基于相似三角形的SIFT错误匹配点剔除算法研究

图像匹配是图像处理应用于诸多领域的一项关键技术,基于不变特征的图像匹配是近年来图像匹配的研究热点。尺度不变特征是最有效的平移、尺度、旋转和亮度局部不变特征之一,但该算法一般会产生大量的错误匹配点。首先给出了交叉线和"一对多"类型的错误匹配点的剔除方法。然后针对一般性错误匹配点,提出了一种基于相似三角形的剔除方法,并通过实验将该算法与另外两种常用剔除算法进行了比较,证实本文提出的方法速度更快,且在剔除错误匹配点的同时保留了较多的正确匹配点。

基于单应性矩阵剔除SURF错误匹配点的复制-移动伪造图像检测

随着数字图像广泛应用于医学影像、新闻、科学操作等数字取证领域,数字图像很容易被现有的篡改工具编辑,因而数字图像检测问题开始得到重视。数字图像检测的本质是确定图像的真实性,而复制-移动伪造又是常用的图像篡改方式。针对准确检测伪造图像这一问题,提出一种基于单应性矩阵剔除SURF错误匹配点的复制-移动伪造图像检测技术。首先,通过SURF算法对图像特征进行提取,并利用KD-tree算法对重复区域进行识别,得到初始匹配对后,进行初步筛选;然后,利用相似三角形求出基准单应性矩阵;最后,通过设定阈值剔除不满足阈值的匹配点对,得到精确的匹配点对。实验证明,此方法可以对高分辨率图像中复制-移动伪造区域进行检测,同时剔除错误匹配点。

基于单应性矩阵剔除SIFT错误匹配点的方法

根据图像几何变换的单应性矩阵将匹配点一一对应的特点,提出一种基于单应性矩阵的剔除方法.该方法首先利用SIFT进行匹配,得到初始匹配对,进行初步筛选,然后利用相似三角形求出基准单应性矩阵,设定阈值,剔除不满足阈值的匹配点对,最后得到精确匹配点对.通过与RANSAC算法以及结合欧式距离的RANSAC改进算法进行实验比较,该算法具有更高的正确匹配率.

基于单应性矩阵剔除SURF错误匹配点的研究

根据图像特征点匹配一一对应的特点,提出一种利用单应性矩阵剔除错误错误匹配点的方法。该方法首先利用SURF进行匹配,得到初始匹配对,进行初步筛选,然后利用相似三角形求出基准单应性矩阵,设定阈值,剔除不满足阈值的匹配点对,最后得到精确匹配点对。通过实验证明,该算法具有很高的正确匹配率。该文提出了一种剔除错误SURF匹配点的方法,首先根据三角形的相似性选取正确基准点,由基准点估计基准单应性矩阵,根据单应矩阵投影后的对应点之间的欧氏距离是否满足阈值来剔除错误匹配点。

基于图像匹配的星载遥感影像自动几何精校正算法

提出了一种新的基于匹配技术的自动几何精校正算法,可以解决遥感影像人工几何纠正方法精度差、效率低等问题。该算法基于控制点图像片与待校正影像匹配实现控制点自动选取,然后进行异常匹配检测剔除匹配错误的控制点,保证控制点选择的精确性,并最后对遥感影像实施精校正。同时,根据以往研究成果,提出了一种更加快速、有效的多判据匹配算法。以遥感影像(光学/SAR)实例进行验证,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。

网络信息审计系统中的多模式相似匹配算法

针对网络信息审计系统的需要,提出一种新颖的基于Episode距离的快速多模式相似串匹配算法.该算法把模式串集合转换为多个有限自动机,然后利用模式串集合建立一个状态驱动器.依次用待匹配串的字符驱动状态驱动器,由状态驱动器驱动各个有限自动机,实现了中英文混合的允许插入错误的相似多模式匹配.该算法不需要匹配每个字符,能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息并结合改进的文本窗机制,跳过尽可能多的字符;能够控制每个模式串的允许错误上限;匹配速度与允许插入的错误字符数k无关.该算法在信息审计、数据库、信息检索等领域有着广阔的应用前景.

基于特征点匹配的图像配准研究

立体显示技术中立体图像对虚拟场景的构建至关重要,现有的立体图像配准技术可能导致图像扭曲、变形。结合SURF算法和RANSAC算法,根据SURF算法对图像进行特征点检测;计算各特征点的Haar小波响应系数以确定特征点主方向和特征矢量;通过特征矢量的欧氏距离来判断特征点的匹配性,找出相邻最近的匹配点;最后利用一种改进的RANSAC算法剔除错误的匹配点。实验结果表明,基于SURF算法和改进的RANSAC算法的图像配准方法提高了特征点匹配度和精确度,能有效改善图像配准的变形问题。

主带式安全检查分层管理系统设计与实现

引言目前,国内机场安全检查系统主要采用柜台式安全检查分层管理系统[1]。主带式安全检查分层管理系统从需求上有别于柜台式安全检查分层管理系统。柜台模式下,行李图像需要发送给安检操作员进行判读,行李停留在支带上等待安检员的判读结果。若未获得操作员的判读结果,行李不能进入主带,因此不会产生行李漏检或是判读结果匹配错误问题;主带模式下,无人值守,系统运行过程中行李输送系统不停止,行李连续不断的进入主带。

低空无人机遥感影像高精度自动匹配方法研究

本文针对低空无人机遥感影像的特点,提出一种基于Harris角点和SIFT特征的自动匹配算法,并利用基于单应矩阵和核线几何双重约束的RANSAC相对定向剔除错误匹配。通过一组影像的自动匹配试验,结果具有较高的匹配正确率,验证了算法的有效性,可为区域网平差解算提供良好基础。

最近邻居搜索的模糊实现

提出了一种优化的ES穷尽搜索算法,通过对两个IRIS ID代码的二进制向量位数的比较,实现了数据库中的模糊搜索.这种比较是通过重复比较两个相对旋转的IRIS ID代码实现的.

