一种基于直方图统计特征的直方图匹配算法的研究_朱磊

基于STEP文件的图匹配方法研究

第４期（总第１２２期）　Ｎｏ．４（ＳＵＭ　Ｎｏ．１２２）　机械管理开发　ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ　ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ　ＡＮＤ　ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ　２０１１年８月　Ａｕｇ．２０１　１　

基于ＳＴＥＰ文件的图匹配方法研究　

王　永　

（兰州　业高等专科学校机械系，甘肃兰州７３００５０）　摘要：从零件的ＣＡＤ模型中获取工艺设计所需的加工特征信息是ＣＡＰＰ的基础，也是实现ＣＡＰＰ与ＣＡＤ集成的关　键。研究旨在探讨中等复杂程度的机械零件加工特征识别方法，采取其方法从三维设计软件中得到ＣＡＤ模型。对　该模型输出的ＳＴＥＰＡＰ２０３文件进行处理，获得面特征及其连接边的凹凸性，得到属性邻接图，将其进行处理得到全　凹（或全凸）连接的子图，然后将子图中所有代表毛坯面的节点去掉，剩下的就是各特征对应的特征子图。再按照特　征子图匹配法，将每个子图与预先定义的特征图进行匹配，就得到了所需要识别的特征。实例结果显示，该方法简　

便有效，大大减少了图匹配的计算量。　关键词：ＣＡＤ模型；ＳＴＥＰＡＰ２０３文件；特征识别；属性邻接图；特征子图匹配　中图分类号：ＴＰ３９１．７２　文献标识码：Ａ　文章编号：１００３—７７３Ｘ（２０１１）０４—０１９９—０３　

０　引　言　从零件的ＣＡＤ模型中获取工艺设计所需的加工　

特征信息是ＣＡＰＰ的基础，也是实现ＣＡＰＰ与ＣＡＤ集成　

的关键…。目前，特征技术被认为是实现ＣＡＤ／ＣＡＰＰ集　

成的有效途径，其主要方法有特征识别、特征映射和特　

征造型　－。特征识别被认为是最可行的方法。特征识　

别的主要处理方法有：基于图的方法，单元体分解法，　

基于线索法，基于特征造型的方法　等。基于图的方　

法使用最为广泛　Ｉ，它包括神经网络和图　配两种　

方法。　

特征邻接图通常作为神经网络算法的基础，其网　

络输入一般为面分值或者属性邻接矩阵，特征识别可　

通过神经网络对样本集的训练来实现。但是模型的　

拓扑性和多变性，使得包括神经网络在内的许多人工　

一种基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法

第３４卷第８期　２０１１年８月　计　算　机　ＣＨ１ＮＥＳＥ　ＪＯｕＲＮＡＬ　学　报　ＯＦ　Ｃ０ＭＰＵＴＥＲＳ　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．８　Ａｕｇ．２０１１　

一种基于三维直方图和ＲＦＫＣＮ的图像分割方法　

陈子阳”　王保　亚。’　

（燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛０６６００４）　２　（西北工业大学无人机特种技术国防重点实验室西安　７１００７２）　

摘要该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络（ＲＦＫＣＮ）的图像分割方法．该方法分　为２步，第１步是像素的模糊化，通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像；第２步是通过冗余图像和原始图像　组成一个三维特征矢量集，并利用ＲＦＫＣＮ聚类网络对该特征矢量集进行聚类，从而达到图像分割的目的．由于新　方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息，而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息及其模糊信息，构造出　三维特征空间，根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性，进行有效的融合，增加了聚类分割的精确度．理论分析和　实验表明，该方法具有良好的分割性能．　

关键词　图像分割；三维直方图；边缘检测；抑制式模糊Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络　中图法分类号ＴＮ３９１　ＤＯＩ号：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１１．０１５５６　

Ａｎ　Ｉｍａｇｅ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　３一Ｄ　Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ　ａｎｄ　ＲＦＫＣＮ　

ＣＨＥＮ　Ｚｉ—Ｙａｎｇ¨　ＷＡＮＧ　Ｂａｏ～Ｐｉｎｇ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｒｎａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｙａｎｓｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ，Ｈｅｂｅｉ　０６６００４）　”（Ｄｅｆｅｎｓｅ　Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　ＵＡＶ　Ｓｐｅｃｉａｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ　７１００７２）　

