作者:程德强; 李腾腾; 郭昕; 白春梦; 徐辉 期刊:《计算机工程与设计》 2020年第01期
针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配点,实现图像的精确匹配。实验结果表明,该算法在显著提高匹配精度的同时缩短了匹配时间,...
作者:王万国; 张旭; 郝永鑫; 李希智; 肖鹏 期刊:《科学与信息化》 2016年第33期
结合电力设备中刀闸区域的特点和SIFT特征,有效地解决了电力设备中刀闸状态的判别。利用SIFT特征的匹配得到两幅图像之间的H矩阵,通过图像配准找到图像中的刀闸区域,然后进行刀闸的状态识别。实验表明,该方法可有效地解决电力刀闸的状态识别。这对于智能变电站的电力设备监测自动化具有重要的作用。
作者:刘凯; 汪兴海; 张杰 期刊:《舰船电子工程》 2020年第01期
针对在图像分类中使用单一特征难以对图像描述全面的问题,借鉴于不同的图像特征之间存在较强的互补性的情况,结合深度学习模型,提出了一种基于深度玻尔兹曼机的图像多特征融合机制。图像特征采用常用的局部特征描述子SIFT和全局颜色特征HSV直方图,通过不同的受限玻尔兹曼机模型分别对其提取中间层特征,以在其基础上构建深度玻尔兹曼机,并给出了模型详细的训练方法,实现两种图像特征的无监督融合。经Corel图像库实验证明:运用此模型...
作者:李学亮; 王维 期刊:《电子测量技术》 2019年第21期
提出了一种基于卷积神经网络和SIFT特征的遥感图像变化检测方法。起先用该方法将用SIFT把特征从原始图像中提取,接着将提取的SIFT特征组合在一起训练卷积神经网络,用训练后的神经网络来完成遥感图像的变化检测。SIFT具有旋转、尺度缩放、亮度变化和平移不变性的特性,这些优点能使卷积神经网络可以在训练时保持提取的特征不变,分别对两组遥感图像数据集进行实验,从实验结果可以看出该方法不但可以有效地提高变化检测精度,而且对不同...
作者:陶春; 陈淑荣 期刊:《信息技术与网络安全》 2017年第07期
针对雨天环境下监控视频因雨水噪声、图像的灰度值削弱使行人轮廓特征丢失而出现的目标行人漏检误检情况,建立了一种基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测算法。通过直方图均衡化降低雨水噪声;提取图像HOG-SIFT融合特征表征视频图像中的行人信息,减少轮廓特征的丢失;利用稀疏表示降低融合特征的维数,减小计算量并保留有效的行人特征,结合Ada Boost分类器降低漏检率和误检率。实验结果表明,该算法在雨天环境下有效地提高了行人检测的...
作者:史静; 朱虹 期刊:《信息技术与网络安全》 2017年第24期
传统的天气状态识别往往利用许多传感器收集数据判别天气状态。然而利用图像进行天气状态识别的研究却少之又少。利用词袋模型和空间金字塔匹配对室外图像的天气状态进行识别,该方法通过分析晴天与阴天两类天气状态对图像的影响,将两类天气状态看成两种场景,对图像提取SIFT(旋转不变描述子)特征,利用词袋模型和空间金字塔匹配得到金字塔特征,然后利用金字塔特征训练分类器进而识别待测样本。在分类器构造方面,利用支持向量机(SV...
作者:胡小青; 程朋根; 陈晓勇; 何海清; 聂运菊 期刊:《测绘工程》 2016年第02期
文中提出一种基于邻域投票和改进的Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配方法。首先用NMS算法提取多尺度的Harris-SIFT特征并对其进行方向描述,然后根据最近邻与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,最后通过近邻域选择投票的方法剔除候选点中的虚假匹配点,进而实现低空遥感影像的配准。实验表明该算法在获得充足匹配点且保证匹配精度的同时,明显提高影像匹配的效率。
作者:刘东苏; 霍辰辉 期刊:《数据分析与知识发现》 2018年第03期
【目的】基于LSH算法将图像匹配应用到图像推荐模型中,与传统推荐模型结合,提高推荐结果准确度。【方法】提取图像SIFT特征作为图像匹配标准,改进基于p-Stable Distribution的LSH算法,实现高维度下大量图片的搜索匹配,最后融合现有协同过滤算法提出ICF-LSH推荐算法构建融合推荐模型,并采用Python语言予以实现。【结果】使用不同的数据集对本文提出的算法进行验证,实验表明改进的LSH算法对召回率和错误率都有一定的优化,通过匹配耗...
作者:周颖; 赵晓哲; 逯超 期刊:《火力与指挥控制》 2019年第04期
提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。
作者:朱晓珺; 韩林; 邹香玲 期刊:《组合机床与自动化加工技术》 2017年第10期
为了解决当前钢板表面缺陷在对比度弱、边缘复杂和光照不均干扰下易导致检测能力较低的问题,文章提出了基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法。首先,引入高斯差分和Hessian矩阵,对钢板图像进行空间尺度函数计算,统计SIFT深度向量特征,完成缺陷特征的检测与收集。然后,基于神经网络原始模型,计算其第五层输出结果,优化缺陷检测结果,并最小化输出层与期望值的差异平方,滤除伪SIFT特征的干扰,建立多层BP神经网络拓扑分析算...
