如何构造紧凑而有效的特征描述子是机器视觉和模式识别领域重要的研究课题之一。针对SURF(Speeded Up Robust Features)算法的Haar描述子不能充分利用特征点周围信息的缺陷,该文提出了一种新的局部不变描述子——加窗灰度差直方图(Windo...如何构造紧凑而有效的特征描述子是机器视觉和模式识别领域重要的研究课题之一。针对SURF(Speeded Up Robust Features)算法的Haar描述子不能充分利用特征点周围信息的缺陷,该文提出了一种新的局部不变描述子——加窗灰度差直方图(Windowed Intensity Difference Histogram,WIDH),该描述子基于特征点周围邻域一个较小的核心区域,通过窗口模板的移动充分利用外围作用区域的灰度差信息,构造了一个维度低且辨识力很强,运算简单高效的描述矢量。实验表明,将WIDH用于改进SURF算法的Haar描述子时,可以用更低维的矢量获取与SURF相近或更好的辨识能力。在抗模糊性和抗噪性方面,WIDH明显优于SURF的Haar描述子,相同的错误率下查全率分别提高了大约35%和50%。展开更多
为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行...为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中;其次,对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;最后,利用Hession矩阵的迹提高精度以及欧氏距离比率完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵参数估计和插值处理得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比经典SIFT算法和SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。展开更多
针对机载全景视频流影响,提出了一种基于嵌入式的全景实时拼接方法。提取图像中的SURF(speeded up robust features)特征点,生成特征描述子。通过计算2个特征点之间的欧式距离来确定匹配度,经过仿射变换后,利用泊松变换实现图像间的融...针对机载全景视频流影响,提出了一种基于嵌入式的全景实时拼接方法。提取图像中的SURF(speeded up robust features)特征点,生成特征描述子。通过计算2个特征点之间的欧式距离来确定匹配度,经过仿射变换后,利用泊松变换实现图像间的融合平滑处理。将上述流程在目标设备上进行并发执行,根据每个流程自身的特点进行定制化优化,实现全景实时拼接。试验测试表明,本方法实现了拼接接缝处基本无缝的效果,拼接速度达到30 Hz,能够满足实时显示的要求。展开更多
文摘为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中;其次,对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;最后,利用Hession矩阵的迹提高精度以及欧氏距离比率完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵参数估计和插值处理得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比经典SIFT算法和SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。
文摘针对机载全景视频流影响,提出了一种基于嵌入式的全景实时拼接方法。提取图像中的SURF(speeded up robust features)特征点,生成特征描述子。通过计算2个特征点之间的欧式距离来确定匹配度,经过仿射变换后,利用泊松变换实现图像间的融合平滑处理。将上述流程在目标设备上进行并发执行,根据每个流程自身的特点进行定制化优化,实现全景实时拼接。试验测试表明,本方法实现了拼接接缝处基本无缝的效果,拼接速度达到30 Hz,能够满足实时显示的要求。
