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基于旋转不变网络和凸相似度量的切片/体数据配准方法

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基于旋转不变网络和凸相似度量的切片/体数据配准方法

作者：王毅凡华中科技大学

学位级别：硕士

切片/体数据配准是二维/三维配准的一个分支,它将来自不同时间、不同成像设备的二维切片图像与三维医学体数据进行配准,辅助医生进行病情评估、术前规划和术后评价等工作,在图像导航、三维医学图像重建、放射治疗引导等方面应用广泛。... 详细信息

切片/体数据配准是二维/三维配准的一个分支,它将来自不同时间、不同成像设备的二维切片图像与三维医学体数据进行配准,辅助医生进行病情评估、术前规划和术后评价等工作,在图像导航、三维医学图像重建、放射治疗引导等方面应用广泛。本研究基于深度学习的思想,针对现有配准算法在参数降维准确性以及模型通用性等方面存在的不足,开展了如下研究:(1)提出基于旋转不变孪生神经网络的实时性切片/体数据配准方法,通过建立一个端到端的神经网络,学习二维切片到平面外变换参数的映射关系。区别于之前的方法,本研究通过提取旋转不变特征和灰度中心化,降低配准变换参数的维度,有效地压缩了数据量;同时引入图像相似度和变换参数预测误差的混合损失函数,进一步提升了模型的配准性能。结果表明,该方法能够在实现参数降维的同时保证配准的精度和鲁棒性。(2)提出基于凸相似度量的通用型切片/体数据配准算法,区别于端到端映射的配准模式,该模型学习的是一种凸相似度计算方法,训练的目标是让网络提取的特征之间的欧式距离与配准的变换参数之间呈现凸函数关系。在实际配准阶段,使用训练好的模型来度量浮动切片与目标切片的相似性,通过随机梯度下降法最小化相似性度量的值,迭代更新变换参数,直至收敛。该方法可以实现大范围内随机初始切片到目标切片的配准,避免了迭代陷入局部最优解的情况;同时模型学习到的凸相似度量可以适用于特征相似的不同数据,使得本算法具备较好的泛化能力。结果表明,模型用于引导配准的迭代优化时,可以在实现较高精度配准的同时具有较好的通用性。

关键词：深度学习切片/体数据配准旋转不变特征特征融合凸函数

基于Gabor小波变换的医学图像纹理特征分类

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计算机工程 2010年第11期36卷 200-202页

作者：宋余庆刘博谢军江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013

Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后... 详细信息

Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明,加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。

关键词： Gabor小波变换医学图像纹理特征分类旋转不变特征支持向量机

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面向场景理解的图像局部特征提取算法研究

面向场景理解的图像局部特征提取算法研究

作者：王璞电子科技大学

学位级别：硕士

图像特征提取技术是图像处理及计算机视觉中的重要研究内容,局部图像特征作为图像特征的重要部分,反映的是图像中局部信息的变化,其不容易受到噪声、光照、尺度、旋转等多种变化的干扰。近年来无人机航拍技术发展迅速,但由于无人机航拍... 详细信息

图像特征提取技术是图像处理及计算机视觉中的重要研究内容,局部图像特征作为图像特征的重要部分,反映的是图像中局部信息的变化,其不容易受到噪声、光照、尺度、旋转等多种变化的干扰。近年来无人机航拍技术发展迅速,但由于无人机航拍图像的尺寸较大、信息复杂、且容易受到噪声、光照、尺度、旋转等变换的干扰。因此,研究对无人机航拍图像能够快速且准确地进行特征提取,且得到鲁棒性高特征的特征提取算法有着重要的理论意义及实用价值。本文主要基于尺度不变特征变换算法,研究对无人机航拍图像特征提取性能较优的算法,完成的主要研究工作如下:(1)研究了图像特征提取算法的基础理论,对图像特征的两大分类——全局图像特征及局部图像特征进行了研究及分析,并对图像特征提取算法的评价标准进行针对性研究,研究内容包括算法的计算复杂度及算法提取特征的重复率。(2)对局部图像特征提取算法的相关理论进行研究,尤其对Moravec、Harris、最小核值相似区以及尺度不变特征变换算法的细节进行深入的研究及分析,并进行实验仿真,结合算法原理得出直观的算法评价,展示了局部特征提取算法在图像处理中的优越性能。(3)基于尺度不变特征变换算法,结合Harris角点检测和最小核值相似区特征检测的算法原理,对尺度不变特征变换算法进行改进,提出了一种适用于无人机航拍图像的特征提取算法。并进行大量数据测试,与尺度不变特征变换算法进行对比,得出改进算法的时间复杂度分析及鲁棒性分析,其中鲁棒性分析包括算法的抗噪性分析、尺度不变性分析及旋转不变性分析。(4)完成了图像处理和计算机视觉基本模型与算法平台的搭建,并对图像特征与描述模块中的大部分算法完成代码的编写、调试、移植及平台集成。

