点特征

摘要： 针对目前基于点特征图像匹配算法在三维重建、自动驾驶、目标跟踪上存在的运行速度及匹配精度等性能问题,设计了多种实验测试不同种类算法在不同环境下的性能。首先,总结并分析了传统图像匹配算法的发展历程,以常用的SIFT算法及其变种为例,结合机器学习降维等方法获得更好的性能。然后,详细阐述了基于深度学习的点特征图像匹配算法,通过与基于传统图像匹配算法的框架比对,总结两类算法的优劣。最后,通过大量实验,对比并分析不同算法之间的性能差异与原因,这些结果对于基于点特征的图像匹配算法的研究与不同领域对于算法的选用具有指导意义。

摘要： 目的为了提高锂电池丝印图像配准精度,从而解决产品质量检测中的漏检和误报问题,研究点特征提取算法在锂电池丝印图像配准中的应用。方法对基于点特征的锂电池丝印图像配准进行综述,首先概述点特征提取算法的发展历程,然后着重围绕Harris,SIFT,SURF,ORB和AKAZE等5种经典的点特征提取算法进行分析,并介绍近几年的提升算法,最后对锂电池丝印图像进行配准测试,利用几种测评技术对实验效果进行分析,总结不同点特征提取算法在锂电池丝印图像配准中的优缺点和适用性。结果实验结果表明,AKAZE算法提取的特征点具有较高的重复率和匹配准确率,经过配准后的定位误差也都控制在1个像素以内,但是该算法的尺度不变性较差。结论相较于前4种算法,AKAZE算法具有较高的可靠性和稳定性,能够满足锂电池丝印图像配准的实时性和高效性需求。

摘要： 目前,视觉SLAM受到越来越多的关注.其中,特征点法视觉SLAM因其计算量相对较小而成为研究热点.论文对视觉SLAM中常见的三种点特征提取算法进行研究与对比分析,为以后的研究奠定基础.

摘要： 图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、 低分辨率的多张图像,经过相应的图像配准与融合算法,拼接成一张具有高分辨率、 宽视角的全景图像.针对二维图像拼接方法,综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展,重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法.其中,图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法.分析了各种算法的主要进展、 典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状.最后,通过各种方法研究与应用情况推测,展望了未来图像拼接技术的发展趋势.

摘要： Image registration based on SIFT is an important technology in image processing.This technology has been widely used in many fields such as remote sensing mapping, object identification, image and video retrieval, navigation guidance and scene classification.With the study of existing documents of SIFT image registration, the classical SIFT algorithm is introduced in this paper.And the improved methods of SIFT are divided into two categories:the improvement of feature point extraction and the improvement of image registration.And then, the systematical introduction of them are conducted.At the same time, several performance evaluation standards of feature points image registration algorithms are introduced, and the research prospects of this algorithm are forecasted.%SIFT图像配准是图像处理领域的一项重要技术, 在遥感测绘、目标识别、图像及视频检索、导航制导和场景分类等多个领域应用广泛.在对现有SIFT图像配准文献研究的基础上, 介绍了经典SIFT算法, 将各种SIFT改进方法划分为基于特征点提取的改进和基于图像匹配的改进两类, 对各类型的改进方法进行了系统阐述.介绍了点特征图像配准算法性能评价指标, 展望了该算法的研究前景.

摘要： SIFT图像配准是图像处理领域的一项重要技术,在遥感测绘、目标识别、图像及视频检索、导航制导和场景分类等多个领域应用广泛。在对现有SIFT图像配准文献研究的基础上,介绍了经典SIFT算法,将各种SIFT改进方法划分为基于特征点提取的改进和基于图像匹配的改进两类,对各类型的改进方法进行了系统阐述。介绍了点特征图像配准算法性能评价指标,展望了该算法的研究前景。

摘要： 为了使用两台标定的高速相机获取点特征柔性物体的三维运动轨迹,提出了一种实用的点特征柔性物体三维运动恢复方法,包括图像空间重建、时间序列重建等步骤.其中空间和时间序列重建是三维运动恢复的核心部分,在空间重建方面,使用椭圆拟舍得到图像上点的坐标,并根据马氏距离寻找匹配点,然后利用三角测量法计算空间三维点;在时间序列重建方面,利用搜索方法匹配点前后图像坐标,从而实现运动过程的三维恢复.然后利用重建结果计算运动柔性物体的速度、加速度、曲率变化等重要参数.实验结果表明,该三维运动恢复方法提高了空间序列匹配的速度和准确度,有效地实现了时间序列的匹配,减少了整个重建过程的时间.通过对目标的重建,准确地获得了物体的三维运动数据.

