基于亮度序的均值标准差描述子

在已有均值标准差曲线描述子(MSCD)的基础上,引入亮度序划分思想,提出一种基于亮度序的均值标准差描述子(IOMSD).与传统描述子构造时采用固定位置进行子区域划分不同,文中依据局部区域内各像素点的亮度大小关系划分子区域.该方法能克服图像形变带来的边界误差,且对线性光照和单调光照变化具有不变性.实验结果表明,IOMSD对旋转、视角变化及光照变化图像具有鲁棒性,尤其在形变稳定性上优于已有的MSCD算法.

基于改进均值标准差曲线描述子的反射对称轴检测

针对反射对称轴难以检测的问题,该文提出一种基于改进均值标准差曲线描述子(Mean-Standard deviation Curve Descriptor,MSCD)的反射对称轴检测算法.该算法首先对MSCD曲线描述子进行改进,使其具有镜像反射不变性并实现对称曲线对检测;然后采用距离约束并使用Hough变换获取图像的局部对称轴;最后通过局部对称轴合并得到最终对称轴.实验结果表明,该算法可实现图像的单对称轴和多对称轴检测,在亮度变化、对比度变化、噪声污染、模糊以及形变情况下,均能够准确定位图像对称轴并具有较强鲁棒性.

基于重叠亮度序的曲线描述子

针对现有亮度序划分方法导致子区域划分不稳定的问题,在已有的亮度序均值标准差描述子(IOMSD)和亮度序曲线描述子(IOCD)基础上,引入重叠亮度序划分思想,提出基于重叠亮度序的曲线描述子OIOMSD和OIOCD。与传统描述子构造子区域划分互不重叠不同,本文首先依据图像局部区域内各像素点的亮度序划分原始子区域,其次将每个子区域与其后相邻的子区域进行一定程度的重叠合并,成为最终的子区域。该方法不仅克服了固定形状划分子区域产生的边界误差,而且能够解决噪声和非单调光照对子区域边界点的影响。实验结果表明,OIOMSD和OIOCD对旋转变化、视角变化、噪声和光照变化图像具有鲁棒性,尤其是OIOCD在非单调光照图像上的匹配性能优于已有的IOCD算法。

基于平稳小波变换和亮度序的局部特征描述子

局部区域的非线性亮度变化通常会造成局部特征描述子的不稳定。针对该问题,在平稳小波变换和亮度序的基础上,提出一种局部特征描述子。利用Hessian-Affine算子检测仿射协变区域,对检测区域进行平稳小波变换分解,将不同尺度的多个低频子带作为支持区域,多支持区域的使用可以有效地降低图像扭曲带来的不利影响。采用亮度序对支持区域进行区域划分,确保所构造描述子对单调亮度变化具有不变性,并在局部旋转不变坐标系下计算局部特征描述子。实验结果表明,该描述子在视角、线性亮度和JPEG压缩等变化下具有较好的鲁棒性。

基于改进亮度序描述子的刀闸状态识别

为了消除非线性亮度变化对电力系统中的绝缘子定位和刀闸状态识别的影响,提出了一种基于改进亮度序(LIOP)描述子的刀闸状态识别算法。首先对图像进行必要的预处理以去除噪声的污染;其次提取感兴趣的目标区域,该区域内应包含绝缘子和刀闸等目标信息;然后利用改进的亮度序描述子来精确定位绝缘子,这是由于亮度序描述子对图像非线性亮度变化、尺度变换和旋转变化等具有一定的不变性;最后利用改进的Hough变换来确定刀闸的位置,并计算直线段间的角度来对闸刀状态进行识别。实验结果说明了该方法可以精确地定位绝缘子和识别刀闸的状态,适用于实时性要求较高的电力系统。

基于NSCT变换与亮度序的局部特征描述算法

本文为了得到性能优良的局部特征描述子,结合图像频域变换与亮度序区域划分的思想,提出了一种基于非降采样Contourlet(NSCT)变换与亮度序的局部特征描述子。首先,对输入图像构建图像金字塔,并在金字塔的图层上查找关键点;然后,以关键点为中心的圆形区域划分多个NSCT支持区域,对每个支持区域进行亮度序子区域的划分;最后,描述每个子区域的特征,并串联所有子区域的特征描述,作为最终的局部特征描述子。实验表明,提出的描述子在图像模糊、视角变换、仿射变换、JPEG压缩、亮度变换等表现出良好的性能。

基于非抽样Contourlet域的局部特征描述子

为了得到鲁棒性较强的局部特征描述子,提出一种基于非抽样Contourlet(NSCT)域的局部特征描述子,该局部特征描述子在构造的过程中不需要估计主方向。首先,利用Hessian-Affine算子进行区域检测并进行规范化处理;其次,对规范化处理后的区域进行NSCT分解,得到不同尺度、不同分辨率的多个支持区域;然后,利用亮度序对支持区域进行划分;最后,对每个子区域进行描述并将每个区域的描述向量串联在一起,得到最终的特征描述子。大量的实验结果表明,提出的描述子在图像模糊变换、视角变换、仿射变换、线性亮度变化和JPEG压缩变换下具有良好的性能。

均值-标准差描述子与直线匹配

提出一种通过直线描述子来进行自动直线匹配的思想.直线描述子的建立分为以下3个主要步骤:首先为直线定义平行邻域并将该邻域分解为一系列平行线,其次通过选择图像特征建立直线描述矩阵,最后通过计算描述矩阵列向量的均值和标准差获得直线描述子.基于不同的图像特征(灰度、梯度和梯度幅值),提出3个具有平移、旋转和线性光照不变性的直线描述子.实验结果表明本文提出的直线描述子具有较好的匹配性能.

基于局部轮廓曲线的图像配准方法

图像配准是计算机视觉领域的基本问题.提出了一种基于局部轮廓曲线的图像配准方法.首先,利用图像的最小作用曲面提取从角点出发的局部轮廓曲线,并通过MLSD描述符描述轮廓曲线;其次,对曲线的MLSD特征向量进行傅里叶变换以便于使用轮盘匹配方法实现两幅图像中从角点出发的局部轮廓曲线的配准;然后运用最小二乘法迭代求解局部配准参数;最后,统计局部配准参数直方图获取全局配准参数.实验结果表明:此配准方法有较高精度.

基于IOMSD曲线匹配的反射对称性检测

在曲线匹配的基础上提出一种新的图像反射对称性检测算法。使用亮度序均值标准差描述子进行曲线匹配,获取单幅图像中的对称曲线对。对对称曲线对上的各点进行梯度对称性度量,确定对称曲线对上的梯度对称点对。使用最小距离约束获取对称曲线对上的最佳对称点对,计算该点对连线的中点。获取图像中所有对称曲线对上最佳对称点对的中点,使用Hough变换实现图像反射对称轴的检测。实验结果表明,在图像亮度变化、对比度变化、噪声污染及旋转情况下,该算法均能够准确地定位图像的对称轴,并成功用于倒影图像的对称性检测。