旋转不变

摘要： 纹理特征提取是纹理分类中最关键的一步,由于成像条件的不可预知,纹理图像中存在旋转、尺度、噪声等各种因素的变化,给纹理分类的研究工作带来了挑战.为了增强纹理特征提取算法对旋转、尺度和噪声变化的鲁棒性,提出尺度选择完备局部导数模式(Scale Selective Completed Local Derivative Pattern,SSCLDP).首先,采用自适应中值滤波器对图像进行降噪处理.其次,采用二维高斯滤波器生成该图像的尺度空间.在每个尺度下使用完备局部导数模式(Completed Local Derivative Pattern,CLDP)提取该图像的旋转不变特征,跨尺度取最大值作为该图像的尺度不变特征.将SSCLDP与同类算法在七个公共纹理数据集和热轧带钢图像数据集上进行了实验,实验结果表明,SSCLDP在纹理图像分类和热轧带钢图像分类上有较好的工程应用价值.

摘要： 提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响.该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量.

摘要： 图像匹配的优劣是影响图像拼接质量的一个重要因素,而传统的图像匹配方法对辐射畸变敏感.为了解决这一问题,提出一种鲁棒的图像匹配方法.通过Log-Gabor滤波器与图像卷积计算得到能够检测图像特征的相位一致性模型,接着考虑在各方向上的Log-Gabor卷积结果构造出具有旋转不变的标准化的最大索引图,最后在最大索引图上使用分布直方图完成特征描述符的构造以实现图像匹配.在具有辐射畸变的遥感图像上进行匹配实验,当待匹配图像发生旋转时,所提方法的正确匹配个数在50个以上,均方根误差(RMSE)为1.6～2.1像素,优于传统的辐射不变特征变换(RIFT)算法.实验结果表明,所提方法是一种有效的特征匹配算法.

摘要： 针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换(DT-CWT)的列车车轮踏面特征提取方法.首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机(SVM)进行分类决策.使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95％,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑.

摘要： 为提高倾斜图像矫正效果、降低计算复杂度,本文深入分析了TILT (Transform invariant low-rank textures)算法并对其进行优化改进,包括凸优化算法、拉格朗日乘子法、多分辨策略优化方法等。为了验证算法有效性,本文对车牌、建筑、文字以及人脸等不同类型的倾斜图像进行矫正实验。仿真结果表明,TILT及其改进算法对多种角度甚至是较大角度倾斜图像的矫正都可获得较为理想结果,且改进算法可有效降低计算复杂度,因而该算法在图像的后续处理、识别等领域具有广泛的应用前景。

摘要： 检测数字图像复制—粘贴型篡改是目前研究热点之一.多数复制—粘贴篡改检测方案只对刚性平移篡改具有较好的检测精度,无法有效应对更复杂的几何变换和常规信号攻击.为优化数字图像复制—粘贴篡改检测效率和精度,首次提出一种使用极坐标复指数变换(PCET)与一致性敏感哈希(CSH)的高效检测算法.首先,计算滑动窗口 PCET系数,将其作为不变的图像局部特征;然后,根据这些特征,利用 CSH算法快速、精确地匹配大量密集分块;最后,使用基于密集线性滤波的后处理算法消除匹配结果中的错误匹配并定位重复区域,得到最终检测结果.根据实验结果可知,该算法不仅检测精度平均提高 12.06%,而且处理时间平均缩短315.64s.因此利用对几何变换和常规信号攻击鲁棒的 PCET系数刻画图像局部特征,并采用基于图像一致性的快速高精度匹配算法CSH,可有效优化复制—粘贴篡改检测精度和效率.

摘要： 研究出一种纹理图像模式识别方法,可以提高纹理图像识别的正确性,保证识别的稳定性,在实际应用中具有重要的意义.针对当前在纹理特征图像模式识别方法识别图像时,由于噪声影响导致图像识别误差较大、图像不够清晰等问题,提出一种基于支持向量机的纹理图像模式识别方法,该方法是将Curvelet变换、小波变换的统计学特征和Curvelet变换之后的较细尺度子带生成的共生矩阵特征合并,提取出旋转不变纹理特征向量;利用支持向量机分线性,将纹理图像分成两类训练样本,同时对纹理图像分类面进行阈值计算,取得最佳纹理图像分类函数值,完成纹理图像模式识别.仿真表明,上述方法能够提高纹理图像识别的准确率、提高识别的稳定性、降低噪声信号干扰、增强了识别图像的收敛效果.

