结合角点和局部特征描述的标版广告检测算法

针对媒体中广告元素检测需求的多样化,通常需要检测视频或图像中是否存在相应的标版类广告,提出了一种结合Harris角点和SURF描述子的广告图标检测算法。算法利用了Harris角点物理意义明确、稳定性、鲁棒性好、提取用时较快等优点,用于提取图像的特征点;并利用SURF描述子具有的良好的特征描述作用,以及对旋转、亮度等变换的适应性,对特征点生成多个不同尺度的SURF描述子,以用于特征描述和图像间的比较,从而解决图像匹配中的尺度变化适应性问题。使用实际用例对方法进行验证,结果表明方法较之于SURF算法具有更好的快速性,且效果良好,检测结果准确。     

基于马氏度量的图像谱特征描述

传统的谱特征描述过程中采用的是不能反映样本间潜在关系的欧式距离进行度量的.为更好地区分数据之间的联系,提出基于马氏度量的图像谱特征描述算法.首先,对特征点及其周围特征点按照马氏距离进行分层,并在每层上面构造相应的结构图及计算其关联矩阵;接着,对关联矩阵进行谱分解得到其特征值向量和谱隙向量;然后分别用两者的最大值、平均值和方差统计量得到最终的马氏度量谱特征;最后,根据马氏度量谱特征之间的相似性和特征点之间距离关系来构建匹配数学模型,并用贪心算法求解得到特征点之间的匹配关系.实验结果表明,该算法提高匹配精度;同时将其应用于偏振图像的匹配问题上,并取得较好的匹配结果.     

使用不同频率域残差和K-SVD模型的图像消噪方法

图像消噪前后的残差信息包含图像的高频信息。为了提高消噪图像的质量,在轮廓波变换域内,根据噪声图像及其K-SVD消噪后不同频率子带图像的残差信息,对残差子图像块再次进行K-SVD消噪,并将其结果与消噪图像的子带图像进行融合,得到包含残差信息的消噪子带图像,最后通过轮廓波逆变换得到消噪图像。仿真实验结果证明了所提出的基于不同频率子带内残差信息和K-SVD的图像消噪方法优于轮廓波变换和K-SVD模型,具有较好的消噪性能。     

一种改进的基于SURF的快速图像匹配算法研究

针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,本文提出了一种改进的基于SURF的快速图像配准算法。该算法在积分图像的基础上进行快速计算,通过快速Hessian检测子来检测特征点。对于每个特征点,通过计算哈尔小波变换来确定其主方向,并确定特征点描述子,再根据描述向量之间的欧式距离实现图像间的特征点的匹配。实验表明,该算法既能满足匹配准确性的要求,又具有计算量小、计算速度快的优点。     

一种基于SIFT算法的单目视觉里程计设计

很多先进的机器视觉和图像处理技术应用于单目视觉里程计设计中,其中包括特征点提取技术、特征点匹配技术、运动参数估计等。影响里程计精确定位的关键因素之一为图像特征点提取与匹配。介绍了一种可行的单目视觉里程计设计方法,通过特征提取、特征匹配以及运动估计得出运动方向和距离等信息。     

基于细节点描述子的指纹检索算法

针对指纹一对一匹配识别方法严重影响指纹数据库系统识别效率的问题,提出一种基于细节点描述子的指纹检索算法,该算法先根据细节点描述子的结构信息进行粗匹配筛选,剔除虚假细节点产生的影响;然后利用筛选后的细节点位置关系确定最佳参考点;最后基于最佳参考点计算所有指纹图像相似度,将相似度排在前N0的指纹返回并作为候选指纹。实验结果表明,该算法在时间和空间上都优于传统指纹检索算法。     

一种图像清晰与模糊的判别方法

图像的频谱反映了图像能量在频域的分布情况,频谱的高低频成分比例反映了图像中边缘信息与平滑信息的分布情况。通过统计分析清晰与模糊图像的频谱分布,提出了一种基于子带频谱信息的图像清晰与模糊判别方法。首先统计各频率半径以外的频谱能量,获得频谱剩余能量变化特性曲线。其次根据剩余能量变化曲线,获得归一化模糊判断参数。当模糊参数小于某个门限值时,判断图像为模糊图像。实验结果表明,提出的参数可定量地对图像的模糊程度进行度量,具有判断过程快速、简便,分类区分度高等优点。     

基于多级夹角函数的傅里叶形状描述子(英文)

为了描述形状由全局信息到局部变化的层次信息,提出一种有效的形状签名,即多级夹角函数.多级夹角函数具有内在的旋转、平移和缩放不变性.对轮廓上每一点,其多级夹角函数通过轮廓的非等弧长分割所得的成对线段计算得到.然后利用多级夹角函数推导出傅里叶描述子,以进行高效的形状检索.使用标准的性能评价方法对所提出的描述子在3个形状图像库上进行了测试,包括MPEG-7图像库、Kimia-99图像库和Swedish树叶图像库.形状检索实验结果表明,基于多级夹角函数的傅里叶描述子优于已有的傅里叶描述子,且具有较低的计算复杂度.与其他类型的形状描述方法相比,所提出的描述子在相同查全率时具有最高的查准率,证明了该描述子的有效性.     

