基于尺度不变特征转换与局部相位量化结合的人脸识别 被引量：2

1

作者 朱长水 曹红根 +1 位作者 袁宝华 袁红星 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第6期90-93,共4页

提出尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)和局部相位量化(local phase quantization,LPQ)相结合的人脸图像识别算法.利用SIFT算法检测两幅人脸图像特征点,得到两幅图像的特征点集合;计算特征点邻域的LPQ特征,并... 提出尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)和局部相位量化(local phase quantization,LPQ)相结合的人脸图像识别算法.利用SIFT算法检测两幅人脸图像特征点,得到两幅图像的特征点集合;计算特征点邻域的LPQ特征,并将特征点邻域的集合表述为LPQ直方图序列,作为人脸图像的描述算法;采用特征点邻域距离比值进行匹配判定.实验表明在ORL标准人脸数据库上,该方法具有较高的识别率. 展开更多

关键词 尺度不变特征转换 局部相位量化 人脸识别

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采用改进的尺度不变特征转换及多视角模型对车型识别 被引量：25

2

作者 华莉琴 许维 +2 位作者 王拓 马瑞芳 胥博 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期92-99,共8页

针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车... 针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车辆进行多视角建模;利用最佳节点优先搜索算法完成特征向量的近邻搜索,并根据匹配相似度完成车型识别。实验结果表明,该算法所给出的车型识别方法具有可行性和有效性,可以在不同的图像畸变条件下保持稳定性,最终的车型识别效率也都可达到90%,所用时间要低于SIFT方法,处理时间在原SIFT方法的基础上降低了20.58%。 展开更多

关键词 车型识别 改进尺度不变特征转换 最佳节点优先搜索算法 多视角建模

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基于多尺度SIFT特征的SAR目标检测 被引量：7

3

作者 周德云 曾丽娜 张堃 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期867-873,共7页

提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编... 提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编码和特征统计的降维方式实现去冗余处理。在多尺度因子和尺度层数的选择上,通过定量计算选取最优描述参数,使得代表目标特征的向量既包括目标整体轮廓信息又包含图像细节描述。与传统双参数恒虚警率、单尺度SIFT特征、多尺度SIFT-PCA等方法进行对比测试,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 SAR图像 目标检测 多尺度 尺度不变特征变换(sift)

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基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法 被引量：10

4

作者 黄帅 吴克伟 苏菱 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期379-382,共4页

文章针对图像自相似或具有对称性时SIFT匹配稳定性不高的问题,研究基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法。为了获取更稳定的特征点,将SIFT特征描述方法引入到Harris尺度不变特征描述中,改进了基于Harris特征的匹配算法;结合简单高效的... 文章针对图像自相似或具有对称性时SIFT匹配稳定性不高的问题,研究基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法。为了获取更稳定的特征点,将SIFT特征描述方法引入到Harris尺度不变特征描述中,改进了基于Harris特征的匹配算法;结合简单高效的基于欧氏距离的双向匹配算法,去除了大部分的错误匹配,明显提高了匹配的稳定性。实验结果表明,改进的算法不仅对图像具有平移、旋转以及尺度不变性,且对于具有自相似或对称性的图像之间的匹配稳定性更高。 展开更多

关键词 sift描述子 Harris尺度不变特征 特征描述 双向匹配

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基于分水岭分割和尺度不变特征点的多目标全自主跟踪算法 被引量：3

5

作者 胡珂立 谷宇章 +2 位作者 王营冠 邹方圆 金锋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1827-1832,共6页

该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为... 该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为种子点完成分水岭分割,并将极值点作为目标特征点,通过前后帧分水岭映射生成特征点短时轨迹,自动检测运动目标。之后依据目标所处状态(是否发生遮挡)和分水岭分割图建立、更新目标SIFT特征池,结合分水岭映射、SIFT特征池匹配完成对目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,该算法能有效完成视频中多目标的持续跟踪,并对目标遮挡有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 多目标跟踪 全自主 分水岭分割 尺度不变特征变换(sift)

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基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法 被引量：2

6

作者 苗彩霞 纪筱鹏 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第4期105-110,共6页

针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错... 针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错误匹配的方法,该算法对建筑物序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该方法的匹配准确率至少高出比较方法9%。 展开更多

