基于FREAK描述子的精确图像配准改进算法

快速视网膜特征(FREAK)描述子通过计算模式方向实现了旋转不变性,但对于旋转尺度变化较大的情况匹配性能并不理想,误匹配率较高,为此提出了一种改进的基于FREAK描述子的精确图像配准算法。首先,对原有FREAK算法添加长距离点对,设定距离阈值,只利用关键点采样模式中距离较远的点来生成角度信息。其次,对Hamming距离进行加权。对每一个关键点,在为了生成描述子选择点对时,对训练数据描述子的每一列计算均值,越接近0.5的列权值越大,改进了原来Hamming距离计算粗略的状态,使距离计算更精确。最后,使用最近邻匹配结合最近邻和次近邻的比值以及随机抽样一致(RANSAC)方法进行快速匹配和优化。实验结果表明,改进算法更适用于旋转尺度变化较大的环境及匹配性能要求较高的场合。

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。

人脸识别中基于学习的核图像微分滤波器

针对人脸识别应用,提出一种基于学习且具有鉴别能力的核图像微分滤波器。首先,区别于现有滤波器的手工设计方法,该滤波器利用训练集动态学习获得,通过在学习过程中融入线性判别分析(LDA)思想,可在增加滤波后图像类内相似度的同时减小类间相似度;其次,在线性滤波分类器的基础上进一步引入二阶微分信息,并结合核方法在高维空间下进行滤波器学习,使得图像中的细节和非线性信息可以得到更好的利用并获得更具鉴别力的特征描述。AR和ORL人脸库上的多组对比实验结果表明,与线性可学习图像滤波器IFL、不考虑微分信息的核图像滤波器以及只考虑一阶微分信息的核图像滤波器进行比较,所提算法可有效提高识别性能。

一种改进的数字图像定位识别方法研究

针对图像视频中数字自动识别处理的需求,提出了一种改进的数字区域定位及读数识别方法。该方法使用自适应阈值进行图像整体二值化,然后设计改进的笔画宽度变化算法(SWT)来确定仪表数字显示的大体位置,再根据数字的颜色、宽高比以及空间排列等特征来过滤得到准确位置,并使用多层次扩展合并处理方法去除遮挡粘连影响,实现读数区域的精确定位,效果理想。最后对数字区域提取多种高区分度特征,通过训练好的多分类模型即可准确识别得到对应数字值,实现图像视频中读数的自动识别。实验结果表明,该方法具有很高的准确度及较强的鲁棒性,能避免光照、倾斜、部分遮挡的影响,准确找到读数区域,并据此识别出其中的数字,适用于自动巡检、远程抄表等多种应用。