基于显著性和ORB的红外和可见光图像配准算法

针对红外与可见光图像配准过程过受灰度差异影响大、特征点难配准的问题,提出基于显著性检测和ORB特征点的图像配准算法。首先利用优化的HC-GHS显著性检测算法得到图像的显著性结构图;其次利用ORB算法在显著性结构图上进行特征点检测,利用泰勒级数筛选出鲁棒性强的特征点,并根据特征点的方向进行分组匹配的策略;最后利用汉明距离实现特征点的匹配。实验表明本文算法能准确实现红外与可见光图像之间的配准,在红外噪声干扰、尺度变化下都具有良好效果。

基于多路卷积神经网络的多光谱场景识别方法

现有的基于卷积神经网络的场景识别算法无法处理目标场景图形是多光谱图像的情况,在数据量较小的情况下,该算法的识别率不高。针对以上问题,提出一种基于多路卷积神经网络的多光谱场景识别方法。多路卷积神经网络接受三通道可见光彩色图像(RGB图像)以及单通道的近红外图像(NIR图像)共四通道输入。所提方法能够有效提取可见光图像特征、红外光图像特征以及可见光和红外光图像之间的关联特征,并将特征在全连接层进行融合,合理利用了各个光谱图像之间的相关信息,并通过结合预训练的方法来提高识别精度。在NIR_RGB数据集上的实验表明,与AlexNet、InceptionNet、ResNet以及人工设计特征描述子方法相比,该网络的平均识别率较高。并且,对此网络稍加改动,就能将其推广到其他多光谱图像分类任务中。

多层非均匀材质模型真实感实时渲染方法

针对多层非均匀材质的物体经图像三维重建和纹理贴图后表面缺乏光照的真实感问题,提出一种基于分层光照模型改进的真实感实时渲染的解决方法。分析多层非均匀材质的散射特性进行次表面分层,建立改进的分层光照模型,采用厚度贴图的方法解决因非均匀性导致散射变化的问题,采用基于GGX方法改进分层光照模型中的光照分布函数,引入高动态图像渲染,展示更多的模型光照细节,提高真实感。实验结果表明,所提方法能实现多层非均匀材质的真实感渲染,运算速度能够满足交互系统的需求。