尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法.该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力.仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点.所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好.

尺度不变特征转换特征提取优化算法研究

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法时间复杂度高的缺点,提出了SIFT特征提取优化算法。分析了SIFT特征提取算法各个计算步骤的时间复杂性。对SIFT特征提取过程进行了优化,包括耗时最多的高斯金字塔的创建和计算特征描述符过程。优化算法降低了特征点提取时间,减少了特征点的重复匹配,同时保证了匹配结果的准确性。最后,实验证明了优化后的算法能有效降低时间复杂度。

改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法

针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配。结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视角变换也有很好的鲁棒性,实现了完全的抗仿射变换。实验结果表明,与传统的SIFT算法相比,本文算法对仿射变换尤其是有大视角改变时有更好的适应性。

采用改进的尺度不变特征转换及多视角模型对车型识别

针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车辆进行多视角建模;利用最佳节点优先搜索算法完成特征向量的近邻搜索,并根据匹配相似度完成车型识别。实验结果表明,该算法所给出的车型识别方法具有可行性和有效性,可以在不同的图像畸变条件下保持稳定性,最终的车型识别效率也都可达到90%,所用时间要低于SIFT方法,处理时间在原SIFT方法的基础上降低了20.58%。

基于尺度不变特征变换特征点应用于印刷检测的快速匹配算法

基于机器视觉的质量检测在印刷行业的应用日益重要,而图像匹配算法是其中的关键步骤。针对此问题提出一种应用于印刷行业的快速高精度匹配算法。首先利用尺度不变特征转换(SIFT)算法精确稳定地提取关键点,然后通过基于灰度相关系数的模板匹配算法在定位图像与模板图像的关键点之间找到匹配关系,并结合随机抽样一致(RANSAC)方法剔除错误匹配,从而使得整个快速匹配算法高效、稳定、准确。与SIFT算法比较,该算法不仅在时间上快很多,能够满足实时应用的要求,并且极少出现错误匹配。

基于尺度不变特征转换的暂态稳定边界特征提取

临界暂态稳定的边界问题是评价电力系统暂态稳定性的核心问题之一,准确刻画临界暂态稳定的边界特征对电力系统暂态稳定评估具有重要意义。当前在暂态稳定评估时,常常由于无法对电网临界状态给出准确判断,使安全评估存在模糊区域。为此该文采用尺度不变特征转换(scale invariant featuretransform,SIFT)算法对临界暂态稳定展开边界特征的提取挖掘。首先基于暂态稳定单机模型及能量函数,直观刻画系统的临界暂态稳定状态;并在分析了"源-网"特征的相关性后,选取最能表征电网稳定状态且相互之间存在较为紧密联系的"源-网"状态量作为算法输入特征;接着利用SIFT算法,对"源-网"各状态量进行特征匹配,通过构造的匹配评估指标,对匹配结果进行精准量化;最后基于IEEE-39节点系统及河南电网仿真算例验证了所提算法的有效性。研究结果表明,该方法能有效识别电网临界暂态稳定状态,支撑电网实现暂态稳定的精细化评估。

SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法

为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。

一种基于特征点的遥感图像匹配算法

以遥感图像为研究对象论述了一种基于特征点的图像匹配算法在遥感图像匹配与拼接中的应用及改进。在提取图像特征点上,尺度不变特征转换SIFT算法能够对缩放、旋转、仿射的图像保持尺度不变特性。对于提取出的SIFT特征点,采用改进的随机抽样一致性RANSAC方法进行提纯,剔除多余的特征点,缩短匹配时间。实验证明,该算法有效提高了遥感图像匹配的效率和准确性。

基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法

为弥补现有电压暂降同源检测算法的不足,提高同源检测算法的精度,提出了一种基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法。首先,将电压暂降数据有效值(RMS)波形转换为灰度轨迹图片,基于尺度不变特征转换算法对电压暂降灰度轨迹图片进行分析,提取RMS轨迹的特征关键点;然后,利用特征关键点的梯度方向信息与待检测电压暂降数据的RMS轨迹进行匹配计算;最后,以匹配规则作为电压暂降同源数据判断的标准。所提算法可以很好地弥补现有同源检测算法中的不足,降低了对检测数据集的客观要求,具有更强的工程适用性及实际应用价值。

