基于SIFT匹配算法的多视点自由立体显示视差图像的生成

提出了一种利用同一场景的两幅视差图像生成用于多视点自由立体显示的多幅视差图像的方法。首先运用SIFT匹配算法从两幅视差图像中寻找匹配点,并运用生长运算得到图像的稠密匹配;然后根据匹配点坐标对视差进行了近似计算并得到左视差图像的深度图像;最后提出一种基于投影原理的多幅视差图像生成方法,由左视差图像和其深度图像生成了应用于多视点自由立体显示的多幅视差图像,其立体显示效果良好。     

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。     

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。     

基于SIFT图像特征区域的全息水印技术

为了增强水印的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于图像特征区域的水印算法。首先利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法从载体图像蓝色B通道中提取图像特征点来进行优化和筛选,根据优化后的稳定特征点及其特征尺度确定图像的特征区域,再结合全息技术,对原始水印图像进行双随机相位加密,生成加密全息水印;然后对特征区域进行离散余弦变换(DCT);最后在其中频区域嵌入加密全息水印。在提取水印时无须借助原始图像,是盲水印技术。实验结果表明:该算法重建的水印图像与原始水印图像的NC值高达0.95;水印的嵌入对图像质量影响很小,PSNR值高达55.97,能够抵抗常规信号攻击及缩放、剪切、平移等几何攻击。     

基于不同观察视角的CIE 2006颜色匹配函数计算性能研究

为检验CIE 2006颜色匹配函数（CMFs）的视角参数计算性能,选用了不同原色光谱组合的LED发光面板开展颜色匹配实验。以L1(636 nm-524 nm-448 nm)为目标原色组合,L2(676 nm-524 nm-448 nm)和L4(636 nm-524 nm-472 nm)为匹配原色组合,组织了45名色觉正常观察者在4个不同观察视角下（2.9°、5.7°、8.6°和11.0°）开展了CIE推荐的2个颜色（红、蓝）和白色的颜色匹配实验。采集目标色和匹配色的光谱能量,分别代入CIE 2006 (1°～10°) CMFs中进行计算,并以计算的Δ（u’, v’）值表示颜色匹配精度。结果表明：当观察视角小于4°时,CIE 2006 2°CMFs具有较好的计算性能;当观察视角大于4°时,CIE 2006 3°CMFs具有较好的计算性能。在对大视角显示设备呈现的颜色刺激进行测量和计算校正时,现有CIE 2006 CMFs的视角参数计算性能有待进一步改进和优化。     

基于随机蕨的光电成像末端制导目标初始化

为实现光电成像末端制导中的自适应目标初始化,针对末端制导景象匹配中图像存在尺度、旋转、灰度和3D视角差异,及传统方法运算量较大的问题,基于随机蕨分类器构造了一种新的景象匹配算法。算法首先利用基准图像进行分类器训练,然后基于该分类器对实时图像进行特征匹配。为剔除误匹配特征对,对初始匹配特征对中的对应区域分别进行尺度不变特征变换(SIFT)特征描述,基于马氏距离准则进行误匹配特征对剔除。根据顺序抽样一致性算法(PROSAC)对剩余的匹配特征对估计两图像的外极几何关系,最终根据外极几何关系求得目标在实时图像中的位置和尺寸信息。仿真结果表明,该算法能够在光电成像末端制导过程中实现稳定的目标初始化,在极端条件下的稳定性优于原随机蕨分类器算法。     

基于单目图像和方向的测距系统及性能分析

针对非合作大目标的被动测距问题,介绍了一种基于单目图像序列和成像方向的测距系统,并进行了性能分析.这种测距系统的特点是无需初始距离导引,它对目标距离的估计借助于专门的定位方程,方程由目标特征线度、摄像机的空间坐标、目标在采样时刻对相机的方位角和俯仰角决定.其中,方位角和俯仰角通过光电经纬仪获得,摄像机的空间坐标通过GP...     

基于单目图像和方向的测距系统及性能分析

 针对非合作大目标的被动测距问题,介绍了一种基于单目图像序列和成像方向的测距系统,并进行了性能分析.这种测距系统的特点是无需初始距离导引,它对目标距离的估计借助于专门的定位方程,方程由目标特征线度、摄像机的空间坐标、目标在采样时刻对相机的方位角和俯仰角决定.其中,方位角和俯仰角通过光电经纬仪获得,摄像机的空间坐标通过GPS获得,目标特征线度通过相邻帧图像匹配得到.分析表明,该系统的性能主要取决于特征线度的准确度,其他测量误差如目标的方位角、俯仰角和摄像机的空间坐标对其影响较小.目标特征线度选取时,在相邻帧目标图像匹配点中,筛选出三个具有较大极限的尺度不变特征变换关键点,构造三角形及其外接圆,在外接圆上取经过三角形重心且平行或垂直于尺度不变特征变换主方向的弦线作为特征线度,这种特征线度对目标旋转不敏感.实验结果表明这种测距方法能够实现对非合作大目标的被动测距.     