基于SIFT特征提取与Delaunay三角网格剖分算法在图像匹配中的研究

ｌ　ｌ　算法分析　

基于ＳＩＦＴ特征提取与Ｄｅｌａｕｎａｙ　

三角网格剖分算法在图像匹配中的研究　

徐磊张强　（宜宾职业技术学院自动控制工程系四川宜宾６４４００３）　

摘要：以遥感卫星图像作为研究的对象，利用ＳＩＦＴ算法的旋转和尺度不变性，提取图像的特征点并进行匹配。采用三角网格剖分进行特征点的　精简．剔除不符合构网标准的特征点，并且保留原特征点的匹配信息。提高匹配速度和正确匹配的概率。　关键词：图像匹配ＳＩＦＴ三角剖分　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００７－９４１６（２０１３）０５—０１５３・０２　

１引言　

图像配准作为识别领域与图像处理的热门课题，一直为国　内外学者所研究。而遥感图像配准当今已经成为图像处理领域　

研究的一个重要分支。遥感图像的特点是数据量大，重叠度高，　针对遥感图像的图像匹配算法必须快速而准确。一序列遥感图　

像经过匹配后可拼接成一幅包含图像序列信息的、大视场的、清　晰完整的新图像。这种遥感图像拼接技术的关键就在于图像配　

准，对于图像配准，通常情况下对待匹配图像重叠部分的一致性　

求解出图像的投影变换。目前针对遥感图像的配准方法，一般分　为基于特征点的配准法，基于变换域的配准法　。ｌ以及基于灰度　

的配准法。　

２基于ＳＩＦＴ￣征点的图像鼠准算法　

传统的ＳＩＦＴ算法是Ｄａｖｉｄ　Ｇ．Ｌｏｗｅ￣出的基于尺度空间的图　

像局部特征描述算子，它对图像的缩放、旋转及仿射变换保持尺度　

不变性。ＳＩＦＴ算法又称提取尺度不变特征点的方法。对特征点的提　取，本文采用ＳＩＦＴ算法【３１，在提取特征点之前，首先构造高斯差分　

ＤＯＧ尺度空间，设图像的尺度空间定义为Ｌ（ｘ，Ｙ，　），可变尺度高斯函　

数Ｇ（ｘ，Ｙ，　）和图像ｌ（ｘ，ｙ）。则可以得到：　

Ｌ（ｘ，ｙ，　）＝Ｇ（ｘ，　，　）｝ｌ（ｘ，　）　（２－１）　

其中Ｇ（ｘ，　，盯）是尺度可变高斯函数，　

Ｇ（ｘ，Ｙ，　）＝—　ｇ　／２ｏ＂　（２－２）　

基于MSER与ASIFT的鱼眼镜头图像立体匹配方法

丁晨曦;焦英魁;刘蕾

【摘要】The working principle of image stereo matching,the

MSER(maximally stable extremal region)and the ASIFT feature description

operator were introduced.The algorithms of MSER+SIFT, MSER+SURF and

MSER+ASIFT can be applied to the stereo matching of fisheye images

without distortion correction.The ex-perimental results show that,as for the

image matching with great visual changes and big distortion,the

MSER+ASIFT algorithm has better robustness although there is no obvious

advantage in its running speed; com-pared with other algorithms,this

algorithm matches the results most accurately.%介绍图像立体匹配原理、最稳定极值区域 MSER 和特征描述算子 ASIFT.MSER +SIFT、MSER+SURF和MSER+ASIFT算法均可以应用在未经畸变矫正的鱼眼图像立体匹配中.实验结果表明,MSER+ASIFT算法对大视角变换和畸变较大的图像匹配具有很好的鲁棒性,虽然运行速度上没有明显优势,但相比其他算法而言,该算法匹配结果最准确.

【期刊名称】《化工自动化及仪表》

基于CUDA的图像亮度直方图统计

1、先计算原始图像每个像素的亮度：u = (unsigned char)(0.299f * r + 0.587f * g

+ 0.114f * b)。

2、用一个256大小的数组统计每个亮度的点的数量。

C++实现方法：

memset(out, 0, sizeof(out));

unsigned long offset;

unsigned long p;

unsigned char r, g, b, u;

offset = 0;

for(y = 0; y < h; y ++)

for(x = 0; x < w; x ++)

{

p = ((unsigned long *)in)[offset ++];

b = p & 0xff;

g = (p >> 8) & 0xff;

r = (p >> 16) & 0xff;

// 计算亮度，结果0~255

u = (unsigned char)(0.299f * r + 0.587f * g + 0.114f * b);

// 统计

out[u] ++;

