基于AKAZE特征的复杂抖动数字视频稳像算法

针对目前大部分视频稳像算法实时性及适用性较差的问题,基于AKAZE特征,提出一种复杂的抖动数字视频稳像算法。通过AKAZE特征提取视频图像的特征点,采用快速近似最邻近库算法匹配视频邻帧间的特征点。利用特征点筛选机制剔除误匹配的特征点,以提高运动估计的准确性,并采用随机抽样一致性算法迭代求解视频图像间的运动参数。为得到去抖动的视频运动参数,使用高斯滤波器将运动参数进行滤波,对视频序列进行运动补偿得到稳像视频。实验结果表明,该算法在特征点数较多的情况下,其运动估计速度接近于加速健壮特征(SURF)算法的3倍,比基于SURF特征点的运动估计算法具有更强的实时性及健壮性,比三维内容保持变换算法、子空间视频稳像算法效果更稳定。

基于AKAZE的增强现实系统的研究

KAZE特征检测算法运算鲁棒性好,匹配率高,但受限于运行时间长和实时性差,故在其基础上进行优化,采用AKAZE算法中的FED替换KAZE算法中的AOS,并改进了算法中的描述符M-LDB。实验结果证明:AKAZE算法克服了KAZE算法的局限性,明显提高了算法的匹配率,减少了运算时间。AKAZE算法的增强现实系统具有良好的鲁棒性和实时性。

改进的AKAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法

针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法。首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果。实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5%,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法。

适用于倾斜影像的加速KAZE-SIFT特征提取算法

针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题,在已有特征提取算法的基础上,提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法——加速KAZE-尺度不变特征变换(AKAZE-SIFT)算法。首先,为保证特征检测的准确性与独特性,采用充分保留图像轮廓信息的加速KAZE(AKAZE)算子进行特征检测;其次,为提升特征描述的稳定性,采用稳健的尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征描述;然后,依据目标特征向量和候选特征向量间的欧氏距离确定粗匹配点对;最后,采用随机抽样一致性算法进行单应性约束,提高匹配纯度。模拟影像在倾斜摄影条件下的模糊、旋转、亮度、视角和尺度变化,对特征提取算法性能进行评估,实验结果表明,AKAZE-SIFT算法相比SIFT算法和AKAZE算法召回率分别提高了12.8%和5.3%,精准率提高了6.5%和6.1%,F1值提升了13.8%和 5.6%;提取效率优于SIFT算法,略逊于AKAZE。AKAZE-SIFT算法具有良好的检测和描述能力,更适用于倾斜影像特征提取。

三元组描述符的特征匹配算法

针对"风"(KAZE)/加速"风"(Accelerated KAZE)算法鲁棒性差、速度慢等问题,提出三元组描述符(Learned Arrangements of Three Patch Codes)与KAZE/AKAZE算法结合的方法,称作KAZE/AKAZE-LATCH算法。利用AOS算法或者FED算法解非线性方程搭建金字塔;利用海森矩阵在非线性金字塔上寻找特征点;以特征点为圆心按照尺度大小选择相应的采样窗口以建立描述符;利用三元组算法建立二进制描述符。将该算法与KAZE算法和AKAZE算法在公开数据集上对具有模糊变换、光照变换、视角变换和JPEG变换的图像进行匹配时间和匹配正确率的对比实验。经实验表明:该算法的匹配正确率得到巨大提升,匹配速度增加。与现有算法相比,该算法的鲁棒性和实时性更好,可用于对匹配速度和精度要求较高的场景。

具有抗仿射性的局部特征点匹配方法

针对现有局部特征匹配算法对具有仿射性的图像匹配效果欠佳、耗时较长,以及随机采样一致性(RANSAC)算法对仿射性图像匹配得不到较好的参数模型等问题,提出一种具有抗仿射性的A-AKAZE(Affine Accelerated KAZE)算法,并用向量场一致性来筛选内点。首先利用非线性函数构建尺度空间,然后借助Hessian矩阵检测特征点,并以特征点为中心选取合适的区域作为特征采样窗口;再把特征采样窗口在经纬度上进行投影以模拟不同角度对图像的影响,随后在投影区域中提取具有抗仿射性的A-MLDB(Affine Modified-Local Difference Binary)描述符;最后利用向量场一致性算法提取内点。实验结果表明:A-AKAZE算法的正确匹配率相较于AKAZE算法提高了20%以上,与AKAZE+RANSAC算法相较提升了15%左右,与ASIFT(Affine Scale-Invariant Feature Transform)算法相比提高了10%左右,相比ASIFT+RANSAC算法提高了5%;而且该算法的匹配速度远高于AKAZE+RANSAC、ASIFT和ASIFT+RANSAC算法。

大变形场下高速数字图像相关并行计算研究

由于大变形场下图像去相关效应的影响,数字图像相关(Digital image correlation,DIC)始终无法完成图像间的并行计算。为了突破这一瓶颈,本文提出了一种基于Accelerated-KAZE(AKAZE)的参考图更新方法,可在DIC正式计算之前完成参考图更新工作,为并行计算提供独立数据。并构建了一种图形处理器(Graphics processing unit,GPU)并行计算架构,可对所有子区独立估值,完成图像间和子区间的并行计算。最后对丁腈橡胶进行了拉伸测试,结果表明相比于传统的串行DIC计算方法,运用本文的并行方法速度可提升两个数量级。