简介：

简介：摘要：目前在检测机械加工零件表面缺陷时，存在检测精度差的问题，导致检测结果不理想。提出了一种基于图像角点匹配的机械零件表面缺陷检测方法。利用曲率空间检测零件的角点，利用泰勒级数删除伪角点。在特征点邻域的梯度方向上进行角度限制和最近投影，利用双向匹配方法对加工零件图像进行角点匹配。在上述操作的基础上，利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割，最终实现机械加工零件的表面缺陷检测。实验结果表明，该方法能够获得高精度的零件表面缺陷检测结果，能够准确测量加工零件的缺陷厚度、孔洞缺陷和缺陷最大边界距离。

简介：在模糊和含噪声的红外图像配准中,利用角点检测实现特征点的选择,在提高角点提取效率的同时又保证了角点提取的精度。根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,然后由对应的特征点对估计出仿射变换的参数。实测的数据和计算结果表明,这种方法对于双波段红外图像的配准是有效的,而且有利于后续的图像融合。

简介：摘要：本文研究了基于人工智能的深度学习的红外图像特征点匹配方法。通过选择合适的数据集和预处理技术，本文设计了卷积神经网络（CNN）架构，并采用特征点匹配算法和特征转换方法进行匹配。通过实验评估和性能比较，结果表明基于深度学习的方法在红外图像特征点匹配方面取得了显著的性能提升。本研究的成果对于红外图像处理和特征点匹配领域具有重要意义。

简介：二维特征点的检测和提取是进行图像配准、目标识别和运动匹配的关键技术.针对不同的后继任务,检测和提取的方法也有所不同.在多目标跟踪和识别技术中,图像稳定是必要的处理过程,而如何找到对应的特征点则是其难点所在.本文基于Gabor小波变换,提出了一种新的分散型自适应策略.该方法能够迅速、有效地在前后两帧图像中找出可能的对应特征点,以便进行特征点匹配,从而完成图像稳定.实验表明,本文方法检测到的特征点能够确切代表两帧图像间的运动情况,从而为图像稳定提供了可靠的基础.

简介：摘要对传统火灾探测器在某些特殊场合失效的问题，开发基于安防监控系统和计算机视觉方法的视频火灾探测技术展现出广阔前景。然而，现有的视频火灾探测技术不能有效去除复杂场景中的干扰，容易造成严重的误报漏报现象。本文介绍了视频图像采集的过程，视频流格式和图像采集的程序实现。当图像采集到计算机内存并填充DIB位图结构后，为方便后续的图像分割，需对图像进行预处理。

简介：

简介：针对Harris算法阈值根据经验人为设定、在图像不同对比度区域无法有效提取角点的问题,提出了一种自适应改进算法。首先,采用九宫格法对图像像素点进行筛选;然后,对筛选出的像素点,计算其局部均方差,从而确定各像素点所在区域的对比度;最后,根据对比度使用自适应阈值对图像进行检测,获得最佳匹配角点。通过试验结果验证了算法的有效性和可行性。

简介：运用计算机图像拼接技术,提出一种将炮管内膛局部表面照片快速无缝拼接的算法。该算法选择Harris角点检测算子对特征点进行自动提取和匹配,通过对匹配过程的松弛迭代,消除误匹配;采用加权融合算法进行内膛图像融合,生成无缝拼接的内膛表面图。

简介：通常，图像拼接的步骤包含3个，分别为图像配准、图像对齐与光束法平差、图像后处理。应用传统算法开展图像拼接工作时，拼接出来的图像存在质量不高的问题，因此，本文以线特征及网格优化为基础，分析了能够提升拼接质量的图像拼接算法，以便能更好的开展图像拼接工作。

简介：通过对基于投票机制的特征匹配算法的分析与仿真,选用矢量投票方式获得的匹配结果,实现了SAR（合成孔径成像）图像匹配。

简介：增强现实领域中跟踪技术是一个很重要的研究课题，其中特征点的实时匹配是跟踪算法的关键之一，而跟踪算法中传统的匹配方法复杂，对跟踪的实时性影响较大。为此，应用尺度不变特征变换（SIFT）方法提取SIFT特征，采用基于KD树的最近邻搜索算法实现特征点匹配，可降低算法的复杂度，从而提高跟踪算法的实时性。

简介：摘要SIFT算子由于其较强的匹配能力和良好的健壮性成为图像匹配领域研究的热点与难点。但一般应用中SIFT算子提取的特征点的匹配都是在CPU上进行的，这对于维度高达128并且特别是海量的特征点的匹配是非常耗时的。本文提出将CPU上逐个特征点在KD树上进行的BBF搜索改为在GPU上并行进行，并通过实验进行了对比。结果表明，将BBF搜索部分放在GPU上实现，匹配速度会有所提升，这就为SIFT算子进行复杂影像的匹配提供了更广阔的的应用空间。

简介：摘要：中华民族几千载峥嵘岁月里留下了琳琅满目的物质物品，它们的存在无疑是瑰宝。其中非物质文化遗产民族刺绣图案最具有代表性。然而时代变迁，科技的迅速发展限制了这类传统手工业文化的延绵传承。目前，国内相关智能分类的研究较少。基于这种情况，本文将当今机器学习方法应用于刺绣作品数字资源的保护和传承，从计算机视觉的角度，利用图案识别SIFT，HOG，Haar方法分别采集少数民族刺绣图案的视觉特征，最后结合分类实验结果概括总结三种算法的优劣势，为后人跟进研究基于复杂背景的民族图案及文化传播提供参考。

简介：随着信息化社会的来临，数字图像处理技术成为中学信息技术课程的核心内容之一，网像拼接技术也成为中学生关注的重要实验内容之一。一、图像拼接的一般方法日常生活中的图像拼接主要有以下3种方法。1．直接堆叠在Ps中打开如图1所示的用于拼接的2张原始图像，利用Ps的磁性套索选择工具选取图1（b）中的校徽图像区域，复制该区域图像数据到“七中足球队”图片中，参考效果如图2（a）所示。

简介：在上式中为图像中像素的灰度值,模板中所有的像素都用这个函数进行比较,SUSAN算子使用的是圆形模板进行角点检测

简介：针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(RandomSampleConsensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法查找满足阈值的匹配,接着使用双向匹配交叉过滤方法剔除图像帧中明显的错误匹配,然后对匹配点对的Hamming距离进行排序,将匹配点对距离大于最小距离一定倍数的匹配点对再一次剔除,最后再利用RANSAC算法迭代。分别采用改进RANSAC算法和RANSAC算法进行匹配点提纯实验,实验结果显示,改进RANSAC算法与RANSAC算法相比匹配准确度提高了6.03%,匹配准确度提高至93.46%,匹配点提纯速度提高了26.74%,提纯时间降到0.441s。

简介：图像配准是图像处理的基本任务之一，其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。

简介：摘要：图像匹配是信息领域中的一项重要技术，同时也是其它一些图像处理技术的基础。因此,对现有匹配算法展开研究以提高图像处理质量具有十分重要的意义。本文分析了图像匹配常用方法的优点和不足之处，讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。

简介：图5-4基于金字塔图像融合算法的融合图像,图5-3基于PCA算法的融合图像,图5-5基于SIDWT小波变换的融合图像