基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

1

作者 王炳健 卢刚 +2 位作者 黄洋 李庆 秦翰林 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3292-3296,共5页

提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度... 提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 多模图像配准 尺度不变特征变换 shapecontext特征描述算子 RANSAC算法

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用于目标识别的PCA-SC形状匹配算法 被引量：16

2

作者 黄伟国 顾超 朱忠奎 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期2103-2110,共8页

基于形状上下文(Shape Context)算法并融合主成分分析(PCA)的降维思想,提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵,按照特征值由大到小的准则进行降维,形成新的特征... 基于形状上下文(Shape Context)算法并融合主成分分析(PCA)的降维思想,提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵,按照特征值由大到小的准则进行降维,形成新的特征矩阵用于匹配和识别,既抑制了噪声干扰,提高了识别准确率,又能够提高匹配速度,易于满足工程应用对实时性的要求。利用MNIST图像数据库中的图像进行了实验分析,结果表明,PCA-SC算法在保持了SC算法原有的定位准确、抑制噪声等优点的基础上,识别速度提高了1倍;准确率达到了96.15%,提高了约0.5%;而且抗噪性更强,可用于匹配和识别较复杂的形状和目标。该算法基本满足匹配和识别对速度、准确率和抗干扰性等方面的要求。 展开更多

关键词 形状匹配 目标识别 主成分分析 形状上下文算法

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基于角度泛化的SC模型匹配的行人检测 被引量：1

3

作者 胡春华 钱堃 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期171-173,共3页

提出一种行人检测算法。该算法使用角度泛化的形状上下文描述子提取边缘采样点集的直方图分布,以改进的Hausdorff距离作为模型与待测图像码本之间的匹配度量,利用该相似度为人体中心位置投票,并结合模板的二值掩码分割人体的前景与背景... 提出一种行人检测算法。该算法使用角度泛化的形状上下文描述子提取边缘采样点集的直方图分布,以改进的Hausdorff距离作为模型与待测图像码本之间的匹配度量,利用该相似度为人体中心位置投票,并结合模板的二值掩码分割人体的前景与背景。采用颜色聚类与支持向量机形状分类器的两步验证法去除2类假阳结果。在自建行人图像库与PASCAL库上的实验结果表明,角度泛化的形状上下文提高了对直立人体形状的局部描述性能,两步验证明显降低了误检率。 展开更多

关键词 形状上下文 行人检测 码本 支持向量机 角度泛化

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基于ISS-3DSC的NDT三维点云配准算法研究 被引量：21

4

作者 刘畅文 李波 +1 位作者 潘江涛 姜涛 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期777-783,共7页

工件形貌的三维扫描需求在车间自动化装备中越来越多,其中点云配准作为三维数据处理的重要步骤。现有三维点云配准存在特征点对误配、配准时间长、配准精度差等问题,提出了一种基于内部形状描述子-三维形状上下文特征(ISS-3DSC)的NDT三... 工件形貌的三维扫描需求在车间自动化装备中越来越多,其中点云配准作为三维数据处理的重要步骤。现有三维点云配准存在特征点对误配、配准时间长、配准精度差等问题,提出了一种基于内部形状描述子-三维形状上下文特征(ISS-3DSC)的NDT三维点云配准算法。首先通过内部形状描述子(ISS)算法提取三维点云关键点,提高配准效率;然后结合三维形状上下文特征(3DSC)进行关键点的特征描述,并根据特征点对中值距离法剔除错误点对,采用SVD分解计算初始变换矩阵;最后使用NDT算法完成精配准。测试实验结果表明:算法在鞋面、鞋底点云数据配准时的精度可达到0.025 cm,相比传统SAC-IA+NDT算法配准效率提升明显,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 内部形状描述子 三维形状上下文特征 NDT算法 三维点云配准

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改进形状上下文蚁群算法的边缘景象匹配方法

5

作者 刘鹏 严恭敏 +1 位作者 田野 陈珑 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第5期82-89,共8页