关键词 HOUGH变换 尺度不变特征转换 图像匹配 误匹配去除 数字城市

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基于尺度不变特征的目标识别方法 被引量：2

7

作者 夏克付 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第5期56-59,共4页

针对普通图像中的目标识别问题,在SIFT算法的基础上,利用特征点的主方向信息对SIFT算法进行改进,提出一种适应性强、识别准确率高的目标识别方法。实验结果表明,在SIFT特征匹配之前剔除主方向差异较大的特征点对,不仅减少了特征匹配的... 针对普通图像中的目标识别问题,在SIFT算法的基础上,利用特征点的主方向信息对SIFT算法进行改进,提出一种适应性强、识别准确率高的目标识别方法。实验结果表明,在SIFT特征匹配之前剔除主方向差异较大的特征点对,不仅减少了特征匹配的运算量,还提高了执行效率和识别准确率。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换(sift) 目标识别 特征点 主方向 特征匹配

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基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法 被引量：8

8

作者 杨前华 王改革 赵力 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第3期712-717,共6页

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显,然而,由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷,往往导致拼接图像效果不理想,甚至导致拼接失败。针对该问题,提出基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法。该算法先对鱼眼图像进行校正,采用SIFT特征算子对校正后的... 鱼眼图像在全景图拼接中优势明显,然而,由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷,往往导致拼接图像效果不理想,甚至导致拼接失败。针对该问题,提出基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法。该算法先对鱼眼图像进行校正,采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配,再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计,最后使用加权平均法对图像进行拼接融合。通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证,与现有的拼接方法相比较,同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数,证明了该算法的适用性和有效性。 展开更多

关键词 全景图 鱼眼图像拼接 尺度不变特征转换(sift) 随机抽样一致性(RANSAC)

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采用稀疏SIFT特征的车型识别方法 被引量：13

9

作者 张鹏 陈湘军 +1 位作者 阮雅端 陈启美 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期137-143,共7页

针对实际应用中因图像清晰度低等因素导致的车型识别误差过大的问题,提出了一种基于稀疏尺度不变转换特征(sparse scale invariant feature transform,S-SIFT)的车型识别方法。该方法用背景建模方法检测交通视频运动目标,提取目标SIFT特... 针对实际应用中因图像清晰度低等因素导致的车型识别误差过大的问题,提出了一种基于稀疏尺度不变转换特征(sparse scale invariant feature transform,S-SIFT)的车型识别方法。该方法用背景建模方法检测交通视频运动目标,提取目标SIFT特征;通过L1约束计算出SIFT特征的稀疏编码,并用最大池化方法降低稀疏编码维度,在线性SVM分类器中完成车型分类,弥补了背景建模方法识别误差过大、不具备车型分类功能的缺陷。经G36高速公路实际应用表明:算法对车辆场景识别率可达98%以上,车型识别准确率可达89%以上,对低清晰度、不同视角、雨雪、遮挡等场景有很好的鲁棒性;图像平均处理时间不超过40ms,可满足系统对实时性的要求,在准确率和时间效率两方面均明显优于传统的SIFT方法和HOG方法。 展开更多

关键词 深度学习 车型识别 稀疏特征 尺度不变转换特征 线性支持向量机分类

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基于大尺度双边SIFT的SAR图像同名点自动提取方法 被引量：21

10

作者 王山虎 尤红建 付琨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期287-293,共7页

针对SIFT应用于SAR图像同名点自动提取的问题,该文提出了一种新的基于各向异性尺度空间的同名点提取方法。该方法首先基于双边滤波器建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保留了图像细节;然后利用SIFT在大尺度上检测并描述... 针对SIFT应用于SAR图像同名点自动提取的问题,该文提出了一种新的基于各向异性尺度空间的同名点提取方法。该方法首先基于双边滤波器建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保留了图像细节;然后利用SIFT在大尺度上检测并描述特征,弱化了斑点噪声对匹配的影响;最后采用双向匹配策略建立同名点,提高了正确匹配的概率。该方法在保持同名点精度的同时增加了同名点的数量。通过不同时相、不同极化、不同波段以及不同视角下的SAR图像同名点提取实验,验证了该方法的优越性和适应性。 展开更多

