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一种基于SIFT特征光流的运动目标跟踪算法 被引量：8
1
作者 李艳萍 林建辉 杨宁学 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期305-309,共5页
针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误... 针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪。实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现。 展开更多
关键词 运动目标跟踪 特征光流 尺度不变特征变换 卡尔曼滤波 光流特征聚类
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基于多波束测深声呐的水中气体目标检测方法 被引量：4
2
作者 张万远 王雪斌 +2 位作者 周天 张宏伟 李东洋 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1143-1149,共7页
针对水中气体目标检测存在的水下环境复杂、探测目标多等问题,本文提出一种基于多波束测深声呐的水中气体综合检测方法。针对水中气体目标静态和动态特征,综合利用了一维波束输出、二维图像输出和三维声呐图像序列信息,在波束域上利用... 针对水中气体目标检测存在的水下环境复杂、探测目标多等问题,本文提出一种基于多波束测深声呐的水中气体综合检测方法。针对水中气体目标静态和动态特征,综合利用了一维波束输出、二维图像输出和三维声呐图像序列信息,在波束域上利用自适应阈值多次检测算法检测水体目标;在图像域中,采用数学形态学提取目标轮廓;针对三维声呐图像序列,利用尺度不变特征流估计气体目标的运动特征。水池和外场实验数据表明:自适应阈值提高了多次检测算法的鲁棒性;基于稠密匹配和图像金字塔理论的SIFT Flow算法能够从多波束测深声呐图像序列中估计气体目标运动特征,为水中气体目标的分布规模定量评估奠定基础。 展开更多
关键词 多波束测深声呐 声呐图像 自适应阈值 尺度不变特征流 稠密匹配 图像金字塔 多次检测算法
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SIFT特征匹配的辐射畸变图像相对校正新方法 被引量：1
3
作者 周可 秦世引 《智能系统学报》 2011年第6期507-514,共8页
针对常规相对辐射校正方法对未配准的主从图像对校正效果欠佳的问题,在分析了辐射畸变图像的成因与特点以及相对校正的优势之后,提出了一种基于SIFT特征匹配的相对辐射校正算法.从SIFT特征的不变性出发,分别提取主从图像对的SIFT特征并... 针对常规相对辐射校正方法对未配准的主从图像对校正效果欠佳的问题,在分析了辐射畸变图像的成因与特点以及相对校正的优势之后,提出了一种基于SIFT特征匹配的相对辐射校正算法.从SIFT特征的不变性出发,分别提取主从图像对的SIFT特征并进行匹配,对匹配点的灰度值进行最小二乘回归分析,得到线性变换系数,最后通过线性变换得到校正结果.实验结果表明,此方法能够有效地减小未配准主从图像对之间的辐射差异,并在复杂光照环境下的光流场计算中得到成功的应用. 展开更多
关键词 未配准主从图像对 尺度不变特征变换 特征匹配 相对辐射校正 光流场
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加权SIFT流深度迁移的单幅图像2D转3D
4
作者 袁红星 吴少群 +1 位作者 朱仁祥 安鹏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期242-247,共6页
2D视频转3D视频是解决3D片源不足的主要手段,而单幅图像的深度估计是其中的关键步骤.提出基于加权SIFT流深度迁移和能量模型优化的单幅图像深度提取方法.首先利用图像的全局描述符从深度图数据库中检索出近邻图像;其次通过SIFT流建立输... 2D视频转3D视频是解决3D片源不足的主要手段,而单幅图像的深度估计是其中的关键步骤.提出基于加权SIFT流深度迁移和能量模型优化的单幅图像深度提取方法.首先利用图像的全局描述符从深度图数据库中检索出近邻图像;其次通过SIFT流建立输入图像和近邻图像之间像素级稠密对应关系;再次由SIFT流误差计算迁移权重,将近邻图像对应像素点的深度乘以权重后迁移到输入图像上;然后利用均值滤波对迁移后的近邻图像深度进行融合;最后建立深度图优化能量模型,在尽量接近迁移后近邻图像深度的前提下,平滑梯度较小区域的深度.实验结果表明,该方法降低了估计深度图的平均相对误差,增强了深度图的均匀性. 展开更多
关键词 2D转3D 尺度不变特征变换流 深度估计 深度图优化 能量模型
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基于动态视觉显著性的感兴趣目标提取与跟踪
5
作者 李蕙 王延江 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第5期368-376,共9页
传统的基于粒子滤波的目标跟踪中,通常待跟踪的目标或者在视频初始帧中由人工指定,或者需要对背景进行建模后由背景差方法进行分割,受人类视觉感知机制的启发,提出一种基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)流... 传统的基于粒子滤波的目标跟踪中,通常待跟踪的目标或者在视频初始帧中由人工指定,或者需要对背景进行建模后由背景差方法进行分割,受人类视觉感知机制的启发,提出一种基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)流的动态视觉显著性算法,结合颜色、亮度以及方向等静态特征以实现对感兴趣目标的自动定位;通过融合静态显著性与动态显著性形成总显著图,并选择显著性最高的目标作为待跟踪的感兴趣目标;通过提取目标区域的颜色、梯度及旋转不变局部二进模式(local binary pattern,LBP)纹理等特征构建目标模板,采用粒子滤波器对目标进行跟踪。结果表明,该算法能够在一定程度上模拟人类动态视觉注意过程,有效地检测感兴趣的目标并进行稳定鲁棒的跟踪。 展开更多
