摘要：为了快速、准确地从局部不变特征初始匹配中选取内点,提出一种联合利用特征点在位置、尺度和方向上的分布一致性进行内点选择的算法.首先,采用均值漂移算法按视差对特征点对聚类实现粗选;然后找出特征点在类内的K近邻特征,再利用特征的尺度和方向估算每个特征点对所在的二局部图像区域之间的变换参数,并计算K近邻匹配相似度;最后,依据K近邻匹配相似度从粗选获得的候选匹配集中选出内点.实验结果表明,该算法在准确率、召回率和速度方面优于当前最新的内点选择算法,对图像间大幅度的视点、尺度和旋转变化具有较高的鲁棒性.

摘要：针对复杂背景的光学遥感图像数据,提出一种基于尺度空间理论和多尺度Gabor滤波器组的目标局部不变特征提取方法.该方法优点有二:一是利用Gabor滤波器的带通特性和多通道特性可从目标图像中提取更符合视觉特性、更具物理直观性的特征点,增强了不变特征提取方法在照度变化、噪声和背景干扰下的稳健性;二是基于尺度空间理论设计的多尺度Gabor滤波器组,可使提取的特征点具有尺度不变性,增强了对遥感图像复杂几何畸变的适应性.

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：基于内容的图像检索(CBIR)技术使从海量图像资源中快速高效地提取有价值的信息得以实现,采用局部特征来表示图像并在此基础上进行图像相似性检索是当前的热门研究课题。文中将图像高维局部不变特征提取算法和LSH索引算法应用到基于内容的图像检索系统中,实验结果表明了该方法的有效性。

摘要：本文利用尺度-空间理论和自相关矩阵的局部形状提出了一种通用的提取仿射不变特征区域的方法.首先,在尺度-空间中对图像的归一化高斯微分求三维局部极大值获得特征点和特征尺度位置,然后在特征点的特征尺度上用自相关矩阵刻画局部的灰度变化,提取的椭圆区域即为仿射不变特征区域.在此通用方法框架下构造了Har-ris3D、Laplace3D、Hessian3D和Localjet43D四种仿射不变特征区域算法.实验结果表明这四种算法都具有照度、旋转和尺度不变性.用本文设计的一种仿射不变性仿真实验方法验证了算法的仿射不变性.比较四种算法发现除了Harris3D性能稍差外其他三种算法性能接近.

摘要：SURF特征描述子在目标跟踪中得到了有效应用。针对SURF特征描述子运算复杂,难于在嵌入式系统中实时实现的问题,提出了一种改进的SURF特征描述子。对SURF特征描述子的生成过程进行了改进,利用三角特征和对角线特征设计了改进的SURF特征描述子。对不同变化情况下的图片进行了特征点匹配实验,对其性能进行了验证和分析;在DSP中对所提改进SURF特征描述子的快速实现进行了验证,在实验条件下,改进的SURF特征描述子在DSP中的运算速度达到了28f/s,比改进前提高了约47%。最后,基于SURF特征点匹配,设计了目标匹配跟踪策略,对改进SURF特征描述子在目标跟踪中的有效性进行了验证。