关键词 SAR图像 同名点提取 双边滤波器 尺度不变特征变换(sift)

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一种基于稠密SIFT特征对齐的稀疏表达人脸识别算法 被引量：10

11

作者 周全 魏昕 +1 位作者 陈建新 郑宝玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1913-1919,共7页

该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment,DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和... 该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment,DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和测试样本;然后设计一种改进的稀疏表达模型进行人脸识别。为加快DSFA步骤的执行速度,还设计了一种由粗到精的层次化对齐机制。实验结果表明:在ORL,AR和LFW 3个典型数据集上,该文方法都获得了最高的识别精度。该文方法比传统稀疏表达方法在识别精度上平均提高了4.3%,同时提高了大约6倍的识别效率。 展开更多

关键词 人脸识别 人脸对齐 稠密尺度不变特征转换特征 稀疏表达模型

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基于FPGA的SIFT特征点检测 被引量：1

12

作者 肖晗 原魁 +1 位作者 何文浩 柴晓杰 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期429-435,共7页

为了在现场可编程门阵列（FPGA）中用硬件电路实现尺度不变特征转换（SIFT）特征点的实时检测，对原算法进行了改进，提出了一种基于面密度插值法和双重极值点约束的新方法。该方法显著提升了SIFT特征点的尺度不变性，同时有利于提高定... 为了在现场可编程门阵列（FPGA）中用硬件电路实现尺度不变特征转换（SIFT）特征点的实时检测，对原算法进行了改进，提出了一种基于面密度插值法和双重极值点约束的新方法。该方法显著提升了SIFT特征点的尺度不变性，同时有利于提高定点数的计算精度。在此基础上，设计了一种高效率的硬件计算方案，将所有的计算步骤都实现在了流水线结构中，并在FPGA上完成了开发工作。与现有研究成果相比，这种高效的方案非常节约硬件资源，大大降低了硬件成本，同时又大幅度提高了计算精度。系统能够在采集图像的同时完成特征点的检测。对于360×288大小的图像，其理论最高处理能力为303帧／秒；由于受到摄像头的图像采集速度限制，目前的实际处理速度是25帧／秒。 展开更多

关键词 尺度不变特征转换(sift) 现场可编程门阵列(FPGA) 特征点检测 机器视觉 硬件计算

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采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法 被引量：1

13

作者 施文灶 毛政元 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期38-42,共5页

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次... 针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高. 展开更多

关键词 遥感影像 非线性尺度空间滤波 尺度不变特征转换 配准 仿射变换

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采用频闪成像技术的柔性气动外形运动物体SIFT特征跟踪(英文) 被引量：2

14

作者 于雅楠 王向军 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1823-1828,共6页

近年来,有关微型飞行器的结构动力学、材料气动弹性以及飞行控制方面的研究受到了高度的重视。为了提高飞行器的空气动力学检测能力,提出了一种基于频闪成像技术的柔性气动外形物体跟踪方法。利用尺度不变特征转换(SIFT)算法提取出的特... 近年来,有关微型飞行器的结构动力学、材料气动弹性以及飞行控制方面的研究受到了高度的重视。为了提高飞行器的空气动力学检测能力,提出了一种基于频闪成像技术的柔性气动外形物体跟踪方法。利用尺度不变特征转换(SIFT)算法提取出的特征对于图像的尺度变换、旋转以及光照变化和局部图像变形等具有的不变特性,提出了一种利用感兴趣区域中SIFT特征对柔性气动外形运动物体进行探测与跟踪的方法。该方法在获取物体的状态、位置以及空间转换关系等方面表现出良好的性能,并且为同一场景中同一物体在不同位置之间的相互匹配提供了可靠保证。实验表明:在该实验系统中,基于频闪成像技术、利用SIFT特征作为柔性气动外形物体探测的方法具有一定的可行性。 展开更多

关键词 尺度不变特征转换(sift) 柔性气动外形 频闪成像 识别与跟踪 特征提取

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一种结合MSER与SIFT算子的特征检测方法 被引量：6