摘要： 为增强工业级机器视觉系统的实时性和稳定性,本文提出一种基于等积环投影与Zernike矩的具有旋转不变性的快速模板匹配方法,该方法采用由粗到精匹配策略,在粗匹配阶段以等积环投影向量作为特征进行匹配得到候选点集,再基于Zenrike矩进行精确匹配.主要创新点为提出复杂度低、抗噪性强和具有旋转不变性的等积环投影向量特征,并利用圆对称性在八分圆法基础上进一步降低Zernike矩计算量.经理论分析和实验对比验证,此法在保障匹配精度前提下,其匹配速度胜于当前同类最优算法,且对高斯噪声及线性亮度变化有强鲁棒性.

摘要： 针对局部二进制模式不能很好描述纹理特征在空间分布关系的问题,给出一种旋转不变局部二进制模式共生的方法.该方法使用共生的方法来描述纹理特征在图像空间中的关系,建立局部二进制模式共生对的标准形式来表示特征的旋转不变性,并给出了该方法的实现步骤.旋转不变的局部二进制共生模式会造成高维问题,对此提出了一种降维方法.实验结果表明该特征提取方法比其他方法有更强的纹理特征描述能力.

摘要： 在下视景象匹配或目标识别的应用中,很多时候面临参考图和实时图存在相对旋转且角度未知的情况.本文研究了使用极坐标表达的数字图像,使用几种图像的旋转不变的统计特征,通过提取这几种统计特征进行匹配,实现了与旋转角度无关的匹配.实验结果证明该方法非常有效,且运算复杂度小,抗噪能力也有较大的潜力.还可以结合其它下视景象匹配方法一起使用,具有较强的实用性.该方法可以用于下视景象匹配,也可用于下视目标检测识别.

摘要： 本文提出了一种基于一维TLS-ESPRIT(总体最小二乘-旋转不变技术)散射中心提取的舰船目标二维成像方法.利用TLS-ESPRIT估算舰船目标每个雷达视线上的散射中心位置和幅度,利用散射中心投影在平面内的圆形分布规律提取所有圆,每个圆上与坐标原点对应直径的另一端点就是散射中心的真实位置.通过计算出的散射中心位置、幅度信息对目标一维距离像进行恢复,并将得到的目标高分辨二维成像结果与ISAR(逆合成孔径雷达)成像结果进行比对,验证了该方法的有效性和准确性.

摘要： 利用图像旋转不变区域攻击前后DCT系数正负性变化较小的特点，通过修改中低频系数的正负性实现水印的嵌入.嵌入的水印信息为二进制序列.提取水印时不需要原始图像，实现了盲检测.实验结果表明该算法在保证水印不可见性的前提下，对小角度旋转攻击具有良好的鲁棒性.

摘要： 为了描述目标图像尺度、旋转变化对相关峰质量的影响,选取并定义了峰噪比、相关峰值能量、Horner效率、半峰宽度和最高峰值强度这五个特征参数;运用Matlab软件详细分析了五个特征参数对尺度、旋转变化的响应;通过分析得出原始图像尺度、旋转变化对相关峰质量影响的一般规律;分析了五个特征参数的适用范围、效果以及局限性,为改善相关峰质量提供了参考。

摘要： 为了描述目标图像尺度、旋转变化对相关峰质量的影响,选取并定义了峰噪比、相关峰值能量、Horner效率、半峰宽度和最高峰值强度这五个特征参数;运用Matlab软件详细分析了五个特征参数对尺度、旋转变化的响应;通过分析得出原始图像尺度、旋转变化对相关峰质量影响的一般规律;分析了五个特征参数的适用范围、效果以及局限性,为改善相关峰质量提供了参考。

摘要： 为了描述目标图像尺度、旋转变化对相关峰质量的影响,选取并定义了峰噪比、相关峰值能量、Horner效率、半峰宽度和最高峰值强度这五个特征参数;运用Matlab软件详细分析了五个特征参数对尺度、旋转变化的响应;通过分析得出原始图像尺度、旋转变化对相关峰质量影响的一般规律;分析了五个特征参数的适用范围、效果以及局限性,为改善相关峰质量提供了参考。

