改进RANSAC算法在多光谱图像匹配中的应用

为了提高多光谱图像匹配的速度和精度,提出一种改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法。针对传统RANSAC算法迭代次数多、运行效率低、单应性矩阵模型精度低等问题,在采用SIFT算法完成初始特征匹配的基础上,从合理减少样本集中元素个数以提高局内点在样本中所占的比例以及采用预检验快速舍弃不合理的初始参数模型等方面对RANSAC算法进行改进,从而极大地减少了算法的迭代次数,提高了算法的运行效率和估计精度。实验结果表明,所提改进算法不仅提高了图像匹配的精度,而且在处理相同数据的前提下,其所用时间不足传统RANSAC算法的60%,有效减少了算法的运行时间,提高了算法效率。     

结合SIFT算法的视频场景突变检测

视频场景变化检测对于视频的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文提出了一种结合SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)特征点提取的场景变化检测算法。首先利用SIFT算法分别提取出视频前后帧的特征点并分别统计其数量,然后对视频前后帧进行图像匹配,统计匹配上的特征点数量,最后将该帧的匹配特征点数量与该帧前一帧的特征点数量做比值,从而通过该比值判断场景变化情况。实验结果表明,视频场景突变检测率平均可以达到95.79%。本算法可以在视频帧进行图像匹配的过程中对场景的变化情况进行判断,因此该算法不仅应用范围较广,还可以保证场景变化检测的精度,仿真结果证明了算法的有效性。     

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。     

SIFT based video watermarking resistant to temporal scaling

In this paper, a blind video watermarking scheme is proposed which can resist temporal scaling such as frame dropping and frame rate adaptation due to scalable compression by exploiting the scale invariance property of the scale invariant feature transform (SIFT). A video scene can also be viewed from side plane where height is the number of rows in a video frame, width is the number of frames in the scene and depth is the number of columns in the frame. In this work, intensity values of selected embedding locations changed such that strong SIFT feature can be generated. SIFT features are extracted from side plane of the video. These newly generated SIFT features are used for watermark signal and are stored in the database for the authentication. A comprehensive set of experiments has been done to demonstrate the efficacy of the proposed scheme over the existing literature against temporal attacks.     

基于SIFT算法在遥感图像匹配中的应用研究

针对遥感图像在光照和几何差异等复杂因素上引起的匹配误差,深入研究了SIFT特征描述符的改进方法.利用特征点圆形区域来构造特征描述符,采用自适应量化策略用来局部区域的划分和梯度直方图的计算,并对每个描述子采用一种插值法重新确立主方向,改进SWT算法的描述符.降低特征点维数的同时,又保证特征点描述符的独特性和鲁棒性.研究结果表明,改进的SIFT描述符在遥感图像几种复杂环境下都取得了预期的结果,证实了改进算法的可行性.     

基于SIFT算法的多表情人脸识别

目前人脸识别系统在识别表情变化的人脸图像时识别准确率会降低,多表情人脸识别在人脸识别领域仍是一个热门的研究方向。本文采用SIFT算法对多表情人脸进行识别,在多表情人脸库上进行了两类仿真实验:实验一中对比了同一个人的不同表情的识别效果,实验二中对比了两个不同的人的相同表情的识别效果,实验结果表明SIFT算法能够克服不同人脸间的整体相似性并能有效提取出人脸的局部细节特征。对Jaffe表情库进行仿真实验,取得了当阈值T=0.35时对多表情人脸图像的正确识别率95.69%,实验结果表明,将SIFT算法应用于多表情人脸识别有巨大的潜在科研价值。     

Face Recognition Using Dense SIFT Feature Alignment

This paper addresses face recognition problem in a more challenging scenario where the training and test samples are both subject to the visual variations of poses,expressions and misalignments.We employ dense Scale-invariant feature transform (SIFT) feature matching as a generic transformation to roughly align training sampies;and then identify input facial images via an improved sparse representation model based on the aligned training samples.Compared with previous methods,the extensive experimental results demonstrate the effectiveness of our method for the task of face recognition on three benchmark datasets.     

基于SIFT的超大图像配准

SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能，星上宽波段相机成像尺寸都非常大，超大尺寸图像直接利用SIFT算法，在构建高斯金字塔时空间占用大，同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵，提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证，具有一定的可行性，对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。