15

作者 莫会宇 王祝萍 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期624-628,共5页

为了快速稳定地进行仿射变换下的局部特征区域提取,提出了一种新的特征区域提取算法.首先检测图像最稳定极值区域(MSER),然后将这些区域归一化,接着对其使用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征提取.试验结果表明,所提出的算法不仅赋予... 为了快速稳定地进行仿射变换下的局部特征区域提取,提出了一种新的特征区域提取算法.首先检测图像最稳定极值区域(MSER),然后将这些区域归一化,接着对其使用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征提取.试验结果表明,所提出的算法不仅赋予最稳定极值区域合理的数学描述,而且其抗仿射变换能力强于SIFT算子.另外,由于只是对部分图像计算SIFT算子,速度上也要快于传统的SIFT算法. 展开更多

关键词 特征提取 最稳定极值区域(MSER) 尺度不变特征变换(sift) 图像归一化

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一种具有实时性的SIFT特征提取算法 被引量：14

16

作者 李鹤宇 王青 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期865-871,共7页

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差和在生成灰度图时信息丢失的问题,提出一种对比度增强和使用DAISY描述符的SIFT特征提取算法。首先,通过彩色图和原始灰度图计算像素的颜色调整值和曝光调整值,根据调整值与原灰度级获得对比度增... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差和在生成灰度图时信息丢失的问题,提出一种对比度增强和使用DAISY描述符的SIFT特征提取算法。首先,通过彩色图和原始灰度图计算像素的颜色调整值和曝光调整值,根据调整值与原灰度级获得对比度增强的灰度图。其次,使用改进后的灰度图提取SIFT特征点,并根据邻域灰度级计算不同高斯核和方向下的卷积方向图。最终,由特征点和采样点不同方向的偏导数值获得DAISY描述符,该描述符结构简单,便于计算。对由标准图像数据集提取的特征点使用K近邻(KNN)算法进行匹配,以评价在不同变化下算法的准确率。试验结果表明,该算法能够获得更多的特征点,并且在保证准确率的同时降低描述符生成部分和特征匹配部分的时间。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换(sift) 图像匹配 对比度增强 DAISY描述符

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基于MMTD的SIFT特征提取算法 被引量：2

17

作者 杨晓琳 周宁宁 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2014年第1期88-93,共6页

尺度不变特征变换(SIFT)是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想。文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度(MMTD)和SIFT相结合,用MMTD改进... 尺度不变特征变换(SIFT)是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想。文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度(MMTD)和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验。采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配。实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的。 展开更多

关键词 图像特征提取 尺度不变特征变换(sift) 中介真值程度(MMTD)

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基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

18

作者 姜晓明 刘强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期804-810,共7页

尺度不变特征变换(SIFT)算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列(FPGA)设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符... 尺度不变特征变换(SIFT)算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列(FPGA)设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息(包括梯度幅值和梯度方向)的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。 展开更多

关键词 现场可编程门阵列(FPGA) 尺度不变特征变换(sift) 硬件设计 梯度信息 特征描述符提取

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基于BoF模型的多特征融合纹理图像分类 被引量：6

19

作者 汪宇玲 黎明 +2 位作者 李军华 张聪炫 陈昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1869-1877,共9页

针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别... 针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分(CCP)方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12. 8%和7. 9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 纹理分类 多特征融合 特征词袋(BoF) 灰度梯度共生矩阵(GGCM) 尺度不变特征转换(sift)

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基于DWT和SIFT的鲁棒图像水印算法 被引量：3

20

作者 张正伟 吴礼发 +1 位作者 郑成辉 李华波 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期911-916,共6页

为了提高数字图像水印的不可见性和鲁棒性,文章提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的数字图像水印算法。该算法首先利用DWT找出原始图像中纹理较... 为了提高数字图像水印的不可见性和鲁棒性,文章提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的数字图像水印算法。该算法首先利用DWT找出原始图像中纹理较复杂区域,再在所找出的纹理复杂区域中提取出不变特征点;通过自适应确定局部特征区域,并对特征区域进行一级DWT,取其低频部分进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD);最后对待嵌入水印图像进行Arnold置乱,把置乱后的一维水印信息进行SVD并通过加性准则嵌入到原始图像的奇异值中,以实现水印的嵌入。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规攻击和一般的几何攻击有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 离散小波变换(DWT) 尺度不变特征转换(sift) 特征点i奇异值分解(SVD) 图像水印 j

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