关键词 视觉显著性 运动显著性 尺度不变特征转换流 粒子滤波 局部二进模式 目标跟踪
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复杂动态场景下目标检测与分割算法 被引量：10
6
作者 许冰 牛燕雄 吕建明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期310-317,共8页
在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动... 在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。 展开更多
关键词 显著性检测 运动目标 尺度不变特征变换(SIFT)流 图像分割 动态场景
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多聚焦图像离焦模糊区域的SIFT特征提取
7
作者 夏晓华 赵倩 +2 位作者 向华涛 秦绪芳 岳鹏举 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第24期3630-3639,共10页
常规的尺度不变特征变换(SIFT)图像特征提取方法难以提取多聚焦图像离焦模糊区域的特征,使得图像间存在局部、少量的公共特征,导致多聚焦图像配准精度差,严重影响后续图像融合和三维重建质量。在分析图像离焦模糊区域特征提取不确定性... 常规的尺度不变特征变换(SIFT)图像特征提取方法难以提取多聚焦图像离焦模糊区域的特征,使得图像间存在局部、少量的公共特征,导致多聚焦图像配准精度差,严重影响后续图像融合和三维重建质量。在分析图像离焦模糊区域特征提取不确定性的基础上,提出了一种多聚焦图像离焦模糊区域的SIFT特征提取方法。首先提取多聚焦图像聚焦清晰区域的SIFT特征,再利用光流跟踪提取对应离焦模糊区域的SIFT特征,避免了在离焦模糊区域直接提取SIFT特征的不确定性。实验结果表明:提出的方法在离焦模糊区域具有良好的SIFT特征提取能力和提取精度,能实现多聚焦图像SIFT特征匹配数量显著增长,SIFT特征提取的误差为0.03~0.39 pixels,优于现有方法的0.21~1.71 pixels。降低了离焦模糊区域SIFT特征提取的不确定性,为多聚焦图像精确配准奠定了基础。 展开更多
关键词 多聚焦图像 尺度不变特征变换(SIFT)特征提取 离焦模糊区域 光流跟踪
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帧内复制粘贴视频伪造的盲检测 被引量：3
8
作者 杜振龙 焦丽鑫 +2 位作者 李晓丽 郭延文 杨小健 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期825-834,共10页
目的随着数字获取技术的发展,数字媒体文档的获取越来越方便,并已成为人们现代生活中不可缺少的组成部分。功能强大的视频编辑软件为视频复制粘贴提供了方便,因此视频伪造检测具有重大现实需求。利用传统的图像伪造检测算法逐帧对视频... 目的随着数字获取技术的发展,数字媒体文档的获取越来越方便,并已成为人们现代生活中不可缺少的组成部分。功能强大的视频编辑软件为视频复制粘贴提供了方便,因此视频伪造检测具有重大现实需求。利用传统的图像伪造检测算法逐帧对视频进行伪造检测计算量大、耗时冗长,且不能保证检测结果的时空一致性。方法提出了一种基于稠密SIFT(scale invariant feature transform)流的帧内复制粘贴视频伪造盲检测算法。所提算法自适应地在内容最小变化帧位置把视频划分为多个视频段,提取每个视频段的关键帧;在关键帧利用匹配SIFT关键点定位初始疑似复制粘贴伪造区域,通过SIFT关键点和均值漂移分割区域的位置依赖关系细化疑似伪造区域;采用稠密SIFT流把关键帧检测结果过渡至非关键帧,最终实现视频的复制粘贴伪造盲检测。结果实验结果表明,所提算法的检测效率比传统算法快了一个数量级,检测平均准确率比传统算法提高了约20%。结论所提视频伪造盲检测方法能够高效地检测出帧内复制粘贴的视频伪造区域。 展开更多
关键词 帧内复制粘贴 关键帧 稠密SIFT流 视频伪造
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基于稠密局部自相似特征流的图像配准算法 被引量：1
9
作者 徐少平 刘小平 +2 位作者 李春泉 胡凌燕 杨晓辉 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1619-1628,共10页
针对基于稠密SIFT流图像配准算法执行效率和配准准确率有待提高的不足,提出了一种基于稠密局部自相似(LSS)描述符构建的稠密改进的LSS(ILSS)特征流的图像配准算法。算法通过颜色空间转换分离出彩色图像中的颜色和亮度信息,只在亮度通道... 针对基于稠密SIFT流图像配准算法执行效率和配准准确率有待提高的不足,提出了一种基于稠密局部自相似(LSS)描述符构建的稠密改进的LSS(ILSS)特征流的图像配准算法。算法通过颜色空间转换分离出彩色图像中的颜色和亮度信息,只在亮度通道上提取稠密LSS特征以大幅度提高图像特征提取阶段执行效率。随后以保持特征流场光滑性为约束条件,采用金字塔多分辨率迭代法提高LSS特征流场估计阶段的执行效率。多分辨率迭代法的基本思想是先在图像粗粒度网格上快速估算出初步的特征流场,然后再逐步求精获得最终精确的特征流场。大量实验表明,与稠密SIFT流相比,基于稠密ILSS特征流的图像配准算法在图像内容发生较大变化时具有更好的鲁棒性,同时具有更高的执行效率和图像配准确率。 展开更多
关键词 图像配准 稠密SIFT流 局部自相似(LSS)描述符 颜色空间转换 光滑约束
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