关键词：局部图像特征提取无人机航拍图像尺度不变特征旋转不变特征

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基于多特征融合的警告标志的识别

基于多特征融合的警告标志的识别

作者：高海华东北大学

学位级别：硕士

随着社会的进步、经济的发展、汽车的普及,交通事故频繁发生,其中绝大多数是由于人为因素酿成的,而且大部分是由于驾驶者忽视交通标志而引发的。警告标志作为交通标志的重要组成部分,主要提供警告信息,对驾驶行为具有很强的警示能力。... 详细信息

随着社会的进步、经济的发展、汽车的普及,交通事故频繁发生,其中绝大多数是由于人为因素酿成的,而且大部分是由于驾驶者忽视交通标志而引发的。警告标志作为交通标志的重要组成部分,主要提供警告信息,对驾驶行为具有很强的警示能力。从形状上来说,警告标志一般都是正三角形,所以实现三角形交通标志的有效识别可以适时地提醒司机前方的路况,帮助司机对车辆进行有效控制,这样就能提高行车的安全,最大限度地减少损失。设置警告标志是目前世界各国普遍采取的一种警告控制方式。但由于种种原因,驾驶员在行车过程中并不总能及时、准确地看清警告标志内容。因此,警告标志的自动识别对于汽车安全驾驶具有重要意义。由于警告标志常处于室外复杂的环境下,其识别易受到天气、光照、倾斜、褪色、相似背景等诸多因素的影响,且在性能上既要保证识别率又要满足实时性,因此识别算法的设计难度颇大。本文在总结国内外各种识别方法的基础上,针对现有识别算法的不足进行了改进和创新,设计并实现了一种新型的警告标志识别算法。在检测阶段,为避免光照、天气变化等对图像颜色信息的影响,本文直接利用警告标志的三角形形状特征,采用快速辐射对称的方法,在灰度图像中检测警告标志的候选区域。为了得到更多的边缘细节,提出了基于对数变换的边缘检测算子,并且为了去除噪声对计算量和准确性的影响,提出了一种基于梯度直方图的去除噪声的方法。本文提出的算法能够克服光照等因素的影响,解决了相似背景、标志粘连等问题,避免了Hough变换的耗时,提高了检测的准确性和可靠性。在识别阶段,本文首先提出傅立叶-小波变换方法来提取候选图像的旋转不变特征,从而去除旋转倾斜对目标识别的影响。然后采用One-Against-One SVM多分类器结构对目标进行识别,为了增加识别率、降低误识别率,本文提出一个多帧融合的方法,从而判定一个警告标志是否真正地被识别。实验结果表明,本文提出的算法能对车载视频图像中的警告标志进行准确的定位,并对光照、天气变化、倾斜有一定的鲁棒性,且具有实现简单、实时性较好等特点,为解决警告标志识别中存在的问题和困难提出了一种有效的算法,并为以后的交通标志识别奠定了基础。

关键词：警告标志快速径向对称 HOG 旋转不变特征 SVM多分类器

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金属零件特征分析与识别算法研究

金属零件特征分析与识别算法研究

作者：徐万泽西南交通大学

学位级别：硕士

本文针对智能生产线上的金属零件识别,通过对实际问题的分析提出了识别过程中的主要问题并通过实验设计了相应的解决方法。本文的主要研究内容如下:(一)通过对金属零件的特征分析,研究金属零件匹配过程中存在的难点,提出图像采集方法和... 详细信息