摘要： 针对SIFT算法存在内存消耗多、运算速度慢的问题,采用金字塔和分块策略,首先对原始影像进行粗配准,然后再作分块影像匹配,在匹配过程中根据局部熵过滤掉冗余特征点,并使其均匀分布于影像,以实现精确配准.对错误匹配点先利用相关系数初步剔除错误点,再利用极线约束对错误匹配点进行精细剔除,最后将RANSAC算法应用于剩下的匹配点,进一步提高匹配精确度.

摘要： 融合点特征拓扑结构射影不变量和空间统计分布特征提出1种三维模型检索新方法,在统一框架中结合模型的拓扑结构特征和统计特征进行模型检索.首先,通过模型数据预处理完成各模型的姿态标准化和缩放标准化;然后,引入空间区域划分和随机分布采样方法,构建三维模型的点特征拓扑结构射影不变量进行三维模型检索,提高三维模型检索的准确率与鲁棒性;最后,对比分析了本文算法与其他算法的Recall-Precision,验证了算法的有效性.

摘要： To improve the precision and stability of the calculation of geometric feature topology projective invariants based on image information ,an improved algorithm based on point features was proposed .A homogeneous algorithm based on hybrid fea‐tures model was presented to get topology projective invariants by combining line features and point features ,and any two points of a straight line were introduced into invariants equation using multi‐pixel characteristics of line features .The anti‐jamming ability was then enhanced and the matching error rates were reduced .Matrix method was applied and invariants function was built using the solvability and existence constraints of invariants .The results of old and new algorithms were analyzed through Matlab simulation and the high precision and stability were verified by the topology projective invariants based on the hybrid fea‐tures algorithm .%为提高图像信息中几何特征拓扑结构射影不变量计算的准确度和精度，在点特征拓扑信息提取算法的基础上进行改进。将直线特征与点特征结合，引入基于混合特征模型的齐次算法，获得拓扑结构的射影不变量，利用直线特征多像素点的特性，将构成直线的任意两点引入不变量方程中，增强计算的抗干扰能力，降低匹配错误率，运用矩阵运算方法以及不变量的可解性约束和存在性约束构造不变量函数。通过M atlab仿真对新旧算法得出的结果进行分析，验证了由混合特征算法获得的拓扑结构射影不变量的高精度性和高稳定性。

摘要： 本申请提供一种区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置，其在取得指纹输入影像后，会从指纹输入影像中截取特征点，将指纹特征点与非指纹特征点区分开来，并且删除非指纹特征点。借此，本申请区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置可避免用户的指纹注册模板中存在非指纹特征点，以避免非指纹特征点干扰指纹辨识的结果，进而可以提升辨识使用者身份的安全性与正确性。

摘要： 提供了一种特征点关联系统，配备有：集合创建单元，用于接收要比较的多个特征点组，并且创建作为由近似局部转换参数的特征点对构成的集合的多个特征点对集合；集合选择单元，用于从多个特征点对集合当中选择包括在特征点对集合中包括大元素计数的特征点对集合；以及对应特征点确定单元，用于从包括在所选择的特征点对集合中的特征点对当中确定用于关联的特征点对作为正确对应特征点，并且使能输出。从而，在所比较的特征点组之间存在的特征点的正确组合被对应。

摘要： 本发明公开了一种脉搏波形第一特征点和第二特征点的提取方法，所述方法包括：选取包括多个脉搏周期的一段脉搏波信号，通过极大极小值点确定所述脉搏波信号中主波的至少一个波谷，和至少所述波谷之后的下一个主波的波峰；在所述波谷与下一个主波的波峰之间，获取ymin和ymax；对所述脉搏波信号进行一阶求导，得到所述脉搏波信号的一阶导数，从所述一阶导数中并获取diff1min和diff1max；根据不同的判断条件，提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点。采用本发明的方法可以更准确地提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点，有效提高了特征点提取的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于特征点局部特征剔除误匹配特征点方法，其包括以下步骤：SIFT特征点检测，利用构建的高斯尺度空间，进行极值点检测，获取关键点；特征点匹配，基于获取的关键点描述符信息，利用欧式距离计算第一幅图像中的点距离第二幅图像中最近距离和次近距离，最近距离越小，则匹配程度越高；基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点方法，采用宽松阈值的比率测试为粗剔除，剔除少量误匹配特征点，保证足量匹配正确的特征点；分别在两幅匹配图像中构建局部坐标系，根据点集中匹配的特征点在局部坐标系下特征值的相似度，剔除误匹配，实现精剔除。本发明有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配，可获得准确度高的点集。

