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基于sift的甘肃庆阳刺绣针法检测增强算法研究

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甘肃科技纵横 2024年第4期53卷 42-47页

作者：田欢兰州职业技术学院现代服务系甘肃兰州730070

甘肃庆阳刺绣源于黄河流域,制品式样繁复种类多样,是陇东地区特色文化的重要载体。对庆阳刺绣的数字化保护可以作为中华文化传承和活化保护的有力手段。由于刺绣图案和针法具有较为复杂的边缘结构和重复率较高的纹理特征,因此对其进行... 详细信息

甘肃庆阳刺绣源于黄河流域,制品式样繁复种类多样,是陇东地区特色文化的重要载体。对庆阳刺绣的数字化保护可以作为中华文化传承和活化保护的有力手段。由于刺绣图案和针法具有较为复杂的边缘结构和重复率较高的纹理特征,因此对其进行区域检测是一项颇具挑战性的任务。文章选取5种庆阳刺绣中经典针法并建立用于学习训练的图像数据集,通过导向滤波搭建改进检测网络模型sift-E,对针法图案进行实时检测。与sift相比,改进后的方法识别匹配率更高,极大地提升了检测效率。

关键词：庆阳刺绣卷积神经网络导向滤波 sift

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基于3D-sift与4PCS融合的大数据量点云快速配准方法

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计算机与现代化 2024年第2期 1-6页

作者：李家乐李哲润赵勇张杨上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 绍兴市特种设备检测院浙江绍兴312071

测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键。针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换(3D-sift)与4点快速鲁棒匹配算法(4PCS)融合的测量点云与模型点云配... 详细信息

测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键。针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换(3D-sift)与4点快速鲁棒匹配算法(4PCS)融合的测量点云与模型点云配准方法。首先利用深度相机对零件进行点云提取并对提取到的测量点云进行降噪和滤波处理;接着利用3D-sift特征点提取算法对测量点云和CAD模型点云进行特征点提取;最后把提取的特征点作为4PCS算法的初始值进行2种点云数据的配准。与常用的4PCS算法、Super-4PCS算法相比,在算法仿真与实际应用实验结果表明,本文算法在保证配准精度的前提下将配准速度提高30%以上。

关键词：测量点云模型点云 sift 4PCS算法点云配准

基于融合sift算法的光伏电站安监图像精准识别技术研究

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粘接 2024年第2期51卷 143-146页

作者：熊昌全张宇宁刘育唐道建国家电投集团四川电力有限公司四川成都610213 国家电投集团西南能源研究院有限公司四川成都610213

随着我国“双碳”工作的不断推进,光伏电站的规模逐渐扩大。为解决光伏电站图像安防技术中存在的拍摄角度、光线影响大,识别准确率低的问题,提出了一种基于sift的光伏电站图像安防技术。通过sift算法提取光伏电站图像特征点,解决了光线... 详细信息

随着我国“双碳”工作的不断推进,光伏电站的规模逐渐扩大。为解决光伏电站图像安防技术中存在的拍摄角度、光线影响大,识别准确率低的问题,提出了一种基于sift的光伏电站图像安防技术。通过sift算法提取光伏电站图像特征点,解决了光线、角度带来的识别误差问题;通过卷积神经网络方法准确的识别了光伏电站车辆、人员、动物、积雪等安防问题。该方法在某光伏电站进行应用,其光伏电站图像安防识别准确率平均为99.7%。所提方法能有效提高光伏电站图像安防识别准确率。

关键词：光伏电站 sift 安防技术 CNN 三维模型图像形态学

基于多特征融合和改进sift的目标跟踪算法

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郑州大学学报（理学版） 2024年第1期56卷 40-46页

作者：李文举王子杰崔柳上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

在进行跟踪任务时,当运动目标发生形变或旋转以及受到光照变化或背景干扰时,会发生偏移现象或丢失跟踪目标,从而导致跟踪精度降低。据此,提出基于多特征融合和改进sift的目标跟踪算法。在图像的高熵部分进行特征点的提取,并使用哈希算... 详细信息

在进行跟踪任务时,当运动目标发生形变或旋转以及受到光照变化或背景干扰时,会发生偏移现象或丢失跟踪目标,从而导致跟踪精度降低。据此,提出基于多特征融合和改进sift的目标跟踪算法。在图像的高熵部分进行特征点的提取,并使用哈希算法将错误匹配的特征点剔除。同时对感知哈希和差异哈希进行改进,将改进后的图像哈希特征、颜色特征和sift特征进行融合并应用于跟踪算法。将算法在OTB-100数据集上进行实验,成功率达到了94.3%。

关键词：目标跟踪图像哈希信息熵颜色矩 sift

A fully automatic registration approach based on contour and sift for HJ-1 images

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Science China Earth Sciences 2012年第10期55卷 1679-1687页

作者： NI XiLiang CAO ChunXiang DING Lin JIANG Tao ZHANG Hao JIA HuiCong LI GuangHe ZHAO Jian CHEN Wei JI Wei XU Min GAO MengXu ZHENG Sheng TIAN Rong LIU Cheng LI Sha State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences and Beijing Normal University Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of Sciences Beijing 100101 China Graduate University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of Sciences Beijing 100101 China Shandong University of Science and Technology Qingdao 266510 China 5 Beijing University of Technology Beijing 100124 China Beijing University of Technology Bering 100124 China

To achieve a fully automatic registration between HJ-1 CCD images and HJ-1 infrared images is a difficult task as it must deal with the varying illuminations and resolutions of the images,different perspectives,and the local deformations within the *** this paper,aimed at those registration issues,a fully automatic registration approach based on contour and sift is *** registration technique performs a pre-registration process using contour feature matching algorithm that decides the overlapping region between a reference image and an input *** the coarse regions are obtained,it performs a fine registration process based on sift detector and a local adaptive matching *** the fine registration process,image blocking theory is used,which not only speeds up the features extraction and matching,but also makes the matching point pairs distributed uniformly in images,and further improves the accuracy of input image *** with visible images and infrared images from HJ-1A/B demonstrate the efficiency and the accuracy of the proposed technique for multisource remote sensing images registration.

