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：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：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：复杂曲面的建模是计算机视觉和计算机图形学领域的重要研究内容,在工业制造、目标检测和过程质量控制中具有重要的应用价值。提出一种基于标志点约束的自动匹配建模方法,该方法利用粘贴在目标物体表面的标志点进行匹配,把局部采集的深度像数据匹配到同一坐标系下,实现复杂曲面的自动建模。该方法能有效地实现自由曲面的深度像匹配,并且过程中不需要人工操作就能实现复杂曲面的自动建模,操作简便,在实际工程中具有重要的应用价值。实验结果验证了算法的鲁棒性和有效性。

简介：介绍一种方法,适用于本身缺少可用于匹配纹理的物体.利用激光器投射到物体表面的结构光作为用于匹配的纹理.通过改变激光器投射的方向,在物体表面得到一系列曲线纹理.利用相对定向直接解的方法来确定同名曲线上的同名点,从而达到重建物体表面的目的.

简介：

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：随着指纹识别技术的广泛应用，人们对指纹匹配速度和精度的要求越来越高。为了满足用户的需求，研究人员提出了许多优秀的匹配算法，其中点匹配算法是目前研究较广泛的一种算法。由于指纹录入时产生旋转、平移和非才性形变，一般在进行精确的匹配之前先将指纹进行校正。切践校正算法简单，有利于解决指纹录入时产生的旋转和平移，提高匹配速度。在点匹配算法中，利用特征点的方向信息和坐标信息进行匹配，同时采用自适应阀值法，对指纹录入时产生的非玑性形变具有较好的鲁棒性，可以提高识别率。

简介：通过寻找灰度图像中可能的眼睛区域并进行模板匹配来实现眼睛定位的,本文提出的人眼定位方法是通过寻找灰度图像中可能的眼睛区域并进行模板匹配来实现的,将两个可能为眼睛的图像块相连得到一个新的可能的双眼图像区域

简介：【摘要】：随着无人驾驶、智能交通和三维建模等应用的不断发展，LiDAR点云与影像的匹配成为了一个重要的问题。点云数据通常包含丰富的噪声和无效点，而影像提供了高分辨率的视觉信息。因此，研究如何有效地将LiDAR点云与影像进行匹配，并进行滤波处理，可以提高点云数据的质量和准确性，进而促进相关应用的发展。本文将对LiDAR点云与影像匹配的滤波方法进行研究和应用，探索如何有效地去除噪声、解决遮挡和不匹配问题，并提高匹配结果的准确性和完整性。

简介：摘要：中国地域辽阔，但水土资源分布不平衡，呈现出农业用地占比大，农业对水资源需求量和耗费量巨大等特点。水土资源的量、质及匹配关系对农业发展前景有着深刻的影响。随着人口增加和经济快速发展，水土资源的自然状态不断遭到破坏，其供需矛盾日益激烈，诱发了一系列农业生态问题。通过研究农业水土资源匹配特征系数，来反应特定区域农业生产可供水资源和耕地资源在空间上适宜匹配的量比关系，为农业发展提供科学决策是现阶段最基础、可行的做法。本文基于地理信息系统（GIS）对数据提取、分析的优势，分析了农业领域的水土资源匹配特征，以期为因地制宜布局农业、改进农业水土障碍因子提供依据。

简介：针对传统尺度不变特征变换（筛）匹配算法的低速特性，提出了一种改进的匹配算法。首先，检测到的特征点和特征点匹配的速度是通过添加极线约束的改进；然后根据特征点匹配的单应矩阵，通过最小二乘法得到的；最后，根据单应矩阵，左图中的点可以被映射到正确的图像，如果定位点和右图像匹配点之间的距离小于阈值，匹配点对是保留，否则丢弃。实验结果表明，与改进的匹配算法，匹配时间减少了73.3%和匹配点是完全正确的。此外，改进的方法是强大的旋转和平移。

简介：随着质量问题日益严重,企业在提高自身竞争力和效益的过程中,企业开始采取一系列的质量管理实践来达到提高产品或服务质量的目的,实施效果却不尽相同,有学者研究表明有诸多因素对质量管理实践有重要影响。本文主要从员工工作特征的角度来研究质量管理实践和工作特征的关系,利用聚类分析把企业分成三类,每一类企业都有其对应的工作特征水平,分析产生这种现象的原因,进而使质量管理实践与工作特征能很好的匹配,达到在适当的工作特征下更有效的实施质量管理实践,为企业提高产品质量和效益提供建议。

简介：针对复杂背景下的动态目标跟踪问题，提出了一种基于边缘检测，综合多图像特征与伺服机构位置信息进行匹配的目标识别跟踪方法。利用SUSAN算法检测边缘，提取出单帧图像中的可疑目标，依次选用灰度、目标几何、伺服机构位置信息和边界不变矩信息匹配，完成目标的识别。采用kalman预测滤波对脱靶量滞后时间进行补偿，选用目标空间位置进行多步预测，引导伺服机构跟踪。外场实验表明，该方法能有效她匹配识别出目标，并保持连续稳定的跟踪。

简介：通过仿真对比研究了基于特征匹配的目标识别算法快速性及鲁棒性问题.采用目前常用的STAR、FAST、SIFT（scaleinvariantfeaturetransform）、SURF（speededuprobustfeatures）、ORB（orientedFASTandrotatedBRIEF）、BRISK（binaryrobustinvariantscalablekeypoint）和FREAK（fastretinakeypoint）等算法,对算法快速性和鲁棒性进行比较,并通过不同检测子与描述子的相互结合,找出最佳组合方式,提出了一种运用匹配点数与总耗时的比值来衡量算法综合性能好坏的新方法.仿真对比证明,FAST检测子、BRISK描述子以及STAR与BRISK的组合具有较好的性能.

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：摘要：航空激光雷达被广泛用于估算森林参数(树高、伐面积、积聚、封闭等)，从而能够准确地描绘森林的三维结构，它不仅提高了森林资源调查和监测的效率，而且降低了成本，产生了高精度数字高程模型和一系列森林参数估计产品，并向森林管理人员提供了关于森林结构的丰富而详细的信息。小区域无人机遥感图像的购置成本低于航空激光雷达。目前，大多数利用航空遥感获得的点云估算森林参数的研究是在分散的森林地区进行的。鉴于上述情况，本文件分析了不同密度无人机图像密集匹配点云与机载激光雷达点云之间的差异，以便为在森林资源调查监测中使用无人机提供技术参考。