针对弹体低空飞越沙漠、山地等区域时,实时图与基准图之间尺度差异大,匹配误差大的问题,提出一种用改进的形状上下文结合蚁群算法对边缘特征进行部分形状匹配的方法。为克服异源图像边缘特征的形状差异,在形状上下文算法的基础上,提取... 针对弹体低空飞越沙漠、山地等区域时,实时图与基准图之间尺度差异大,匹配误差大的问题,提出一种用改进的形状上下文结合蚁群算法对边缘特征进行部分形状匹配的方法。为克服异源图像边缘特征的形状差异,在形状上下文算法的基础上,提取边缘邻域特征,根据边缘邻域特征相似性进行粗匹配选出候选边缘,再利用候选边缘和待配准边缘点的位置关系和形状相似度使初始化后的蚂蚁遍历所有边缘点,然后利用转换后匹配点对的距离加权和计算信息素增量,由相邻匹配点对的方向约束关系计算其权重,并根据相邻匹配对的距离关系辨别出没有正确匹配关系的边缘片段,则剔除片段上的匹配点对,对应匹配对的权重为零,最后多只蚂蚁共同多次迭代得到最优匹配结果。在实测红外可见光数据集上进行景象匹配实验,结果表明,提出的算法显著优于SIFT算法,能够克服异源图像上边缘特征的形状差异,实现两个边缘特征的精确匹配,定位精度比传统的边缘特征匹配方法提高了43.71%。 展开更多

关键词 景象匹配 边缘特征 形状上下文 蚁群算法

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基于形状上下文特征和ICP的高精度轮廓视觉检测算法 被引量：18

6

作者 刘屿 孙坤 +1 位作者 谢宏威  《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期131-138,144,共9页

为了解决任意形状工件轮廓尺寸的高精度检测问题,提出了一种基于形状上下文特征和迭代最近点的轮廓视觉检测算法.首先,在图像中采用基于局部面积的边缘提取算法提取工件的亚像素边缘,并过滤掉噪声和补齐轮廓;然后,基于从粗到精的匹配策... 为了解决任意形状工件轮廓尺寸的高精度检测问题,提出了一种基于形状上下文特征和迭代最近点的轮廓视觉检测算法.首先,在图像中采用基于局部面积的边缘提取算法提取工件的亚像素边缘,并过滤掉噪声和补齐轮廓;然后,基于从粗到精的匹配策略,先使用形状上下文特征进行粗匹配,再使用迭代最近点算法进行精匹配;最后,提出邻域法来计算出轮廓偏差.标定板实验和工件实验结果表明,该算法的检测精度达到0.5个像素,可以满足实际应用的需要;同时,该算法应用在工业检测上可大大提升误差检测的应用范围和工业生产效率. 展开更多

关键词 轮廓检测 形状上下文特征 迭代最近点 亚像素边缘提取算法 检测精度

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基于SURF和形状上下文的人脸匹配算法 被引量：3

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作者 师硕 于洋 +1 位作者 杨志坚 于明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期3197-3200,共4页

针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,提出一种基于SURF和形状上下文(SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SUR... 针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,提出一种基于SURF和形状上下文(SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对。最后采用不依赖位置信息的形状上下文算法剔除误匹配点对。在IMM和Georgia人脸数据库上与目前流行的人脸匹配方法进行实验对比,实验结果显示该算法有效增加了匹配点对数目,并提高了人脸图像匹配正确率,具有更好的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸图像匹配 加速鲁棒特征 形状上下文 误匹配点剔除

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基于图匹配的旋转不变弹性点匹配算法 被引量：1

8

作者 连玮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第9期2564-2567,2572,共5页

针对旋转不变的弹性点匹配问题,提出一种基于图匹配的算法。对两点集分别构造边集合,然后定向的形状上下文距离和边长度的差别被用于度量两点集的边之间的相似性。基于边的相似性,点对应关系通过求解一个图匹配问题而恢复。实验结果表... 针对旋转不变的弹性点匹配问题,提出一种基于图匹配的算法。对两点集分别构造边集合,然后定向的形状上下文距离和边长度的差别被用于度量两点集的边之间的相似性。基于边的相似性,点对应关系通过求解一个图匹配问题而恢复。实验结果表明该算法可以获得很好的配准结果并且鲁棒、高效。 展开更多

关键词 图匹配 形状上下文 形状表示 点匹配

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连续蒙特卡洛算法下图像匹配问题的研究

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作者 刘美菊 杨宏钰 +1 位作者 李凌燕 高恩阳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第5期973-977,共5页

针对传统形状上下文算法在图像内部变形,发生遮挡的情况下匹配率较低的问题,提出一种基于形状上下文的连续蒙特卡洛算法。对其准确性和时效性进行验证。并和算法Sift,PA,ULA,TBA进行对比。首先,对图像特征点分别计算点模式形状上下文信... 针对传统形状上下文算法在图像内部变形,发生遮挡的情况下匹配率较低的问题,提出一种基于形状上下文的连续蒙特卡洛算法。对其准确性和时效性进行验证。并和算法Sift,PA,ULA,TBA进行对比。首先,对图像特征点分别计算点模式形状上下文信息。利用卡方距离得到初匹配。其次,利用初匹配结果构建图模型,构造亲近矩阵,将亲近矩阵进行整数二次规划,以得出最优匹配方案。最后,对最优匹配方案进行图模型的重构与连续分配。实验结果表明,所提出的算法在保证较高图像匹配率的同时,对图像视角不同和尺度不同以及内部遮挡的条件具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 图像匹配 连续蒙特卡洛算法 形状上下文 卡方距离 亲近矩阵

