基于分块形状特征的异源图像匹配方法

在基于特征的异源图像匹配中,由于成像原因导致的轮廓不完整会使得匹配难度增加。针对这一问题,提出了一种基于分块形状特征的匹配方法。首先从基准图和实时图中提取轮廓特征并对其进行分块,然后提取分块特征并归一化,最后采用加权相似性度量实现匹配定位。由于利用候选目标区域信息排除了虚警,进一步提高了匹配的正确性和鲁棒性。采用该方法对红外与可见光图像进行了测试。结果表明,本文方法具有较好的匹配性能。     

基于频域分析的图像匹配定位算法的研究

首先对基于频域的抗旋转匹配算法和相关函数傅里叶变换匹配算法做了研究和分析,然后在相关函数傅里叶变换匹配算法的基础上,研究讨论了基于快速傅里叶变换和积分图的匹配定位算法,从而证明了基于频域相关技术做图像匹配具有相关峰尖锐突出、精度高、抗噪、对局部灰度变化不敏感等优点。     

基于掩模搜索的快速尺度不变特征变换图像匹配算法

尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法.首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函数(CRF)对图像进行分区,将纹理复杂度较高的区域作为Mask并生成Mask金字塔,以减小特征点的搜索空间;其次,在极坐...     

基于小波分解的塔式快速图像匹配算法

文章利用小波分析的多分辨率特性，构建了小波金字塔上的快速图像匹配算法。首先对低分辨率的图像进行匹配操作，然后逐级上推，最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法可以减少计算量、显著提高匹配效率。     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

基于小波变换的多尺度图像匹配算法

文中针对基于梯度算子的图像匹配方法通常存在的问题———收敛速度较慢、迭代易落入局部最优点,提出了一种基于小波变换的多尺度图像匹配算法。这一算法利用小波的良好的多尺度特征,先对低分辨率的子图像做匹配,将得到的结果作为初始值用于高分辨率图像的匹配运算,匹配运算都在位移矢量场上进行。实验表明该方法可节省计算时间,且减小迭代落入局部最优点的概率,算法鲁棒性得以提高。     

一种位置关系约束的异源图像匹配算法设计

为解决无人机植保过程中由于无光照或无信号造成的定位不准问题,文中介绍了一种基于红外与可见光图像匹配算法。该算法首先对可见光图像选取两处显著性区域,其次利用两区域的位置关系约束,生成将两区域包络的矩形作为模板,最后使用简化的协方差相关算法快速计算出定位坐标。实验表明,利用显著性区域位置关系的模板匹配比单个显著性区域匹配的鲁棒性更好,简化的协方差算法能够有效减少运算量。     

基于小波多尺度表示的图像匹配研究

根据小波变换系数对信号平移步长的变化规律,提出一种基于小波金字塔结构的、遍历式的图像匹配方法,这种方法消除了由于小波变换对平移的敏感性所引起的误匹配,在匹配策略上,以小波分解高频分量的匹配为主。实验证实,本匹配方法对实时图和参考图的局部灰度反转不敏感,具有一定抗几何失真的能力,优于经典的灰度相关匹配。     

基于FFT的有源欺骗干扰抑制

基于DRFM的干扰机转发的有源欺骗干扰由于具有目标回波相似的脉压增益和目标行为,严重影响了雷达获取真实目标信息的能力。针对该类干扰,根据雷达接收机匹配滤波器得到雷达回波脉压信号矩阵,对该脉压信号矩阵按行FFT得到雷达回波脉压信号频谱矩阵。基于该脉压信号频谱矩阵目标回波频点估计设置带通滤波器,并对脉压信号频谱矩阵滤波得到目标回波脉压信号频谱矩阵估计。对该目标回波脉压信号频谱矩阵按行IFFT得到目标回波脉压信号矩阵,从而得到了基于FFT的有源欺骗干扰抑制方法。仿真结果表明当雷达回波脉冲数为60时,在SwerlingI目标起伏下,该算法干扰抑制深度为20dB左右。在SwerlingII目标起伏下,该算法干扰抑制深度为19dB左右。     

多方向多尺度Gabor特征表示及其匹配算法

Gabor滤波是众所周知的一类特征提取方法,在机器视觉等领域得到了广泛研究和应用.本文提出了一种多方向多尺度Gabor特征表示、提取以及其匹配算法.多方向多尺度Gabor特征通过使用一组不同尺度和不同方向的Gabor滤波器对图像进行滤波,而后将滤波结果在各个滤波方向按尺度大小排序后连接而成.本文进一步提出了循环向量的概念,并将两个多方向多尺度Gabor特征相似度重新定义为一个多方向多尺度Gabor特征和对应的多个循环向量之间最大值.实验结果表明,本文提出的多方向多尺度Gabor特征不仅具有平移不变性、旋转不变性、尺度不变性,也展现出优秀的局部特征表示能力以及显著的鉴别力.     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定...     

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法.首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对...     

基于相位信息的图像特征定位

图像特征可以用一个基于Gabor小波变换的复向量来表示.图像的相位是空间位置的函数,根据这一原理,利用相位信息可以实现图像特征的定位.分析了图像信号相位信息的空间特性,以人脸图像为例,研究了相位信息在图像特征定位中的应用.     

图像匹配中NCC算法的一种快速实现方法

在计算机视觉领域,图像匹配是常见的任务,基于灰度的点的匹配是常见的方法。其中又以抗噪能力强、匹配精度高的归一化互相关（NCC）算法最为常用。然而NCC算法计算量较大,常常难以满足实时处理的要求。通过引入合适的全1矩阵,让其和原图像的数据做卷积,大幅度地降低了NCC的计算量,提高了效率,仿真实验结果也证明了本文方法的有效性。     

基于局部二进制模式和图变换的快速匹配算法

针对图像匹配在图像拼接、目标识别等领域的应用中尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法计算复杂度高、实时性较差的问题,提出了一种基于局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）和图变换（Graph Transformation Matching,GTM）的匹配算法.首先采用SIFT特征检测提取特征点并以特征点为中心取13×13的图像块作为特征区域;然后用本文提出的局部旋转不变二进制模式（Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP）描述子对特征区域进行描述产生29维的特征描述向量,降低了描述子的复杂度,并以欧氏距离为度量准则进行初始匹配;最后采用图变换匹配算法剔除误匹配点,从而提高算法的运算速率和匹配精度.仿真结果表明,本文所提算法不仅具有较高的精度和较强的鲁棒性,并且减少了算法的运算量,提高了算法的实时性.     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.     

基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法

由于图像信息熵只与图像中的图像像素点值的数目有关,而与像素点的位置信息无关,即图像信息熵不能很好地反映图像间的形状差异。本文提出了基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法,解决了熵相同而形状不同的问题,利用单元信息熵矢量间的距离相关性来完成图像的匹配跟踪。因此该算法不仅具有抗噪能力,而且具有良好的抗辐射失真和抗几何失真的能力。仿真试验表明：在辐射失真情况下,该算法具有稳健的匹配跟踪能力。