基于GIS的交通物流预警图像传输优化

分析地理信息系统(GIS)、北斗卫星导航、GPS、位置信息服务、移动互联网传输等技术在交通物流中的应用,提出基于移动互联网与GIS的预警图像传输优化方法。物流运输监测预警图像适配视频传感器在动态检测图像上结合Exif信息匹配地理信息坐标位置网点,采用哈夫曼编码进行图像压缩、运动检测算法处理图像冗余,并采用纹理合成的匹配块图像修复失真等方法还原图像数据,最终实现不同空间地理位置的地图查询、路径搜索、位置检索、地图匹配等交通物流过程动态控制,并通过Matlab仿真实验证明了传输优化的可行性。     

粗糙集和规定化直方图图像增强算法研究

图像增强能够有选择地突出图像中的有用信息并抑制无用信息,以改善图像视觉效果进而提高图像清晰度和使用价值。由于图像信息本身具有复杂性和相关性,导致在图像增强中出现不确定性和模糊性。提出粗糙集和规定化直方图的图像增强算法,采用粗糙集表示图像,用规定化直方图和最大类间方差法求出划分图像的灰度阈值和噪声阈值;将图像划分为背景子图、前景子图和噪声子图,分别对各个子图进行增强处理,然后合并子图以增强图像。实验分析表明,粗糙集、规定化直方图和最大类间方差法相结合的图像增强处理对灰度图像有效,具有一定的实用性。     

结合Delaunay三角网的自适应多尺度图像重叠域配准方法

为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。     

基于傅立叶描述子的字母手势识别

本文提出了一种字母手势识别方法,首先对字母手势图像进行预处理,然后用模板匹配的方法进行识别,并采用傅里叶描述子作为特征向量进行字母手势图像的描述,以消除视觉敏感问题.实验结果表明,我们的方法较好地实现了字母手势图像的识别.     

基于块匹配算法在图像信息隐藏技术中的应用

提出了基于块匹配的图像隐藏算法,并对该算法进行了描述和实现。该算法通过探讨秘密图像和载体图像之间块的相互关联性,提高了隐密图像的质量,秘密图像信息可以完全恢复。     

基于神经网络和多小波变换的数字水印算法

基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像.     

基于改进SIFT的图像快速自适应匹配算法研究

针对SIFT算法在匹配具有相似区域的可见性,图像存在特征点描述符生成速度慢、匹配过程繁琐、匹配约束单一等问题,本文提出了一种基于改进SIFT的图像快速自适应匹配算法。通过错误高失配率的方法来简化图像特征的描述,将其从128维压缩至12维,以提升匹配速度。再通过对匹配阈值进行修整,增强其对常规的图像内容变化的视角变换,以改善算法鲁棒性。实验数据发现,与经典的SIFT算法匹配相比,所提方法具有更好的准确度和效率,在多种内容变换干扰下,其失配率平均降低了5%,具有很好的推广应用价值。     

模板匹配问题的动态规划算法实现

模板匹配方法是图像检索、分割、拼接、检测等图像问题在关键区域匹配过程中常采用的处理方法,匹配结果的优劣将直接影响后续算法的结果。传统图像处理方法在采用模板匹配方法时,往往面临时间复杂度过高的问题。基于动态规划的程序设计策略是一种重要的算法设计策略,为存在最优子结构性质的实际问题提供了一种重要的解决途径。针对图像处理中的模板匹配问题进行分析,给出相应的动态规划解法,并对所给算法的复杂度进行分析和讨论。实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进演化算法的快速图像相关匹配

提出了一种基于演化算法的快速图像相关匹配的新方法,详细介绍了染色体编码的编码方法选取、适应度函数设计及演化算子设计,并对演化算子设计做出了部分改进．实验结果表明：与传统的遗传算法相比较,改进的演化算法能够更快而且有效地实现灰度图像的相关匹配．     

基于模板匹配的图像修复法

提出了一种基于模板匹配的图像修复方法。该算法在所有的待修复区域边缘寻找优先权最高的待修复块,在规定的样本区域寻找与上一步所得的具有最高优先权的待修复块最为匹配的样本块,用所得的最佳样本块填充所受损的图像区域,直到图像整体修复完成。试验仿真表明该方法在大面积图像受损的条件下,实现了图像的纹理信息保护,整幅图像有较好的修复视觉效果。     

微动机器人视觉伺服控制系统优化

基于双目显微视觉伺服控制和透视成像原理,优化了双目显微视觉伺服控制模型。结果表明:设计的视觉模型不再含有深度信息,直接采用了图像信息从场景中获取视觉信息,图像特征点的误差向量在0~2 s范围内一直收敛到0;当微立方体处于焦平面上时,图中微立方体形状有微小的变化,这表示物体到摄像机的距离是有微小变化的,深度信息是变化的。设计的模型不再需要测量或估计未知点的深度信息,能够实现准确、快速地获取深度信息,实现了微动机器人视觉伺服控制系统优化。     

基于FPGA的图像发生器的设计

为了验证图像采集系统的正确性,设计了一套基于FPGA的图像发生装置。系统将规律变化的图像集成到FPGA片内,结合连续变化的行头和帧头信息,按照一般图像探测器输出的格式进行输出,从而达到检验采集系统的目的。系统以一片Xilinx公司FPGA作为硬件运行平台,使用Verilog-HDL硬件描述语言并采用自上而下的模块化设计对整个系统进行硬件描述。试验结果表明,所设计的图像发生器产生的图像边缘锐利、规律性强,系统复杂度低、易于硬件实现,具有较好工程应用价值。