关键词： automatic registration contour sift coarse matching fine registration local adaptive strategy

Photometric invariant feature descriptor based on sift

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Chinese Optics Letters 2012年第B06期10卷 63-68页

作者：高明亮杨晓敏余艳梅罗代升 College of Electronics and Information Engineering Sichuan University Chengdu 610065 China

For many years, various local feature descriptors have been proposed. Among them, Lowe＇s scale invariant feature transform （sift） descriptor is the most successful one and has been proven to be performed better on the distinctiveness and robustness than other descriptors. However, sift descriptor is based on gray level images and pays little attention to the color information which can be a powerful cue in the distinction and recognition of objects. To increase the discriminative power, color features have been plugged into the feature descriptors only recently. In this letter, we study the photometric invariant properties of the Lowers sift, Huesift, rgsift and Csift based on color diagonal offset model. Theoretical and experimental results show that the four descriptors are not fully invariant to photometric transformation. To solve this problem, a new color invariant framework based on color diagonal offset model is proposed in this letter. Exnerimental results validate our Dronosed framework.

关键词： sift 特征描述光度颜色特征描述符局部特征特征变换提示信息

Automatic GUI Test by Using sift Matching

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China Communications 2016年第9期13卷 227-236页

作者： Xiaoxin Fang Bin Sheng Ping Li Dan Wu Enhua Wu Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China The State Key Laboratory of Computer Science Institute of SoftwareChinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Mathematics and Information Technology The Education University of Hong KongHong KongChina China Southern Power Grid GuangzhouChina Faculty of Science and Technology University of MacaoMacaoChina

In software development process, the last step is usually the Graphic User In- terface（GUI） test, which is part of the final user experience （UE） test. Traditionally, there exist some GUI test tools in the market, such as Abbot Java GUI Test Framework and Pounder, in which testers pre-configure in the script all desired actions and instructions for the computer, nonetheless requiring too much of invariance of GUI environment; and they require reconfiguration in case of GUI changes, therefore still to be done mostly manually and hard for non-programmer testers to. Consequently, we proposed GUI tests by image recognition to automate the last process; we managed to innovate upon current algorithms such as sift and Random Fern, from which we develop the new algorithm scheme retrieving most efficient feature and dispelling inefficient part of each algorithm. Computers then apply the algorithm, to search for target patterns themselves and take subsequent actions such as manual mouse, keyboard and screen I/O automatically to test the GUI without any manual instructions. Test results showed that the proposed approach can accelerate GU! test largely compared to current benchmarks.

关键词： GUI test image recognition sift random fern.

Robust image matching based on sift and delaunay triangulation

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Chinese Optics Letters 2012年第B06期10卷 54-58页

作者：窦建方李建勋 Department of Automation Shanghai Jiao Tong University and Key Laboratory of System Control and Information Processing Ministry of Education of China Shanghai 200240 China

Image matching is an important question in computer vision, however, due to the large viewpoint and similar regions, there exist false matches. A robust matching method-DelTri is proposed. Based on the initial matching of Scale Invariant Feature Transform, the matched keypoints are respectively triangulated to create the triangulation net, which can express the overlapped physical structure of the objects. The matched triangles can lead to the final matches. Compared with classical RANSAC, experiments show that DelTri can improve the match robustness, including matching accuracy and magnitude efficiency.

关键词： Delaunay三角网图像匹配鲁棒性 sift 计算机视觉匹配方法特征变换物理结构

基于空间变换迭代的sift特征图像匹配算法

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红外与激光工程 2013年第12期42卷 3496-3501页

作者：杨新锋滕书华夏东南阳理工学院计算机与信息工程学院河南南阳473004 国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

sift(Scale Invariant Feature Transform)特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用sift特征进行匹配,存在两个问题:易受匹配参数的影响,出现较多的错漏匹配现象;只适用于相似变换情况下的图像匹配... 详细信息

sift(Scale Invariant Feature Transform)特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用sift特征进行匹配,存在两个问题:易受匹配参数的影响,出现较多的错漏匹配现象;只适用于相似变换情况下的图像匹配,对于高维的仿射变换情况则难以奏效,而在实际图像匹配中这种情况更为常见。针对以上问题,提出了一种空间变换迭代的sift特征图像匹配方法。把sift特征点集匹配转化为sift特征向量与点集的几何分布信息相关的函数最优化求解问题,通过在确定性退火框架下,迭代求解空间仿射变换与点集匹配对应关系,最终得到最优的sift特征点匹配关系。仿真实验表明:在较大仿射变换情况下该方法仍能实现图像sift特征点集的正确匹配。

关键词：局部不变特征仿射变换 sift 图像匹配