摘要： 为了描述目标图像尺度、旋转变化对相关峰质量的影响,选取并定义了峰噪比、相关峰值能量、Horner效率、半峰宽度和最高峰值强度这五个特征参数;运用Matlab软件详细分析了五个特征参数对尺度、旋转变化的响应;通过分析得出原始图像尺度、旋转变化对相关峰质量影响的一般规律;分析了五个特征参数的适用范围、效果以及局限性,为改善相关峰质量提供了参考。

摘要： 为了描述目标图像尺度、旋转变化对相关峰质量的影响,选取并定义了峰噪比、相关峰值能量、Horner效率、半峰宽度和最高峰值强度这五个特征参数;运用Matlab软件详细分析了五个特征参数对尺度、旋转变化的响应;通过分析得出原始图像尺度、旋转变化对相关峰质量影响的一般规律;分析了五个特征参数的适用范围、效果以及局限性,为改善相关峰质量提供了参考。

摘要： 本发明涉及一种基于尺度不变特征金字塔结构的旋转绝缘子目标检测方法，使用超分辨率重建提升图像质量，有效解决小尺度目标特征信息不足的问题；针对绝缘子尺度特点，使用K‑means++进行聚类处理，改进先验框参数设置；选用ResNet50主干网络，并经过尺度不变金字塔结构处理，有效提高对绝缘子目标的检测精度。

摘要： 本发明提供了一种联合共线仿射不变性和尺度旋转投票的影像匹配方法，包括：利用特征提取算法建立待处理影像对的初始匹配点；对任一初始匹配点，基于4邻域划分的邻域点采样，并利用共线仿射不变性几何约束进行粗差剔除，得到粗差剔除后的匹配点；利用尺度旋转投票进行匹配优化与扩展，得到优化扩展后的匹配点；利用全局几何约束进行匹配优化，得到优化后的匹配结果。本发明提出的基于4邻域划分的采样点选择方案，能够很好地解决传统K最近邻导致的局部连接关系不稳定的弊端，能够自适应初始匹配点数量。本发明提出的基于共线仿射不变性几何约束模型，具有很高的抗噪声能力，并且计算复杂度低，能够很好地满足高效率匹配需求。

摘要： 本发明公开了一种旋转机械轴心轨迹的改进HU不变矩提取方法，属于水电机组在线监测技术领域，包括利用HU不变矩方法对不同工况下的水电机组主轴轴心轨迹进行特征提取，从而对轴心轨迹形状自动识别，得出水电机组的标准轴心轨迹图；获取包括所述标准轴心轨迹图的水电机组数据信息，并与水电机组不同运行工况下的各单元标准区间数据进行对比和分析，得出水电机组工作情况；根据水电机组工作情况选择是否启动报警程，本发明算法简单，计算量小，识别精度高，轴心轨迹形状自动识别对于机组故障诊断自动化具有重要意义。

摘要： 本发明提供一种旋转不变的图像语义信息挖掘方法，首先构建特征生成网络，通过ResNet‑50网络特征图谱的提取；通过主分支特征处理网络对特征图谱进行平均池化和降维处理；通过副分支特征处理网络挖掘旋转不变的图像语义描述符。将主分支特征处理网络得到的一个n维特征与副分支特征处理网络得到的多个n维特征进行特征拼接，得到增强的图像特征描述符。最后利用增强的特征描述符进行不同视角下图像的检索，进而实现地理目标定位。本发明提出一种环形分割策略，使得到的语义块不会受到拍摄方向的干扰，挖掘得到的语义块可以提高图像特征的区分性。

摘要： 本发明提供一种基于旋转不变性图像特征描述子的目标跟踪算法，包括：对同心圆的旋转不变特征进行描述，将当前帧图像之中的跟踪目标表示为的梯度行向量S，将梯度行向量S设置为跟踪目标模板，在输入下一帧图像之后，以当前帧图像之中跟踪目标的中心点为参考点，在下一帧图像上确定待检测区域，在待检测区域内，通过滑动窗口获得多个与跟踪目标面积相同的待匹配区域，获得任一待匹配区域的梯度行向量S’，计算跟踪目标模板S与待匹配模板S’之间的相似性，在计算所有的待匹配区域的相似性之后，获得多个相关性结果，将相关性结果之中的极大值作为最优输出。本发明提供的技术方案更加轻量化，适用于水下图像的描述与跟踪，而且鲁棒性好。

