基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法

为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后对低频分量提出改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法分级筛选出精配准点对;最后运用最小二乘法拟合几何变换参数完成配准.实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、多尺度配准小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高.

基于SURF的改进FLANN匹配算法

在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN(fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。

移动终端手势识别中DTW匹配算法研究

针对现有手势识别算法中存在的计算量复杂、识别率低和效率差等不足,提出一种基于L-ADTW的移动终端手势识别的匹配方法,利用手机内置加速度传感器进行手势识别,采用差分检测方法自动检测出有效手势序列,用改进的起始松弛点对有效手势序列进行校准,使用L-ADTW匹配算法进行有效手势序列段匹配,并将匹配结果与优化阈值比较分析。实验结果表明,提出的L-ADTW算法,在保证手势匹配高效的前提下,使等错率降到2.5%,认证成功率提高了5.37%。

采用改进KLT算法的标志点匹配方法

在散斑视觉测量中,通常引入标志点以提高散斑的测量效率。针对传统标志点匹配过程中存在的匹配时间长、匹配准确率低等问题,提出了一种采用改进KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法的标志点匹配方法。该方法在利用改进加速稳健性特征(SURF)算法对标志点进行检测以建立初始匹配点的基础上,采用改进的KLT算法实现标志点的匹配,并利用最大双向误差作为约束条件删除匹配过程中存在的误匹配点,以提高匹配的可靠性。最后,对机翼颤振测量中涂敷在机翼模型散斑区的标志点进行了匹配实验验证。结果表明,与传统的尺度不变特征转换(SIFT)与SURF匹配算法相比,所提方法在匹配时间上分别减少了75.9%和42.8%,在匹配准确率上分别提高了30.6%和22.2%。

大空间建筑火源的精确定位方法

针对大空间建筑火源定位精度低和实时性差的问题,提出一种基于火焰图像熵值加速鲁棒性特征SURF(Speeded Up Robust Features)的改进遗传算法求解框架应用在大空间建筑火源定位中。在良好的火源探测下,首先用SURF算法提取火焰特征点,引入特征点熵值来减少误匹配,得到较好的匹配点对,进一步求解摄像机参数。通过改进选择、交叉、变异算子设计大空间建筑火源定位中摄像机标定的遗传算法,最终获得火源三维信息。实验结果表明,提出的新算法应用在大空间建筑火源定位中能更好恢复火源的三维深度信息。

基于非线性扩散与高维M-SURF描述符的双目视觉测量方法

针对传统图像匹配算法存在误匹配率高和双目视觉测量精度低的问题,本文提出一种基于非线性扩散与高维改进加速鲁棒特征(modified-speeded up robust features,M-SURF)描述符的双目视觉测量方法。首先改进非线性扩散模型中的PM(Perona-Malik)模型,使图像中边缘区域得以平滑而维持内部平坦区域不变,再将扩散后图像与原始图像进行差分运算,利用KAZE算法检测特征点;然后采用环形邻域构建描述符,在对Harr小波响应值进行叠加时,根据与其垂直方向响应值的正负号进行多区间划分,生成高维M-SURF描述符;最后采用Hamming距离匹配,利用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配并筛选出测量所需的匹配点对,根据平行双目视觉测量原理获取匹配点对的三维坐标即可完成测量。实验结果表明,本文提出算法的匹配正确率较传统KAZE算法提高24.09%,测量最小相对误差达到0.3756%,满足测量精度的要求。