摘要：加速鲁棒特征（surf）算法计算复杂度高、硬件实现需要大量的逻辑和存储资源, 且描述符构建过程难以并行实现、无法满足实时性要求. 针对上述问题, 提出一种surf 算法的并行优化方法, 并给出基于FPGA 器件的硬件实现方法. 首先采用圆形特征区域和径向梯度变换等方法实现旋转不变性, 达到取消主方向计算和特征区域旋转的目的, 实现surf 算法从积分图像计算到描述符生成的全过程并行优化; 然后基于FPGA 器件, 采用多存储器和多路并行流水结构实时实现surf 优化算法. 对比实验结果表明, surf 优化算法的匹配性能与surf 算法相当, 虽然匹配点数比surf 算法低5%-20%, 但匹配正确率比surf 算法高5%-10%; surf 优化算法硬件实现仅采用13.5MHz的时钟, 对于分辨率为720×576 的视频流, 处理速度达到25 帧/s, 满足了实时性要求.

摘要：视频媒体中的广告元素随着商业化步伐日趋增多,媒体市场的监测部门常常需要检测视频中某个广告图标出现的时间位置和存在的时间长度。针对这一需求,一种基于surf算法的视频贴片广告图标的检测方法被提出。首先详细介绍surf算法,通过对匹配比的计算等改进,以定量表示图像间的匹配程度,并将改进后的方法引入视频贴片广告的检测工作中,提出了一种检测视频中出现的贴片广告图标的方法,最后使用实际视频作为用例对方法进行验证,效果良好,结果准确。

摘要：设计了一种针对雪地图像特征提取与配准的方案,首先基于surf算法提取图像特征点,然后通过MSAC算法进行匹配点对提纯,并通过SVD分解实现矩阵的求解,最后依据求解结果进行了图像的配准,并从重投影误差、转换矩阵、不同算法匹配性能对比等方面对设计方案进行了验证、分析。实验结果表明:surf算法提取的内点数分别占2幅图像提取特征总数的16.03%和20.03%;在相同的像素阈值下,投影变换由于考虑了图像的旋转、平移、缩放、切变和射影等参数,与仿射变换和相似变换相比,能够比较全面地反映倾斜摄影图像间的内在变换关系;本方案获得的拼接图像无明显错位,色彩过渡自然,无拼接缝。

摘要：设计了一套由光学成像子系统、光照及检测光源子系统、云台同步控制子系统、图像采集及处理子系统和安装夹具及防护子系统等构成的异物监测系统。最后示范系统在广州地铁4号线高架线路与公路毗邻区段,东涌站至黄阁汽车城站的明线区间(K46+175),对上行、下行双线的100米区间进行了不同工况下异物监测的示范性应用,并通过测试数据验证异物检出率为100%,检出响应时间最大为4s<5s,异物检出位置与实际位置的相对偏差不大于2.13%,异物检出尺寸与实际尺寸的相对偏差不大于8.8%,充分证明了监测系统的有效性。

摘要：视频拼接有助于人们获得更高分辨率、大视野的场景。文中主要对视频拼接过程中的图像配准及图像融合的surf(Speeded Up Robust Features)算法进行研究,详细地阐述了基于surf特征实现图像拼接的每一个步骤,从而快速提高特征点的提取速度,提高了图像配准过程中的精度与准确率,加快了图像配准的速度,并提升图像融合的效果。实验结果表明,该算法能够有效地抑制视差伪影,其拼接图像无明显接缝,并且可以实现实时拼接,拼接的图像更加自然,拼接的视觉效果较好。

摘要：针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进surf算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的surf算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。

摘要：为改善传统surf图像匹配算法存在计算量大、配准精度低等不足,提出一种改进surf-RANSAC算法。基于surf算法中构建描述符的思想,采用圆形邻域代替矩形邻域提取32维描述符,实现描述符的降维;通过自适应阈值方法完成特征点初匹配,降低人为设定阈值对匹配结果的影响;通过特征向量构建余弦约束对随机采样一致性(RANSAC)算法进行改进,实现匹配点对的提纯。实验结果表明,改进后的算法不仅提高了匹配速度和精度,还具有较强的鲁棒性。

摘要：提出了一种新型的surf-ORB算法,该算法融合了surf和ORB算法的优点。首先利用surf算法检测图像的特征点和该特征点的方向,然后利用ORB中的改进BRIEF算法来描述该特征点,解决了ORB算法不具有尺度不变性的问题,同时算法的速度相较于surf算法又有了很大提升。

摘要：针对SIFT算法在图像融合中耗时长,维度高的问题,论文设计了一种基于surf、FLANN和RANSAC三者结合的拼接方法。首先利用surf算法鲁棒性强、算法复杂度低的优势来进行特征点的检测,凭借FLANN算法可以调整参数来进行精确度的提升的优点来进行特征点的匹配,并与常见的BF算法匹配进行比较;针对其中错误匹配对的存在,采用RANSAC算法对存在匹配错误的点进行剔除并进行单应矩阵的计算,来找到最好的模型匹配对,降低误差;最终采用加权平均法进行图像的融合。通过实验验证,算法提高了匹配效率,拼接效果良好。

摘要：针对移动机器人在室内环境下定位及地图创建要求,比较surf特征算法以及随机抽样一致性(RANSAC)算法各自优势,设计实现以改进surf及RANSAC相结合的室内图像匹配方法.初始阶段,采用surf算法提取图像特征,利用双向K最近邻分类法筛选提取到的特征点进行特征预匹配;再利用RANSAC算法对预匹配结果进行优化,剔除误匹配对,完成对图像的匹配矫正;最终得到准确的匹配图像.实验结果表明,此方法提高了匹配的正确率,也缩短了匹配时间,提高了匹配效率.