本文针对智能生产线上的金属零件识别,通过对实际问题的分析提出了识别过程中的主要问题并通过实验设计了相应的解决方法。本文的主要研究内容如下:(一)通过对金属零件的特征分析,研究金属零件匹配过程中存在的难点,提出图像采集方法和图像预处理方法:通过对比实验从本文设计的三种布光方法中选取了图像采集质量最好的布光方法;针对相机在同一焦距下采集不同厚度零件时图像的模糊问题,设计了一种能得到纹理特征较为稳定的金属零件图像的图像采集方法;针对背景对识别结果的影响,采用背景相减法提取了图像中的有效零件区域;针对金属零件图像光强噪声对纹理特征的影响,通过对比实验从SSR、MSRCR、基于二维伽马函数的光强处理三种方法中选取了采用最佳参数组时性能表现最佳的光强噪声处理方法。(二)针对金属零件识别设计了一种金属零件分级分类方法CMMP(Classification method of metal parts):首先,通过零件的尺寸特征,将零件由小到大分为了8个一级类别;然后,根据零件的外形特征,对零件外形的矩形度、圆形度、长宽比进行编码,将零件分为27个二级类别;最后,根据第四章中零件的RTMM特征,对零件进行三级分类。分级分类的好处在于将一个包含很多种类的复杂分级任务分解成几个较为简单的分级任务,减少了特征融合时部分纹理特征特性的丢失,提高了识别结果的准确率并减小了算法设计时的复杂度。(三)针对零件旋转和图像中零件侧面区域导致纹理特征变化的问题,提出了一种针对金属零件识别的自适应旋转不变纹理特征RTMM(Ring template of metal parts matching)。首先通过几个圆环将模板图像分割成几个环型区域;其次采用各圆环平均像素排列编码快速定位图像的有效纹理特征表面区域;再次采用图像平均梯度方向作为初始方向矫正纹理特征方向;然后根据各像素点的梯度幅值与梯度方向检测纹理特征稳定点,选取包含纹理特征最多的特征圆环代替整副模板图像作为新的有效模板;最后将梯度方向划分成几个角度区间,统计各区间内的稳定点个数进行编码作为新的纹理特征。RTMM特征解决了金属零件图像中侧面区域和零件旋转对纹理特征的干扰问题,而且通过预选区域筛选特征减少了算法的运算数据量和运算时间,使其符合智能制造生产线上对算法速度的要求。

关键词：金属零件识别 RTMM 图像识别光强处理旋转不变特征

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三维点云关键点局部坐标系重构方法研究

载人航天 2022年第3期28卷 344-349页

作者：许振瑛何宁晁建刚胡帅星中国航天员科研训练中心北京100094 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室北京100094

为实现航天员混合现实训练中的虚实融合效果,克服虚实空间匹配技术中关键点处局部特征描述子匹配率低的问题,提出基于法向量DBSCAN聚类的三维点云关键点处局部坐标系构建方法。采用KD-Tree方法提取待匹配关键点处邻域点云数据后计算各... 详细信息

为实现航天员混合现实训练中的虚实融合效果,克服虚实空间匹配技术中关键点处局部特征描述子匹配率低的问题,提出基于法向量DBSCAN聚类的三维点云关键点处局部坐标系构建方法。采用KD-Tree方法提取待匹配关键点处邻域点云数据后计算各点的法向量,再利用DBSCAN方法对法向量聚类,计算局部坐标系z轴并转换点云重构局部坐标系,消除深度传感器姿态因素对邻域点云坐标值的影响。实验结果表明:该方法在部分立体视觉数据集上的平均重复率为0.44,法向量聚类方法强化了光滑曲面在z轴估计中的权重,避免了散乱数据的影响。

关键词：点云匹配局部坐标系 DBSCAN聚类旋转不变特征

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旋转人脸的表情识别技术研究

旋转人脸的表情识别技术研究

作者：苗二龙郑州大学

学位级别：硕士

人脸表情识别（FER）可以在许多领域得到应用，例如，虚拟现实、视频会议、广播和网络服务中的客户满意度研究、人机交互、机器人控制以及驾车状态检测等，具有非常重要的应用价值，日益成为研究的热点。在FER中，不同环境下捕捉到人脸... 详细信息