Mix-Match安全多方计算的一个注记

Jakobsson和Juels在ASIACRYPT2000上提出了称为Mix-Match的安全多方计算方法,我们发现其关键的匹配环节中存在出现错误的可能,从而使对应计算产生错误。文中指出了错误匹配出现的条件,认为虽然其概率很小可以忽略,但可以通过简单的处理来避免其出现从而使匹配达到完美。给出了两种处理方法,一是可能出现错误匹配时密文具有确定的特征,此时重新选取掩盖指数再次判断即可;二是可通过合理限制用户掩盖指数的取值范围来避免其出现。

地名教学五忌

地名教学五忌贾明（福州市第四中学）地名既是地理实体的指称，又是地理空间的指代。在几种地理知识中，地名是第一种。地理教学离开了地名，就好比语文教学离开了字词，历史教学离开了年代，无从入手。中学地理教学必须有一定数量的地名为依托。但目前高师地理系尚未单独...

Momenta:可能是无人车安全问题破局者

基于深度学习,让无人驾驶更安全。“我相信未来世界的生产力和自由将来自大数据和智能。而深度学习的无人驾驶技术本身是一个较为年轻的领域,更新换代的速度非常快,对自己技术的实践应用是一个机会,这也是我选择无人驾驶方向的原因。”Momenta创始人兼CEO曹旭东说道。

对高考政治经济类选择题中“溢出”型错误的分类剖析

关于选择题的解答方法与技巧,针对选项表述错误,或者选项与题干匹配错误,有一种公认的方法叫排错法。在历年高考的选择试题中,有一种非常有代表性的错误类型,即“溢出”型错误。所谓“溢出”型错误,就是题干与选项不能准确匹配,内涵与外延等不一致。因为能较好地考查思维的逻辑性、知识的蕴含性、考生能力的表现性,将来会在高考选择试题中不断地出现。因此,学会辨别此类错误类型,对学生备考复习阶段的能力培养,具有重要意义。下面,我们以近些年的一些高考真题为例,对一些具体的错误选项作归类与剖析。

一种对错误匹配点鲁棒的多单应矩阵估计方法

针对错误匹配点干扰条件下的多单应矩阵估计问题,提出了一种对错误匹配点鲁棒的多单应矩阵估计初始化方法.该方法基于特征点对的代数误差和结构相似性约束条件,将错误匹配点剔除策略有机地融合到单应矩阵估计的过程中,在不增加计算复杂度的前提下,能够有效地剔除错误匹配点并估计出多单应矩阵的初值.结合AML-COV(approximate maximum likelihood with homography covariance)后端优化算法,本文通过仿真数据实验和真实图像实验从客观性能指标和主观视觉效果方面对算法的性能进行了验证分析.实验结果表明,本文提出的多单应矩阵估计方法能够精确、高效、鲁棒地估计出多单应矩阵的值,较好地解决了错误匹配点干扰条件下的多单应矩阵估计问题.

等同测试的通信复杂性研究

首先介绍通信复杂性研究的内容,接着重点讨论通信复杂性研究中的基本问题-等同测试.提出基于"指纹"信息的等同测试方法,引入模运算来提取字符串的"指纹";并具体讨论该等同测试方法的算法步骤,出现"错误匹配"的概率,以及降低"错误匹配"概率的措施.最后对基于"指纹"信息的等同测试方法的通信复杂性予以分析.

基于消息“指纹”的等同测试方法研究

研究通信复杂性中的等同测试,提出基于消息“指纹”的概率测试方法,推导“错误匹配”概率计算公式;论述引入“随机性”不仅保证极低的通信复杂性,并使出现“错误匹配”的概率可忽略。

基于MATLAB碎纸片拼接复原的技术研究

针对规整碎纸片拼接复原问题,借助碎纸片白底黑字的特征,对不同的碎纸片进行扫描得出像素值,基于理论二值化和模糊C均值聚类,并利用边界原则使两两碎片能够匹配,应用MATLAB软件编辑程序,得到碎纸片的匹配顺序,必要时进行人工干预,从而实现横切纵切碎纸片的拼接复原.

工作的好帮手——Windows 95 Find命令的独特用法使之成为用户的得力工具

最近我在浏览硬盘目录时发现剩余空间下降到了150MB。这似乎不可思议,因为几周前还有近400MB。经过细致的检查,我发现罪魁祸手是一个C++编译器,它将大量的硬盘空间用于保存预编译的头文件。我当时正有大量的小软件在机器里,每一个目录下都有2至3MB的.pch文件,从而占用了大量的硬盘空间。