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改进型形状上下文的工件立体匹配方法 被引量：4

10

作者 范莹 白瑞林 +1 位作者 王秀平 李新 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期814-819,共6页

为了解决传统形状上下文直方图相似性计算需遍历轮廓采样点、计算复杂性高、不能满足工业实时性要求的问题,提出了一种改进型形状上下文的工件立体匹配方法。改进匹配搜索策略,引入立体图像对质心的视差约束条件,并利用形状上下文直方... 为了解决传统形状上下文直方图相似性计算需遍历轮廓采样点、计算复杂性高、不能满足工业实时性要求的问题,提出了一种改进型形状上下文的工件立体匹配方法。改进匹配搜索策略,引入立体图像对质心的视差约束条件,并利用形状上下文直方图分布信息进行初步筛选,获取候选匹配点集,减少后续匹配计算复杂度;为增加匹配点与非匹配点的区分度,对形状上下文相似性度量进行加权处理;匹配时融合对应轮廓采样点3×3邻域的梯度方向直方图特征,与形状上下文构成联合相似性度量;最后采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点对。对改进算法进行了理论分析,并应用于工件图像进行实验验证,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法具有较高的匹配精度和更快的匹配速度,鲁棒性高。 展开更多

关键词 图像处理 立体匹配 形状上下文 视差约束 梯度方向直方图 随机抽样一致性算法

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基于3D形状上下文特征改进的ICP点云配准算法 被引量：5

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作者 朱乾荣 柏艳红 +2 位作者 王银 孙志毅 赵兵洋 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2023年第2期69-73,共5页

针对传统ICP算法配准过程中存在误差大、耗时长及收敛慢等问题,提出一种基于曲率特征约束的3D-Harris算法结合3D形状上下文(3DSC)特征的点云配准方法。首先提取点云数据的体素中心,利用k最近邻搜索获取体素中心邻近点为体素栅格来下采样... 针对传统ICP算法配准过程中存在误差大、耗时长及收敛慢等问题,提出一种基于曲率特征约束的3D-Harris算法结合3D形状上下文(3DSC)特征的点云配准方法。首先提取点云数据的体素中心,利用k最近邻搜索获取体素中心邻近点为体素栅格来下采样,以表面法线与平均曲率为特征约束提取降采样后3D-Harris特征点,采用3DSC对特征点进行描述,然后根据3DSC特征结合RANSAC算法进行粗配准,估算点云的初始位姿。最后利用k-d tree加速对应点的查找,线性最小二乘法优化点到面ICP算法求解最优变换矩阵。采用不同规模、不同重叠度且含高斯噪声的缺失数据的数据集进行仿真实验,结果表明:与经典ICP方法及结合SIFT的SAC-IA+ICP方法比较,所提方法在保持算法快速性的情况下,配准精度更高,收敛速度更快。 展开更多

关键词 点云配准 精配准 点到平面ICP 3D-Harris算法 3D形状上下文

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一种基于三维形状上下文特征的点云配准算法 被引量：3

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作者 周子翔 黄丹丹 刘智 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第2期330-336,共7页

针对点云配准过程中点云数据量大、配准时间长、配准精度低的问题,提出了一种基于内部形态描述子(intrinsic shape signatures, ISS)和三维形状上下文描述子(3D shape context, 3DSC)的点云配准算法。该方法首先使用体素网格滤波器对点... 针对点云配准过程中点云数据量大、配准时间长、配准精度低的问题,提出了一种基于内部形态描述子(intrinsic shape signatures, ISS)和三维形状上下文描述子(3D shape context, 3DSC)的点云配准算法。该方法首先使用体素网格滤波器对点云进行下采样,接着利用ISS算法提取特征点,并通过3DSC进行描述,然后通过改进的随机采样一致性(randon sample consensus, RANSAC)算法进行粗匹配,最后用改进的迭代最近点算法(iterative closest point, ICP)对点云进行精匹配。试验结果表明,与基于ISS+3DSC的三维正态分布变换(normal distribution transformation, NDT)算法和基于采样一致性初始配准(sample consensus initial aligment, SAC-IA)的ICP算法相比,本文算法的配准精度及效率更高,且对于数据量大的点云也有较好的匹配效果。 展开更多

关键词 点云匹配 内部形态描述子 三维形状上下文特征 改进的迭代最近点算法

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