人脸表情识别（FER）可以在许多领域得到应用，例如，虚拟现实、视频会议、广播和网络服务中的客户满意度研究、人机交互、机器人控制以及驾车状态检测等，具有非常重要的应用价值，日益成为研究的热点。在FER中，不同环境下捕捉到人脸表情图像相对于训练库中的图像可能存在着一定平面旋转。传统的FER系统解决该问题的方法是在图像预处理的过程中，对表情图像进行校正，使双眼处在同一水平线上，然后通过特征提取和分类，得到识别结果。本文针对该关键问题进行深入研究，提出另外一种解决方案，该方案在不降低识别效果的情况下，避开了图像预处理中的旋转角度校准步骤，提高了识别速度。本文的主要研究工作和创新点如下：1.对FER系统的理论及总体框架结构进行了阐述，同时也对最近的FER领域的研究做了部分总结;对FER的每一个步骤的算法进行了总结研究，重点研究了表情特征提取算法。2.提出一种新的基于极坐标傅里叶变换（PFT）的FER系统，该系统有两个特点：在预处理过程中不需要对图像进行校正;特征提取算法对旋转不敏感，能够将旋转问题转换成平移问题，然后借助于DFT消除平移的影响，从而提取到旋转不变特征。通过理论验证了该系统的两个特点，并在加拿大瑞尔森大学的RML数据库上进行了仿真实验，结果显示该系统具有良好的鲁棒性。3.构建了基于伪极傅里叶变换（PPFT）的FER系统。从理论上说明了PPFT的优势及取代PFT的意义，PPFT通过构造一种伪极网络来近似PFT，而且PPFT具有PFT所没有的快速算法，因此可以提高运算速度，同时PPFT可以通过横向插值和径向插值两步来逼近PFT，也就能够保证识别率。通过实验定量分析了识别率与图像旋转角度之间的关系，验证了该系统更有优势。

关键词：人脸表情识别系统旋转不变特征对数极坐标伪极傅里叶变换图像处理特征提取

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多种点特征的影像匹配质量比较

测绘地理信息 2017年第3期42卷 53-57页

作者：谭靖蒋红彪刘合凤陈时雨北京航天泰坦科技股份有限公司北京100067 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

针对摄影测量中空中三角测量对匹配点的质量需求,提出了几种评价航空影像匹配质量的指标。并依此指标从效率、精度以及稳定性三个方面实验分析了几种常用的点特征匹配算子的匹配效果。本文首先简要介绍了几种点特征匹配算子的基本原理,... 详细信息

针对摄影测量中空中三角测量对匹配点的质量需求,提出了几种评价航空影像匹配质量的指标。并依此指标从效率、精度以及稳定性三个方面实验分析了几种常用的点特征匹配算子的匹配效果。本文首先简要介绍了几种点特征匹配算子的基本原理,然后给出了几种评价影像匹配质量的指标,最后通过使用一组航空影像实验比较了这几种常见的点特征影像匹配算子的匹配效果。

关键词：点特征匹配空中三角测量旋转不变特征影像匹配质量航空影像

耦合随机森林和迁移学习的Quad-PolSAR建设用地提取

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地理空间信息 2020年第8期18卷 88-93,I0002页

作者：梁昊车美琴王欣栗云峰杜培军南京大学地理与海洋科学学院南京210023 南京大学卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 帕维亚大学遥感与通信实验室

提出一种耦合随机森林和迁移学习的多时相建设用地提取方法,借助历史影像提高目标影像的提取精度。首先提取多时相全极化SAR的旋转不变特征,运用随机森林模型提取目标影像建设用地,然后基于迁移学习构建新的随机森林模型提取历史影像建... 详细信息

提出一种耦合随机森林和迁移学习的多时相建设用地提取方法,借助历史影像提高目标影像的提取精度。首先提取多时相全极化SAR的旋转不变特征,运用随机森林模型提取目标影像建设用地,然后基于迁移学习构建新的随机森林模型提取历史影像建设用地,通过集合运算得到最终的目标影像建设用地。基于南京市2008年和2013年两期RADARSAT-2影像的实验表明建设用地提取的整体精度超过97%,kappa系数超过93%,高出单时相结果约6%。研究区城市化进程较强,表现为建设用地向东南和西南方向的扩张。

关键词：多时相全极化SAR 旋转不变特征建设用地提取迁移学习随机森林