基于SIFT特征匹配的多人脸图像拼接方法研究

针对日常生活中多张人脸图像的合成问题,提出了基于SIFT特征匹配的多人脸图像的拼接方法。首先应用SIFT算法实现了多张人脸图像的拼接,最后采用VC++6.0实现了多人脸图像的拼接,获得了所需视野大小的全景图像。从实验结果可以看出,本文所研究的方法具有很好的效果,完全可用于课堂考勤的多人脸检测与识别中。     

基于综合特征的图像信息检索

图像的特征方法检索是当前计算机视觉、多媒体数据库管理等研究领域的热点之一.介绍了特征的提取过程和基于综合特征的图像检索方法,该方法能够根据对图像的主观认知反映出图像的视觉内容.实验结果表明,基于特征的图像检索更符合人的视觉特点.     

基于模板法的苹果图像与背景快速分离技术的研究

机器视觉对水果的品质进行检测并实现自动分级时,将水果图像从背芾中分割出来是一项非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏直接关系到后续分级的准确性。现提出一种基于模板法的图像与背蒂分离方法,通过大量的实验证明该方法对苹果与背景的分离是快速且有效的。     

基于图像多特征的数字图像检索研究

目前针对数字图像来进行搜索的方法有很多,单一的特征往往不能准确地搜索出用户想得到的图片,在此基础上又衍生出了基于多特征的数字图像方法,文章介绍了基于底层特征的图像检索技术和多特征融合的检索算法。     

图像特征点匹配的流程和应用发展研究

分析研究了图像特征点匹配在视觉SLAM(visual Simultaneous Localization And Mapping,vSLAM)领域的流程、应用及发展中遇到的问题,并提出了未来图像特征点匹配的研究方向和发展趋势。     

基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法

为有效准确地提取人体肝脏CT图像的轮廓特征,实现人体腹部软组织三维可视化重构,提出一种基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法。利用Splines双正交小波对CT图像进行增强处理,对增强处理后的边缘先验知识进行套索模型初始化,利用仿射变换调幅技术对传统的Snake算法进行改进,增强图像的边缘幅度,有效提取肝脏CT图像的边缘特征。仿真实验表明,该算法能有效实现CT图像边缘轮廓提取,边缘轮廓点更加接近于真实的肝脏边缘。该方法也可以用于其它医学图像器官轮廓线的分割与提取。     

基于特征点匹配的快速双目三维重建

随着现代图像处理和模式识别技术的快速发展,人们对双目视觉系统三维重建越来越重视。本文着重研究双目视觉三维重建的系统实现方法,采用了光流等方法快速提取图像对同名点进而建立三维模型的技术方案,其中包括容错匹配、基础矩阵估计、前方交会方法等。各模块经过试验测试和验证,最终能够通过两幅图像快速恢复出三维可见表面几何形状,满足三维重建目标的要求,有一定应用价值。     

基于特征的图像视频信息检索研究

图像及视频检索是当前计算机视觉、多媒体数据库管理等研究领域的热点之一,就此介绍了该研究领域的现状。对于静态图像,介绍了基于颜色、纹理、形状等图像特征信息的检索;对于视频序列,则介绍特征提取、相似性测量及其检索策略。最后指出了该研究领域存在的难点及今后的工作。     

引入Hessian矩阵尺度极值检测的图像角度特征匹配

传统的SURF方法对动画图像角度特征匹配准确度较低,计算开销大,稳健性不好。引入Hes.sian矩阵尺度极值检测技术,提出一种改进的基于加速鲁棒特征匹配算法,实现对动画图像的角度特征优化匹配。首先基于摄像机的成像原理利用灰度直方图二进制均衡算法对图像进行增强处理,采用Hessian矩阵检测出图像每个尺度中的极值点,把图像角度极值点聚焦在图像的仿射闭合区域。提取仿射闭合区域的图像角度特征,使用SURF双向匹配算法实现角度特征优化匹配。仿真实验表明,改进方法能使图像的角度特征匹配准确度大幅提升,特征匹配准确率提高显著,有较好的鲁棒性和实时性。     

基于遥感图像特征的分类方法研究

基于光谱特征的遥感图像信息提取方法存在分类精度和效率低的不足,在ENVI软件下采用基于灰度共生矩阵提取纹理特征的方法,将纹理特征参与到光谱特征中进行分类,并与基于光谱单源数据分类进行分析和比较。实验结果表明,纹理特征参与分类在一定程度上提高了遥感图像的分类精度。     

图像情感特征及其检索应用

在明确图像情感特征范围与内涵的基础上,从图像、用户和环境三方面分析了图像情感特征的影响因素;然后,重点以特定类型图像库和网络环境下的图像资源为例,分析了图像情感特征的检索应用情况。最后,展望了应用价值和发展前景。     