基于图像特征的纱线条干均匀度实时检测

为能够及时地获取纺纱过程中纱线质量变化信息,为优化纱线工艺参数服务,提出一种实时检测纱线条干均匀度的测量方法。为提高测量效率,首先使用最小外接矩形对实时采集的连续纱线图像进行感兴趣区域(region of interest,ROI)获取,对获取纱线图像根据纱线方向进行自动裁剪。其次基于最大类间方差法(OTSU)阈值分割及形态学运算获得的纱线条干二值图像。最后利用尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法检测特征点对重合部分数据去除,保证纱线数据的完整及连续性,提出加入纱线倾斜角计算纱线直径方法。基于此方法计算对3种线密度的紧密纺纯棉纱的纱线直径并对纱线条干及纱疵进行检测。实验测量直径平均误差为2.38%,变异系数(coefficient of variation,CV)值与Uster Classimat5条干测试仪测试结果基本一致,表明此方法可满足纱线运动速度为5~30 m/min的纱线条干均匀度实时检测。

基于深度学习的偏振图像局部特征提取算法研究(特邀)

针对传统探测方式对目标探测不到、看不清、图像轮廓和细节模糊等问题,采用红外与偏振探测相结合方式,通过对红外图像信息和偏振图像信息解算,解决在各种环境下探测不到、看不清的问题。针对目标局部特征提取过程数据量大、提取速度慢等问题,提出了一种改进的深度学习偏振图像局部特征提取SIFT算法。实验结果显示,该算法结合偏振成像和深度学习的优势,实现在简单或复杂背景下目标的特征快速提取,该算法对偏振图像局部特征提取速度快、提取精度高。该算法为目标的分类、识别与跟踪技术奠定理论基础。

基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。

基于SIFT算法的无人机影像快速匹配

为使尺度不变特征转换算法更适合无人机影像的匹配,对该算法及其匹配策略进行探讨。对不同尺度下的影像匹配情况进行分析比较,发现减少尺度的影像匹配可缩短计算时间,但结果精度并没有降低。提出粗匹配加分块匹配的影像匹配策略,通过实验证明该策略较整体匹配能提高正确匹配点对的获取效率。

基于改进RANSAC算法的单应矩阵鲁棒估计方法

单应矩阵的鲁棒性和精度直接决定了其应用效果,如何利用RANSAC算法估计出鲁棒、精确的单应矩阵,仍是一个有待研究的热点问题。针对传统RANSAC算法迭代次数多、运行时间长、单应矩阵估计精度较低的问题,在SIFT特征匹配算法的基础上,从剔除样本集中不符合图像几何特性的部分外点、快速舍弃不合理单应矩阵和迭代精炼单应矩阵等方面对RANSAC算法进行改进,提出一种基于改进RANSAC算法的单应矩阵估计方法,提高了单应矩阵估计的精度和效率。实验结果表明,该方法有效解决了传统RANSAC算法存在的问题,能够快速、精确估计单应矩阵。另外,对于不同视角和大小的图像,该方法均具有较好的鲁棒性。

SIFT特征匹配的显微全景图拼接

针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SIFT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的BBF(Best-Bin-First)算法对特征集进行初始的双向匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点对进行进一步提纯并估算出单应性矩阵,最后根据细胞图像序列之间的单应性矩阵关系将其投影到统一标准的平面坐标系下,用具有塔型结构的多分辨率融合算法对图像进行无缝融合完成全景图拼接.实验结果证明:该算法提取到的特征点分布均匀且数量适中,误配情况明显减少,能够有效地实现显微全景图的无缝拼接.