作者:李艳玲; 汪国平 期刊:《弹箭与制导学报》 2018年第06期
针对多视点航拍图像拼接,从提取特征点和图像合成两个方面探讨了提高全景图像拼接处理效果的途径,提出结合相邻关系图模型的局部图像融合算法。该算法采用双向验证策略,消除误匹配,提高拼接精度。采用结合直方图匹配的局部图像融合,实现拼接区域色彩和亮度的无缝拼接。实验结果表明,该方法可以减少计算量,对光照不均匀的场景有较好的效果。
作者:赵珊珊; 何宁; 曹珊 期刊:《传感器与微系统》 2018年第11期
铁路扣件是铁路轨道线路的关键部位,其状态直接影响行车的安全。针对高速扫描相机采集的铁路数字图像,提出了铁路扣件状态检测算法。利用SIFT特征提取算法提取每幅扣件图像的局部特征,将每幅扣件图像提取到的SIFT特征归一化为相同长度的Fisher向量,使用LIBLINEAR分类器对归一化的Fisher向量进行分类,从而实现扣件图像的状态检测。实验结果表明:提出的铁路扣件状态检测算法具有较高的识别率及鲁棒性。
作者:金妍君; 万旺根 期刊:《电子测量技术》 2019年第11期
一般提取二维图像特征点的方法用到SIFT特征提取,因为SIFT特征有几个特性:对噪声和光线容忍度高、区分性、多量性、可扩展性等,但对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。SURF特征也是提取图像的尺度不变特征,SURF方法使用Hessian矩阵的行列式值作特征点检测,在对于光滑边缘的目标特征点检测效果要优于SIFT特征。采用同时提取图像中SIFT和SURF特征的方法用于关键点的确定,能够在SIFT特征稳定性好、尺度不变性基础上,提高边缘光滑目...
以山东省济宁市公安局对重点人员开展人像采集工作中实际遇到的数据采集不规范的问题为例,先后采用了MD5值校验、图片灰度直方图分析和SIFT聚合分析三种方法,对问题数据进行筛查处理,最终达到了较好的筛查效果,保证了采集数据的准确性。
作者:吴敏; 王凯; 姚辉; 杨樊; 张翔 期刊:《小型微型计算机系统》 2018年第07期
针对现有算法对光照变化敏感、非连续区域与纹理区域易出现误匹配的问题,本文提出了一种多特征融合的匹配代价与视差优化算法.该方法首先分两阶段计算匹配代价,第一阶段联合使用三种特征:颜色特征、WCCT特征、LBP特征.基于上述三种特征的互补性,通过加权融合计算初始匹配代价;第二阶段使用SIFT特征代价修正初始匹配代价.然后,使用改进最小生成树聚合匹配代价与初始视差图计算.最后,使用置信度聚合与传播策略进行视差图优化,得到高...
飞行器为各类灾害的应急监测和抢险救灾提供信息支持,实现其数据的自动拼接是进行数据后续处理的重要前提和提供各种应用的重要保障。针对飞行器原始数据,重点研究基于SIFT特征的图像拼接方法,在VS2010+Open CV软件平台上设计并实现了一套自动完成解同步、去格式、图像拼接处理流程的系统。该系统最终实现了对多颗卫星都通用的帧同步、去格式等模块,可自动得到平滑无缝的全景图像。实验结果表明:本系统成功解决了飞行器原始数据...
作者:周柱; 甘屹; 孙福佳 期刊:《电子科技》 2019年第04期
姿态变化和光照干扰对于人脸识别的准确率和效率有很大影响。针对这一问题,文中采用结合Gabor特征和SIFT特征的人脸识别方法进行识别,提取一幅人脸图像的多个方向和多个尺度的Gabor特征,并将提取得到的Gabor特征图像进行分块。对分块后的子图像进行提取SIFT特征的操作,将得到的Gabor特征全部SIFT向量级联作为最终特征向量。使用主成分分析方法对得到的最终特征向量进行降维处理,随后使用最小二乘支持向量机进行训练识别。在FERET人...
作者:漆志亮; 贾楠; 张烨; 吴建华 期刊:《现代电子技术》 2018年第23期
针对工业生产线上自动点胶机、产品质量检测或自动焊接等任务的需求,提出一种基于改进的Sift(M-Sift)特征的目标检测算法。所提算法以图像块为基本匹配单位代替Sift特征的关键点检测,图像块的特征提取采用M-Sift特征,既提高了计算效率又保持了Sift特征的优势。对大量、多种类的目标检测和定位实验表明,提出的基于M-Sift特征的目标检测与定位算法达到了很高的性能,优于传统基于模型的目标定位和识别方法。
作者:张闯; 杨咸兆; 徐齐全; 陈苏婷 期刊:《现代电子技术》 2019年第12期
针对SIFT算法在应用于图像匹配时,存在准确率低下和耗时等问题,提出一种SIFT特征的哈希快速检索与图像匹配方法。文中提出以二值化SIFT关键点描述子和哈希表相结合的方法对图像进行匹配。针对实验过程中出现的冲突项,通过在哈希表中添加标志位并记录冲突相个数和地址,完美地解决了高维描述子转化到低维冲突项的问题,加快了匹配速度。实验结果表明,该方法图像匹配速度优于传统SIFT匹配方法,加快了相似特征检索速度、提高了查询效率,...
作者:程诗梦; 周之平; 李忠民 期刊:《计算机工程与设计》 2017年第11期
针对SIFT(scale-invariant feature transform)算法计算速度低、匹配精度不高的问题,提出一种结合多维定标和局部纹理特征的改进SIFT匹配算法。通过多维定标算法(multidimensional scaling,MDS)对128维SIFT特征描述符进行降维,提高SIFT特征匹配的计算速度,与其它降维算法相比,MDS保证了数据的几何拓扑性;基于特征一致性匹配规则和比值一致性匹配规则,提出一种改进的双向匹配策略;分析比对匹配点对邻近区域的LBP纹理特征,进一步...