多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

一种基于改进SIFT的图像盲取证算法

针对常见的复制粘贴篡改,提出了一种基于改进SIFT（Scale Invariant Feature Transform）的图像篡改检测算法。首先,把待检测图像划分成多个矩形的ROS（Regions of Suspicion）区域,利用改进的SIFT算法提取各个ROS区域的关键点;然后,利用马氏距离原理对特征点对进行筛选与匹配,通过直线将这些匹配点连接起来,对复制粘贴区域进行准确定位。实验表明,该算法不仅降低了运算复杂度,而且对篡改区域的平移、缩放,旋转、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果。     

基于不变矩和角点特征的目标识别*

在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法     

基于图像拼接技术的电子对景图制作技术?

针对当前对景图制作存在的问题，提出了一种基于图像拼接技术的电子对景图的制作技术，该技术采用SIFT算法提取海区图像的特征点，使用RANSAC算法对特征点进行精确提纯，最后使用加权平均法实现图像的平滑过渡。实验表明该技术可实现海区图像的无缝拼接，真实感强。