基于双匹配配准算法的多重复纹理图像拼接

针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match image registration,DMIR)算法。首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征之后,通过K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法进行特征匹配,分别得到同一张图片的自匹配点对和不同图像间的初始互匹配点对;然后对初始互匹配点对进行相关性计算得到最正确的匹配点对,并根据最正确的匹配点对与自匹配点对的位置关系确定更多的正确匹配点对,最后计算仿射矩阵对图像进行拼接。实验结果显示经过DMIR算法获得的正确匹配点对更均匀、更准确,且拼接图像效果更好。

基于图像力场理论的ORB特征优化方法

针对现有的移动机器人视觉图像ORB特征受图像尺度、光照和旋转影响比较大的问题,提出了一种基于图像力场理论转换的优化ORB算法.通过计算图像熵值确定图像金字塔尺度,构建稳定的ORB特征,以此解决ORB特征点的尺度不变性.采用ORB特征点的引力方向作为特征点描述子的主方向,优化ORB算法的旋转不变性.利用PROSAC算法剔除冗余ORB特征点.结果表明,本文方法在一定程度上提高了ORB特征点描述子的准确度和匹配正确率.

基于SIFT的自适应旋转图像无缝拼接算法

针对旋转图像拼接融合过程中产生缝合线的问题,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)的自适应旋转图像无缝拼接算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了最小距离加权算法融合图像。为减少算法计算加权因子的耗时,提出了加速融合策略,最终快速完成了无缝拼接。实验结果表明,该算法的融合效果好,速度快,稳定性好。

滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据

探究全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达数据估测区域森林郁闭度(FCC)的潜力,对于评估森林生态系统状态和林分环境具有重要作用。选取滇西北典型生态脆弱区香格里拉为研究区,以GEDI波形数据为信息源,提取46245个有林地光斑参数,使用经验贝叶斯克里金法(EBK)获取光斑参数在研究区未知空间的连续分布,结合54块实测样地数据,采用支持向量机的递归特征消除法(SVM⁃RFE)、随机森林(RF)和Pearson分析分别优选特征变量,基于贝叶斯优化(BO)随机森林回归模型(BO⁃RFR)、贝叶斯优化梯度回归模型(BO⁃GBRT)和偏最小二乘法(PLSR)研建森林郁闭度最佳估测模型。结果表明:(1)EBK法预测精度高,估测结果可靠,R2:0.20—0.92,RMSE:0.004—2812.912,MAE:0.003—1996.258,MRE:0.007—4.423;(2)基于不同特征优选方法筛选的特征变量和数量略有差异,SVM⁃RFE法优选出6个参数(cover、pai、sensitivity、rv_a1、rv_a4、rg_a4)的平均交叉验证精度达0.84,RF法以贡献度5%为阈值筛选出5个参数(cover、pai、pgap_theta_error、modis_treecover、modis_nonvegetated),Pearson法以相关性大于0.3且在0.01水平显著优选出5个参数(cover、pai、rv_a5、rg_a5、pgap_theta_error);(3)不同特征变量优选方法筛选的建模参数研建估测模型精度差异性较大,以SVM⁃RFE和RF方法优选参数构建估测模型的精度更佳,SVM⁃RFE方法优选参数研建估测模型精度变化相对稳定,以RF方法中的BO⁃GBRT模型为最佳FCC估测模型(R2=0.85、RMSE=0.069,P=86.5%);(4)采用BO⁃GBRT模型估测研究区森林郁闭度和空间制图,与GEDI pai参数预测的FCC具有较高空间相关性达0.53,FCC均值分别为0.58、0.61,主要分布在0.4—0.7,分别占比65.45%、51.79%。研究区森林郁闭度主要处于中度郁闭,北部区域主要为高度郁闭区,与研究区植被覆盖度的空间分布具有一致性,说明使用GEDI数据估测森林郁闭度的方法具有可行性、结果具有可靠性。研究为使用GEDI数据高效、及时、低成本估测大空间尺度的森林水平结构参数的相关研究奠定了基础。

基于遥感技术的水利工程施工环境污染监测方法研究

为了有效监测水利工程施工环境污染,提出基于遥感技术的水利工程施工环境污染监测方法。采用黑塞矩阵方法计算环境遥感图像中端元数量,获取施工环境积分图像,并通过尺度不变特征转换算法建立积分图像尺度空间金字塔,在尺度空间金字塔中,使用Hessian矩阵获取污染区域的响应阈值,提取施工环境污染特征,建立WEB网络服务端,实现水利工程施工环境污染监测。通过实验结果表明,所提方法可以全面的反应河流水质的分布变化,悬浮物、油膜、工业废液对水质的污染清晰可见;基于遥感光谱指数取值范围,明显监测出土壤中石油污染异常区域。