摘要：针对自然场景下所采集的交通标志存在各种形变,且手工设计提取交通标志不变特征方法需要处理技巧的问题,提出一种自动学习提取交通标志不变特征的道路交通标志分类方法.首先基于慢特征分析的深度学习框架自动学习得到每个阶段的特征映射矩阵;然后基于各阶段特征映射矩阵提取交通标志图像第一阶段特征和第二阶段特征,并将其联合输出作为交通标志的特征;最后使用支持向量机进行交通标志分类.实验结果表明,该方法具有良好的泛化能力,能有效地应用于交通标志分类,所提取的特征具有一定的平移不变和旋转不变性.

摘要：标志识别是近距离空间交会对接中的一项重要的关键技术。在空间交会对接过程中,太阳和月球等各种天体以及飞行器上零部件的辐射与反射都会影响CCD的成像,形成大量杂散光干扰。为此,本文首先设计了具有不变特征的标志系统,然后根据标志系统固有的不变特征,详细设计了左右像点匹配、远场像平面不变特征识别、近场像平面预测识别以及像空间模型匹配全等识别等一套完整算法,可以保证彻底消除杂散光的干扰,正确可靠地完成各个标志灯像点的辨识。模拟图像仿真实验和真实图像仿真实验结果验证了算法的正确性和可靠性。

摘要：基于局部区域的仿射不变特征被广泛应用于目标识别、场景分类和图像检索.在已经提出的仿射不变局部特征中,最稳定极限区域特征MSER(maxi mally stable extremal region)在多个方面具有优越的性能.但是由于最稳定极限区域特征MSER是从单一尺度图像中提取的,当图像尺度发生较大变化时,图像的模糊会使最稳定极限区域特征的边界发生变化,从而影响特征的稳定性.针对这一问题,通过定义多尺度空间中极限区域的稳定性指标,提出一种在图像空间和尺度空间都最稳定的极限区域特征,并设计了在尺度空间进行极限区域提取的快速算法.同时,针对极限区域可以较好地描述特征轮廓的特点,将局部灰度梯度信息和形状信息相结合设计了一种新的特征描述器.这种特征被称为多尺度最稳定极限区域MMSER(multi-scale maxi mally stable extremal region)特征.实验结果表明,在不同仿射变化条件下,MMSER的稳定性和可识别性均优于MSER,而且其描述器的创建时间约为SIFT描述器的45%.

摘要：提出了一种多特征尺度不变特征提取方法,简称GIFT(Gabor scale-Invariant Feature Transform).该方法首先利用2D Gabor滤波器组模拟生物视觉感知计算模型进行特征点检测,符合生物视觉感知特性,得到具物理直观性、稳健的特征点.其次采用基于Gabor核函数的特征尺度选择方法对所检测的特征点选择多个特征尺度,得到高可区分性的多特征描述子.最后,通过设计面向多特征尺度的特征匹配策略,提高特征匹配的可靠性.基于标准数据集的对比实验结果表明,GIFT方法在特征匹配率和稳健性上均优于SIFT.

摘要：图像的直方图在影像的亮度及对比度发生变化时,可以保持基本不变.基于此,提出了由图像直方图的不变特征进行影像匹配的算法,使匹配的稳定性提高且大大减少了匹配时间.

摘要：快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。

摘要：凹凸字符在成像时,由于字符和背景的材料和颜色一致,得到的图像对比度较低,在提取字符特征时较一般字符相比难度较大。针对此问题,根据标牌凹凸字符的特点,首次提出了一种基于灰度图像和Gabor变换的凹凸字符特征提取新方法。首先设计了一组Gabor滤波器,然后对凹凸字符的灰度图像直接进行特征抽取,分别提取凹凸字符水平、竖直、左、右对角线等四个方向上的局部笔画特征,在此基础上,继而建立一种不变Gabor特征空间,经大量实验证明这种不变Gabor特征具有优良的可分性,并且具有良好的旋转、尺度和平移不变性,同时对光照变化和噪声也具有较强的鲁棒性,从而进一步证明Gabor滤波器适宜于应用在低质量图像的特征提取中。

摘要：鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法(PCICA),从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法(FastICA)三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.

摘要：为了抵抗低通滤波和时长调整等综合性攻击,提出了一种新的鲁棒性音频水印方法.首先,根据数据直方图中每4个连续Bin的样本数,建立了一种用于隐藏规则的稳定关系,并基于统计均值和标准差的不变特性,实现了数据范围的通用选择方法.然后,通过分析不同音频分段的隐藏效果,提出了基于小段划分与隐藏的设计思路,并结合直方图中4个连续Bin的样本关系,设计了基于统计特征的水印嵌入和提取算法.实验结果表明,该算法能够显著减少水印嵌入过程中数据样本的调整量.与已有方法相比,该方法不但具有保持抵抗时长调整、音量缩放、重采样和重量化等攻击的优异性能,而且能够显著增强抵抗低通滤波攻击的能力.

摘要：小天体探测器附着过程中,图像存在尺度、视角和光照变化,传统特征匹配算法难以获得精准匹配。提出一种小天体跨尺度光照不变匹配算法。针对附着过程中图像存在尺度变化的问题,将全局注意力机制与空洞卷积相结合,构建尺度自适应调整模块;设计视角不变特征提取模块解决特征匹配算法大视角变化下匹配正确率低的问题;结合自注意力机制与互注意力机制建立特征依赖关系,提取光照不变特征。利用谷神星及贝努的真实图像分别进行了实验验证,结果表明,本文所提出算法在大尺度、视角及光照变化下,特征匹配准确率达89%以上。