摘要： 本申请提供一种区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置，其在取得指纹输入影像后，会从指纹输入影像中截取特征点，将指纹特征点与非指纹特征点区分开来，并且删除非指纹特征点。借此，本申请区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置可避免用户的指纹注册模板中存在非指纹特征点，以避免非指纹特征点干扰指纹辨识的结果，进而可以提升辨识使用者身份的安全性与正确性。

摘要： 本发明实施例提供一种特征点匹配方法、三维重构过程的特征点匹配方法及装置，其中方法包括：根据SURF算法对两幅图像进行特征点匹配，获得多个特征点对；根据预先设置的斜率阈值和距离阈值对所述特征点对进行过滤；根据RANSAC算法对特征点对集合中的特征点对进行误匹配剔除；计算所述更新后的特征点对集合中的特征点对内的平均距离、距离标准差、平均斜率和斜率标准差并共同作为过滤标准，根据所述过滤标准对更新后的特征点对集合再次进行过滤，将再次过滤后的特征点对集合中的特征点对作为所述两幅图像的特征点匹配结果。本发明实施例不仅可以提高算法的运算效率，得到的特征点对精度也更高。

摘要： 提供了一种特征点关联系统，配备有：集合创建单元，用于接收要比较的多个特征点组，并且创建作为由近似局部转换参数的特征点对构成的集合的多个特征点对集合；集合选择单元，用于从多个特征点对集合当中选择包括在特征点对集合中包括大元素计数的特征点对集合；以及对应特征点确定单元，用于从包括在所选择的特征点对集合中的特征点对当中确定用于关联的特征点对作为正确对应特征点，并且使能输出。从而，在所比较的特征点组之间存在的特征点的正确组合被对应。

摘要： 本发明公开了一种脉搏波形第一特征点和第二特征点的提取方法，所述方法包括：选取包括多个脉搏周期的一段脉搏波信号，通过极大极小值点确定所述脉搏波信号中主波的至少一个波谷，和至少所述波谷之后的下一个主波的波峰；在所述波谷与下一个主波的波峰之间，获取ymin和ymax；对所述脉搏波信号进行一阶求导，得到所述脉搏波信号的一阶导数，从所述一阶导数中并获取diff1min和diff1max；根据不同的判断条件，提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点。采用本发明的方法可以更准确地提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点，有效提高了特征点提取的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种检测场景特征点与图像点特征间匹配中误匹配的方法，该方法可处理存在动态物体的场景，首先对图像进行基于先验的随机抽样，获得样本数据，然后使用给定的假设将样本点区分为内点和外点，并使用内点的数量和分布对假设进行评价，直到假设满足给定的终止条件，最后利用获得的最佳假设和最佳样本获得具体应用所需的模型或数据；即使在存在大量误匹配或动态匹配点的情况下，本发明仍能实时地检测正确的静态匹配点；本发明在检测精度和运行效率两方面明显优于现有误匹配检测方法。

摘要： 本发明公开了一种基于汗腺点特征和指纹图像特征点的指纹活体识别方法。该方法是基于活体指纹在红外显微镜下会显示汗腺分布及指纹等信息，首先用红外显微镜提取指纹的红外图像与指纹可见光图像。然后提取指纹的红外图像上的汗腺点作为特征点，与模板的指纹红外图像进行匹配。然后计算每对对应点之间的欧式距离，与阈值进行比较。再提取指纹图像特征点进行匹配，计算每对对应点之间的欧式距离，然后与阈值进行比较，判断两个指纹是否来自同一手指。本发明不仅能够节约时间，而且能够有效抑制指纹图像平移和旋转产生的影响，也可以解决由于挤压时用力大小不同而产生的指纹形变，而且能够快速准确的判断出待识别指纹与模板指纹是否匹配。