基于模板匹配的穴位定位与跟踪研究

按摩机器人在按摩时,由于人体的移动,需要实时对穴位定位和跟踪。本文结合人体背部特征和运动特点,提出了基于模板匹配的按摩机器人穴位定位和跟踪的算法。首先在人体背部预按摩穴位点处布置红色圆形人工标志,利用快速模板匹配算法获取各个人工标志的中心坐标,然后利用相机标定技术获取穴位的世界坐标,最后通过对人体颈部人工标志的跟踪,计算出人体偏移量,将偏移量累加到穴位坐标,实现穴位的跟踪。实验结果表明,该算法具有较高稳定,在误检测方面,明显优于HOUGH算法。     

基于干涉图加权叠加的图像压缩算法

在对图像进行压缩的过程中,容易出现信息丢失的情况,导致传统图像压缩算法由于相关性低的图像也可参与等权计算,使得图像产生偏差及失真,无法有效实现图像压缩,提出一种基于干涉图加权叠加的图像压缩算法,给出高相关点的平均形变相位变化速率,依据误差传播定律,求出全部干涉图叠加后高相关点受到的大气延迟干扰,对每个图像对应的相关系数进行计算,依据模型采集高相关目标点,干涉图被叠加后,给出高相关点大气延迟对线性形变速率的干扰,通过移位操作获取样本的Exp-Golomb级数,完成编码获取数据的非负映射操作,利用上一个样本的Exp-Golomb编码级数对当前样本值级数进行估测,通过计算原始干涉图数据和压缩后的干涉图数据的压缩比与峰值信噪比,对压缩效果进行度量。通过光谱相对均方误差RQE对压缩前后的原始光谱和复原光谱进行度量。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。     

一种新型快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码算法编码时间太长、精度控制需要细分等缺点提出对编码图像进行分级逼近的新的分形编码算法．对这一思想的可行性在理论上进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,并得出了任给一图像,都可以找出一组压缩变换,使得从任意图像出发,经该组变换压缩迭代后重构原始图像的新的构造性证明．给出一个新的具体实现分形编码的算法．实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短     

基于视觉智能车辆的自适应图像阈值标定

视觉技术已经广泛地应用于智能车巡航系统中,其中图像处理是提取道路信息的重要途径,而图像阈值是其中一个重要的参数。文章提出一种自适应图像阈值的算法,解决了在实际环境中,由于受到光线等因素影响而带来的阈值变化,实验证明效果良好。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

基于运动帧补偿的多媒体块匹配稳像仿真实现

在对高速运动目标的多媒体视频采集中,因为风力、高速抖动等原因导致视频和图像采集模糊,稳定性差,需要进行对视频和图像等多媒体素材进行电子稳像处理,提高对图像目标的识别和检测能力。传统方法中采用块匹配方法构建电子稳像算法,因为运动帧补偿效果不好,稳像效果较差。提出一种基于运动帧补偿的多媒体块匹配电子稳像算法,进行GSM随机场建模和进行像素点关联传递迭代优化,将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,求得的全部帧图像对应的运动参数,实现对电子稳像算法改进。仿真实验表明,算法能保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,稳像处理性能较传统方法优越。改进方法在电子侦察、远程目标识别等领域具有优越的应用前景。     

基于Harris特征点和对比度调制的图像拼接算法

提出了一种基于角点特征Harris和对比度调制的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量。利用Harris算法提取基准图像（带匹配图像）和后续图像的特征点。确定特征的位置、尺度与方向,利用最近临法完成两幅特征点的匹配,确定重合区域,利用基于对比度调制方法完成对图像的拼接。实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接具有良好的效果,适于室外复杂环境的图像拼接。     

基于高频增强和区域标定的涡轮叶片缺陷定位

提出一种基于高频增强和区域标定的涡轮叶片缺陷定位检测算法,设计涡轮叶片缺陷定位检测工作原理,采用高频滤波的方法来锐化叶片图像,采用预处理的办法来初步控制过度分割现象,由灰度图像生成梯度图像,构建一个噪声抑制算子,解决过度分割问题,进行了涡轮叶片的缺陷特征模型构建和缺陷信息计算,采用高频增强算法和区域标记的方法,减少由于噪声和纹理细节产生的伪边界,提高缺陷定位性能。仿真实验表明,采用该算法能有效提高涡轮叶片的缺陷定位检测性能,突出损伤边界,较好地抑制噪声。具有较高的工程应用价值。     

基于技术标准合作的企业虚拟集群:内涵、特征与性质

基于技术标准合作的企业虚拟集群是一种基于网络的、以现代信息和通信技术为主要交流手段,以共同发展和利用技术标准为内容和目的的相互关联的企业与组织在虚拟空间的集聚.它是新时期产业组织形式的创新与发展,是市场全球化与网络经济条件下企业竞争与合作的重要组织形式,具有区别于传统地理集群的内涵、结构、特征与性质.