摘要： 本申请公开了基于旋转不变性等变网络应对目标旋转的方法和系统。该方法包括：输入目标的模板图片和视频帧图片；通过对所述模板图片和所述视频帧图片分别卷积以获得其特征图；将所述模板图片和所述视频帧图片的特征图进行互相关；将所述互相关的结果分别进行池化以输出热图；将所输出的热图与数据库标注结果进行比较；如果结果一致，则根据所输出的热图来确定所述目标的位置，以及否则，将所输出的热图用于反向训练经卷积的特征图。本申请还公开了相应的系统。

摘要： 本申请提出了一种用于三维识别的旋转不变性点云表示方法和装置，方法包括：获取三维空间中的点云数据，根据旋转群对应的李代数和黎曼流形结构推导三维旋转的规范坐标表示，并构建点云数据在旋转变换下的齐次商空间；根据三维旋转的规范坐标表示从齐次商空间中获取代表元素，根据代表元素生成点云数据和与点云数据旋转等价的点云数据对应的第一点云特征表示，并对第一点云特征表示进行多级池化，生成具有旋转不变性的第二点云特征表示；根据第二点云特征表示对深度神经网络进行训练，以得到最终的点云处理模型。该方法可以获得具有旋转不变性的点云表示，从而增强三维识别和点云处理方法对输入数据存在随机旋转时的鲁棒性，提高了相应方法的性能。

摘要： 本发明涉及一种基于旋转不变性的影像匹配方法，属于影像配准技术领域。本发明首先提取影像平面内多个方向CNN特征构成方向特征，并将方向特征进行聚合；然后，利用图神经网络SuperGlue进行聚合特征向量搜索，根据各方向匹配点数量得分确定匹配主方向；最后将主方向相邻方向的匹配组合构成最佳匹配，并且输出主方向。为应对较大尺寸图像匹配效率下降明显的问题，本发明还采用先对原始影像降采样，得到缩略图后再进行主方向搜索来提高匹配的效率。本发明可以在保持原有CNN局部特征描述符良好鉴别力的前提下，使匹配算法在不对模型进行重新训练的情况下，具备全方向的泛化能力，能适应任意旋转角度差异的异源影像匹配，并且还能保持一定的匹配效率。

摘要： 本发明涉及遥感图像处理领域，具体涉及一种基于旋转不变的SuperGlue匹配的遥感影像配准方法，在旋转不变的SuperGlue中，采用自适应中值匹配置信度准则(MMC)和几何约束自适应迭代精化，确定遥感图像配准控制点RCP，实现高精度遥感影像变换模型参数估计。该方法采用MMC自适应测度，避免了SuperGlue在确定匹配时对旋转畸变敏感和阈值依赖的缺点，并采用几何约束自适应迭代精化方法提高了匹配点精度，实现了鲁棒性匹配。实验结果表明，该方法对平移、旋转和仿射等不同类型的几何畸变具有较好的鲁棒性。也可以应用于SAR、无人机和高分辨率卫星影像。

摘要： 本发明公开了一种基于旋转不变PM的数据域DOA估计方法，属于阵列信号处理技术领域。本发明通过在平面内的互质阵列来接收来自Q个目标辐射源的辐射信号，将互质线阵分为两个子阵，根据接收信号分别计算各子阵的协方差矩阵。对各协方差矩阵分块并结合解模糊方法和旋转不变PM方法得到辐射源初始DOA估计。将互质线阵看成非均匀线阵，使用真实的物理阵元的位置，在得到初始角度附近的范围内，结合Capon算法的思想构造谱函数并进行谱峰搜索，求出更精确的辐射源的DOA估计。本发明结合旋转不变PM方法和Capon方法，和仅使用旋转不变PM方法的DOA估计相比定位精度和分辨率得到提高；互质阵提升了分辨率和估计精度，旋转不变PM方法提高了算法的运行速度。