Super-resolution reconstruction face recognition based on multi-level FFD registration

Super-resolution (SR) reconstruction is an effective method to solve the problem, that the face image resolution is too low to be recognized in video, but the non-rigid change of deformed face and expression changes greatly affect the accuracy of registration and reconstruction. To solve these problems, a method of multi-level model free form deformation (FFD) elastic registration algorithm based on B spline is proposed. It first use low-resolution FFD grid for global registration, to emphasize the contribution of edge information for registration, we introduce edge registration measure into the sum of squared difference (SSD) criterion. Then divide the global registration image and reference image into a series of corresponding sub-image pairs and calculate the correlation coefficient of each pair; at the same time, we do local registration with high-resolution FFD grid to the small value correlation coefficient sub-image pairs. In the registration process of optimization, the paper uses adaptive step length gradient descent method algorithm based on chaotic variables to improve optimization efficiency. After registration, the algorithm of project onto convex sets (POCS) is used to reconstruct SR face image through several low resolution image sequences, and then recognized these SR face images by support vector machines (SVM) classifier. Experimental results from standard video database and self-built video database show that this method can register and reconstruct face image accurately in the condition of great face deformation and expression change, while the face recognition accuracy is also improved.     

An image-based LCD positioning system utilizing the modified FHT method

In this paper, a LCD positioning system based on an image processing method is described. This method is effective in finding the angle of the geometric features in the cross registration mask. However, when two marks appear in the same frame, the problem of situation verification becomes more complex. We use an algorithm that assists with calculating the location and rotation angle for two marks precisely and quickly using the Fast Hough Transform (FHT). This method determines the locations of two masks and calculates the rotation angle from a blurred edge to adjust the LCD position and orientation.     

增强现实三色立体基准注册技术的研究

讨论了在增强现实 ( Augment Reality)的三色立体基准注册 ( Registration)技术中需要解决的问题。增强现实的三色立体基准注册技术是一种新的基于视觉的三维注册技术 ,主要论述了在此三维注册技术中如何通过滤波消除三色立体基准注册中的图像噪声以及如何通过重心拟和法获得注册基准的像斜率。     

扫频光学相干层析视网膜图像配准去噪算法

多帧叠加平均处理是去除扫频光学相干层析系统散斑噪声、获得较为清晰结构信息的有效方法,但眼睛的震颤、漂移、微眼跳等生理特性和系统光路特性会使图像之间存在错位,导致叠加效果不佳、结构稳定性差,为此本文提出一种基于灰度分布信息和目标几何信息相结合的配准算法。该方法根据图像平均灰度分布提取包含目标信息的感兴趣区域,通过相位相关算法和基于分段拟合的灰度投影算法的双重作用校正图像的平移变换;通过拟合视网膜上边界作为特征点迭代确定最佳旋转参数,并再次重新估计平移参数,实现图像的刚性配准;最后通过轴向扫描一对一映射法以能量函数为约束条件实现图像的非刚性配准。对活体兔眼进行实验,结果表明,本文算法配准后的叠加图像边界清晰,结构信息增强,信噪比和对比度平均有效提高一倍多。本算法适用于强噪声视网膜B-Scans图像的配准,能满足多种类型OCT系统的叠加成像需要,具有较高的鲁棒性和图像配准精度。     

一种基于边缘特征的亚像素投影配准算法

为了提高红外图像配准准确度,充分利用图像的边缘信息,结合线性插值,对原有的投影算法引入新的图像相似性评价函数——均方误差函数(MeanSequareErron,MSE),提出了基于边缘特征的亚像素投影配准算法.提取图像边缘特征明显的部分做配准能提高匹配概率,引入积分投影能有效降低算法的计算复杂度.算法中还运用了线性插值,使配准准确度达到亚像素级水平.     

基于三幅子图的干涉合成孔径雷达数据处理方法研究

现有干涉合成孔径雷达(InSAR)数据处理方法需要单视复图像对包含的所有四幅子图信息, 且生成的干涉相位图去相关噪声非常严重。提出了基于三幅子图的InSAR数据处理方法：等值线相关干涉法, 包括图像对配准和干涉相位图生成。首先介绍了条纹方向图和条纹等值线窗口求取的方法, 并对算法进行了改进, 然后采用相关的方法详细推导了在等值线窗口内InSAR图像的配准和干涉相位图生成的公式。模拟和实测数据表明, 等值线相关干涉法(CCI方法)仅需用InSAR复数图像对的4个实虚部子图中任意3个能得到基本无斑点噪声、无模糊效应的干涉相位图, 并且减少了数据的传输和处理量, 是一种InSAR数据处理的全新方法。     

基于邻域特征点提取和匹配的点云配准

为解决噪声干扰、数据丢失情况下迭代最近点算法的鲁棒性差、配准精度低等问题,提出一种基于邻域特征点提取和匹配的点云配准方法.首先定义一个由点的k邻域曲率、点与邻近点的法向量内积均值以及邻近点与邻域拟合平面的欧氏距离方差等三部分组成的邻域特征参数,结合在移动最小二乘表面构造的曲率特征参数对点云进行两次特征点提取;其次依据直方图特征定义三个匹配条件,并用双重约束获得正确的匹配点对;最后在配准阶段,采用双向构建k维树的迭代最近点算法实现精确配准.实验结果表明,该算法的配准精度较迭代最近点算法提高了90%以上,并且能够在噪声环境下有效地完成缺失点云的配准,在鲁棒性和精确配准方面有明显优势.     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

基于DSP+FPGA的元器件焊接垂直度识别方法

为实现电路板上柱状元器件焊接垂直度的精准检测,设计了一款基于DSP+FPGA的垂直度识别系统。DSP承担核心算法任务,FPGA作为数据预处理单元,完成接口的逻辑、系统的互连以及数据通道。在硬件平台上嵌入了基于元器件形心配准的垂直度识别算法。首先对预处理的图像利用改进的Canny算法提取元器件的像素级边缘,并采用边缘跟踪算法去除噪点和干扰边缘并对元器件进行编号,在粗提取的边缘上用Zernike矩算法来精确定位元器件亚像素级边缘。在此基础上,提取元器件轮廓的最小外接矩形来修正边缘并得到每个元器件的形心坐标,最后根据形心的偏移距离来完成每个元器件垂直度的识别。实验结果表明,该垂直度识别系统的设计方案识别结果精度高,检测速度快,满足实时性要求,具有重要的实际工程意义。     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法。该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化。仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。