图像局部特征自适应的快速SIFT图像拼接方法

针对目前图像拼接中计算量较大、实时性较差的问题,本文提出了一种图像局部特征自适应的快速尺度不变特征变换(SIFT)拼接方法。首先,对待拼接图像分块,确定图像局部块的特征类型;接着自适应采用不同的简化方法提取各局部块的特征点。然后,通过特征匹配求出变换矩阵,并结合RANSAC算法去除伪匹配对。最后,通过图像融合得到最终的拼接图像。文中使用提出的方法对3组待拼接图像进行实验。从实验结果可以看出:与标准拼接方法相比,本文改进方法的计算速度提升了30%~45%。因此,这种方法能够在保证图像拼接质量的前提下,有效提高图像拼接的效率,克服图像拼接中计算复杂度高的问题,在实际图像拼接中具有一定的应用价值。     

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。     

基于光学相关的多目标检测

运用傅里叶变换相关识别技术实现了无畸变、有平移多目标的检测。在此基础上讨论了图像边缘信息和非边缘信息对相关性能的影响。运用分数傅里叶变换相关识别技术实现了目标图像存在尺度、旋转畸变而无平移变化时的目标检测。结果表明,分数傅里叶变换的级次选择对目标图像的旋转和尺度畸变有一定的补偿作用。在分数傅里叶变换相关中,通过简单的级次调节可实现一定范围内的旋转、尺度畸变不变识别。     

一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配新算法研究

立体匹配,其目的是在对两幅存在一定视差的图像进行匹配后,获得两幅图像精确的视差图,是计算机视觉领域的重点和难点问题。为了快速、高效地获得高精度的稠密视差图,在充分研究了基于边缘特征的立体匹配和基于局部窗口的立体匹配两类算法的基础上,提出了一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配算法。首先该算法自适应地选择局部匹配窗口大小,并计算其中相应位置的权值,实现初次匹配,然后再以基于边缘特征匹配获得的高精度稀疏视差图作为约束,修正部分误匹配点,最终获得准确、稠密的视差图。实验表明,该算法具良好的实验结果和较大的实用价值。     

尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法

要提高人耳的识别率,关键是特征的提取与表达.尺度不变特征变换(SIFT)技术是局部点特征提取算法,在尺度空间寻找极值点,提取对图像的尺度和旋转变化具有不变性,对光照变化和图像变形具有较强的适应性的特征向量.尝试用SIFT技术来提取外耳图像的结构特征点以形成稳定的特征描述子,为了克服一幅图像中有多个局部描述子相似的问题,在SIFT特征描述子中融入一个耳廓几何特征.最后采用特征向量的欧氏距离作为两幅图像相似性度量标准进行人耳识别.在耳图像库七进行实验.结果表明,该方法不仅可以有效地提取人耳特征,通过少量特征可获得较高的识别率,而且对耳图像刚体变化具有较强的稳健性.     

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。     

基于局部特征的大视角图像匹配

针对全空间仿射不变(ASIFT)算法在解决大视角场景下的图像匹配问题时存在稳健性差、匹配效率低的缺点,提出了一种新的图像匹配算法。采用非线性扩散滤波代替高斯线性滤波对图像进行预处理,以提高检测到的特征点的稳健性;在图像模拟变换过程中采用掩模算子对有效区域进行标记,以提高特征点检测效率。根据视角模拟变换原理,提取特征点不同视角变换下的邻域信息,提出了多视角最近邻匹配与加权匹配规则,建立了多视角描述子,提升了匹配效率。实验结果证明,相比现有的特征匹配算法,所提算法不仅对视角变化具有很好的稳健性,还提高了图像匹配效率与准确度。     

体三维显示系统中基于几何近似法的灰度偏差研究

基于旋转二维发光二极管(LED)阵列的体三维显示系统中,原始数据被体索化后产生灰度偏差.介绍了在扫描映射法下用几何近似法计算体素点灰度偏差.建立两组立方体模型,通过计算它们体素化后的平均厌度偏差和灰度均方差,分析灰度偏差对显爪结果的影响.结果表明图像的厌度细节越丰富,灰度偏差对显示结果的影响越大.一般情况下灰度偏差对显示图像的影响不大,但当所显示的图像细节十分丰富时,可能会因灰度偏差引起较严重的失真.除了通过改善硬件条件可减小偏差外,还可通过优化体素化算法,在一定程度上修正厌度偏差.给出偏差修正前后的模型仿真对照图以及实际显示的图像照片,修正后的仿真图中少了因偏差引起的杂散点.     

基于多尺度特征增强的合成孔径光学图像复原

受物理孔径大小和光线散射等影响,合成孔径光学系统成像因通光面积不足和相位失真而出现降质模糊.传统合成孔径光学系统成像复原算法对噪声敏感,过于依赖退化模型,自适应性差.对此提出一种基于生成对抗网络的光学图像复原方法,采用U-Net结构获取图像多级尺度特征,利用基于自注意力的混合域注意力提高网络在空间、通道上的特征提取能力,构造多尺度特征融合模块和特征增强模块,融合不同尺度特征间的信息,优化了编解码层的信息交互方式,增强了整体网络对原始图像真实结构的关注力,避免在复原过程中被振铃现象产生的伪影干扰.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法在峰值信噪比、结构相似性和感知相似度评估指标上分别提高了1.51%, 4.42%和5.22%,有效解决合成孔径光学系统成像结果模糊退化的问题.     

基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

一种基于特征点提取的扬声器异常声检测方法

针对短时傅里叶变换在扬声器异常声检测中有效信息提取的随机性问题,提出了特征点法在扬声器异常声检测中的应用.此方法基于扬声器经扫频信号激励所得响应信号的短时傅里叶变换时频图,用改进的尺度不变特征转换算法对合格扬声器与异常声扬声器做特征提取,并将多组特征点经分割剔除后叠加组成特征矩阵模板.以合格扬声器样本提取特征曲线阈值构...