定位基准点，正确有效地实现指纹匹配，同时提高匹配速度及精确度．     

基于半监督子空间迁移的稀疏表示遥感图像场景分类方法

利用已有的标记数据对新领域图像进行分类是遥感图像场景分类的重要研究方向。提出了一种基于半监督子空间迁移的稀疏表示（sparse representation method based on semi-supervised transfer learning subspace，SR-SSTLS）遥感图像场景分类方法。为减少源域和目标域数据分布变化，将不同数据域的遥感图像投影至共享子空间。源域和目标域数据在投影子空间协同学习共享字典，使得带标记的源域数据辅助目标域模型的建立。同时，建立了基于源域、目标域、源域-目标域标记数据的拉普拉斯图矩阵和目标域未标记数据的拉普拉斯正则化项，使得目标域中的数据均得到很好编码。在多个遥感图像数据集上的实验结果均证明了SR-SSTLS方法的有效性。     

面向分布式异构数据库的海洋遥感WebGIS研究

针对目前海洋信息共享领域现有WebGIS系统所存在的缺陷,提出了一种基于空间数据库引擎（SDE）来管理海洋遥感数据的方法,从而实现了面向分布式异构数据库环境下的海洋遥感WebGIS系统．对系统框架、系统工作流程度系统实现的几个关键问题进行了重点论述,最后给出了系统运行实例,应用实例表明,基于本文提出的海洋遥感WebGIS系统,能支持分布式异构数据库,充分利用服务器端资源,支持多用户的并发操作,具有较高的安全性和与客户端平台无关的优点．     

基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索

遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性.     

杭州城市建设用地扩张的时空演变分析

基于杭州市1914—2018年间6期近代地图与遥感影像数据,通过目视解译数字化的近代地图,使用面向对象的分类方式对CORONA、Landsat TM和OLI影像进行分类并提取建设用地数据,计算扩张速度、重心变化、景观格局指数和增长类型,分析建设用地的扩张过程与扩张模式。结果表明：（1）近百年来杭州城市建设用地扩张明显,扩张过程主要集中在改革开放后。（2）杭州城市重心经历了“北—西北—北—东南—南”的变化过程,由向单一方向扩张转变为多方向均衡发展的态势。（3）建设用地扩张过程基本符合“扩散—融合”假说;城市核心区呈现蛙跳增长、填充增长、边缘增长依次主导的螺旋式发展过程,研究区域整体表现为边缘增长始终占相对重要地位的特征。（4）通过近代地图与遥感影像的集成分析,为长时间尺度的城市研究提供了一种路径。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

遥感技术在孝丰-三门湾活动断裂调查中的应用——以杭州地区为例

遥感技术可以在宏观上对活动断裂及其构造特征进行全面的解译和识别．在区域遥感影像图制作和地质解译的基础上，采用增强和融合等图像处理方法，提高了遥感影像清晰度和解译精度，同时结合野外调查、测量以及断裂活动年代样品的采集和测定，对孝丰-三门湾断裂进行了详细的研究，查明了它的空间展布，并鉴定了活动时代和运动性质．研究结果表明，孝丰-三门湾断裂在杭州地区以挤压逆冲运动为主，兼有左旋走滑运动，并在各个地段和各个时期表现形式截然不同，影响了杭州南部地区地层沉积和构造演化．该断裂对杭州地区历史地震和现代地震具备一定的控制作用，可能在晚更新世以来有过活动．     

多元双正交小波包的构造及性质

给出具任意整数矩阵伸缩的多元不可分双正交小波包的定义及其构造算法.运用代数学理论,积分变换与算子理论,讨论了多元不可分双正交小波包的性质.得到L2(Rn)的小波包基的直和分解.