基于主方向梯度的SIFT算法匹配的优化

在相似区域较多的图像匹配时,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法的匹配计算（KDtree-BBF）较复杂,耗时长,很难满足实时性要求。提出一种改进的匹配算法,将特征点的周围邻域的主方向梯度作为特征之一,采用主方向梯度和欧式距离相结合的计算方法进行特征点的匹配。实验结果表明：改进的算法不仅简单易行,且对图像的旋转、缩放、光照变换均具有良好的鲁棒性,比较原Open SIFT算法还发现,改进算法的加速比范围为1.046~9.065。

基于主梯度编码局部二进制模式的花粉图像识别

受显微传感器和不规则收集方法的影响,花粉图像常受到不同程度的噪声干扰且有着不同角度的旋转变化,识别精度普遍不高,为此提出了基于主梯度编码的局部二进制模式(DGLBP)描述子,并应用于花粉图像的分类识别。首先,计算图像块在主梯度方向上的梯度幅值;其次,分别计算图像块的径向、角向,以及复合梯度差;然后,根据各图像块的梯度差进行二进制编码,参照各局部区域的纹理分布情况为二进制编码自适应分配权重,并提取花粉图像在3个方向上的纹理特征直方图;最后,对不同尺度下的纹理特征直方图进行融合,采用欧氏距离计算各图像的相似度。DGLBP方法在Confocal和Pollenmonitor数据集上的平均正确识别率分别为94.33%和92.02%,与其他花粉识别方法相比平均提高了8.9个百分点和8.6个百分点,与LBP改进方法相比平均提高了18个百分点和18.5个百分点。实验结果表明,DGLBP描述子对花粉图像的噪声干扰和旋转变化具有较好的鲁棒性,且具有较优的识别效果。

一种基于PGD的WIFI位置定位新算法

在利用已知指纹点位置坐标估算定位点位置时,目前大多采用WKNN。考虑到AP信号在不同方向有不同的衰减率,本文在WKNN基础上提出了基于PGD的位置定位新算法。通过实验分析,结果表明:与WKNN相比,本文提出的PGD算法具有更高的定位精度和更强的可靠性。

基于仿射协变区域的抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于仿射协变区域的抗几何攻击数字图像水印算法.首先利用仿射不变点检测算子提取图像特征点,并通过基于最小生成树聚类算法的选择策略获得一组稳定且彼此独立的仿射协变特征区域.然后基于特征区域,利用图像归一化和主梯度方向对齐得到具有缩放和旋转不变性的圆形区域.最后将水印在空域直接嵌入到圆形区域中.大量的实验结果表明本文方法是有效的,对常规图像处理、几何攻击以及组合攻击均具有较好的鲁棒性.

基于局部聚类的改进运动网格统计算法的研究

针对常用的匹配点筛选算法效率低、对具有角度和尺度变化匹配图像稳定性差等问题,提出一种基于局部聚类的改进网格运动统计特征点筛选算法。首先,通过局部区域抑制算法筛选响应强度较高且成对出现特征点作为种子点,并以种子点为聚类中心分割图像,得到最小外接矩形作为运动网格;随后把运动网格划分为3×3邻域支持估计量网格,计算运动网格在不同方向上的梯度最大值,作为运动网格的主方向;最后,把待匹配图像邻域支持估计量网格旋转至目标图像运动网格的主方向位置,借助网格运动统计算法筛选匹配。实验表明:对具有JPEG压缩变换、光照变化、模糊变换的匹配图像,所提算法匹配正确率在90%以上;对具有旋转和尺度变换图像,所提算法匹配正确率相较运动网格统计算法提高10%左右,高达40%以上;算法耗时仅为13 min,效率较高;所提算法可稳定高效地筛选正确的匹配点。

Single frame super-resolution reconstruction based on sparse representation

In order to effectively improve the quality of recovered images, a single frame super-resolution reconstruction method based on sparse representation is proposed. The combination method of local orientation estimation-based image patch clustering and principal component analysis is used to obtain a series of geometric dictionaries of different orientations in the dictionary learning process. Subsequently, the dictionary of the nearest orientation is adaptively assigned to each of the input patches that need to be represented in the sparse coding process. Moreover, the consistency of gradients is further incorporated into the basic framework to make more substantial progress in preserving more fine edges and producing sharper results. Two groups of experiments on different types of natural images indicate that the proposed method outperforms some state-of- the-art counterparts in terms of both numerical indicators and visual quality.

基于对数极坐标变换的快速相关匹配算法

成像制导过程中,需要在导引头获得的图像中搜索目标所在位置。基于对数极坐标变换的相关匹配算法能够有效处理在尺度、旋转等情况下目标的匹配问题,但是计算量大、匹配效率低,因此提出一种基于对数极坐标变换的多分辨率快速相关匹配算法。首先,通过定义主梯度方向,并将该方向作为对数极坐标变换的角度变换基准,有效避免了模板与目标特征矩阵基准不同的问题;其次,在多分辨率金字塔搜索过程中,采用图像方差作为判断依据,跳过同质区域和杂乱区域等非目标区域,加快搜索效率。仿真结果表明,该算法相比传统多分辨率相关匹配算法能够保证匹配精度并提高算法对于非线性光照变化的鲁棒性,匹配效率显著提高,具有实时处理的潜力。