}

对1280×1024大小的图像，在QX6600(2.4GHz)上单线程运行时间为17.5ms。 CUDA实现的方法比较复杂。因为如果每个线程处理一个像素然后累加到统计数组中的话，多个线程同时累加一个地址会造成数据错误，需要用原子操作进行排队，大量的线程排队操作会造成计算单元空闲，无法发挥大部分的计算性能。因此从GPU内部架构考虑，最好的方法是分两步。第一步把整个图像分成很多个部分，每个部分用一个线程块(含很多个线程)独立统计，统计结果放在线程块共有的shared memory中(同样需要用原子操作，但是shared memory在GPU内部，速度很快，而且每个SM有独立的shared memory，因此这样操作并行度很高，能使计算单元满载运行);第二步则把各个部分独立统计的结果再累加起来得到总的统计结果。代码比较复杂：

亮度直方图中RGB转亮度的快速算法

1）首先给出标准的亮度公式:

Y(亮度)=(0.299*R)+(0.587*G)+(0.114*B)

式中的 R 代表红色分量的值，G 为绿色分量的值，B 为蓝色分量的值。

2）为便于计算，快速算法不采用标准公式，而使用以下只取小数点后两个有效位的近似公式:

Y(亮度)=(0.30*R)+(0.59*G)+(0.11*B)

3) 对于 24 位图像而言，由于红，绿，蓝三原色分量的值域为0~255，我们完全可以事先将整个

值域与系数的运算结果保存为三个元素大小为256的数组，并进一步将浮点数更改为两个无符号字符

型的方式表示，如将 0.30 改为 { 0, 30 } 表示，其中前一元素表示值的整数部分，后一元素表示

值的小数部分。则三原色的亮度值数组结果如下:(这里数据略去，可自己生成)

static

unsigned char lumRed[256][2]={

......

};

static

unsigned char lumGreen[256][2]={

......

};

static

unsigned char lumBlue[256][2]={

......

};

4) 近似公式变为:

lumin = lumRed[red][0] + lumGreen[green][0]+

lumBlue[blue][0];

lumin1 = lumRed[red][1] + lumGreen[green][1]+

lumBlue[blue][1];

if( lumin1 >= 200 ) lumin += 2;

else if( lumin1 >= 100 ) lumin += 1;

5) 本算法的关键在于将费时的浮点运算转换为两个整数加法和两个判断处理，在嵌入式系统中对于无浮点协处理器的 MCU/MPU 性能的提高是极为显著的。是典型的以空间换时间的算法。

一种基于RANSAC基本矩阵估计的图像匹配方法

第擘　雅２　ｌｌｉ　ｌ　０－ｌｌＩ壤　０　－　００　ｊ　暑　

文章编号：　１６７２．８７８５（２００８）０２．０００５・０４　

一种基于ＲＡＮＳＡＣ基本矩阵估计的　

图像匹配方法　

郭红玉，王　鉴　

（中北大学电子测试技术重点实验室，山西太原０３００５１）　

摘　要：图像匹配的关键是建立两幅图像之间的对应关系，通过极线约束，可以达到这　

一目的。两幅图像之间的外极几何关系可由基本矩阵描述．噪声干扰和对应点中的误　

匹配增加了基本矩阵估计的难度。本文提出一种坐标归一化后基于ＲＡＮＳＡＣ的基本矩　

阵估计方法，有效地解决了因存在误匹配而导致的估计结果恶化。结果表明，所提出　

的方法具有较高的匹配精度。该方法也可用于红外图像中的目标检测．　

关键词：图像匹配；基本矩阵；归一化；　ＲＡＮＳＡＣ　

中圈分类号；ＴＰ３９１．４　文献标识码：　Ａ　

Ａｎ　Ｉｍａｇｅ　Ｍａｔｃｈｉｎｇ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＲＡＮＳＡＣ　

Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　Ｍａｔｒｉｘ　

ＧＵＯ　Ｈｏｎｇ—ｙｕ，ＷＡＮＧ　Ｊｉａｎ　

（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　Ｆｏｒ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎｏｒｔｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　

ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，Ｔａ　ｕａｎ　０３００５１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｉｓ　ｔｏ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈ　ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｗｏ　ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｉｓ　ｃａｌｌ　ｂｅ　ａｃｈｉｅｖｅｄ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ　ｏｆ　ｅｐｉｐｏｌａｒ　ｌｉｎｅ．Ｔｈｅ　ｅｐｉｐｏｌａｒ　ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｗｏ　

ｉｍａｇｅｓ　ｃａｎ　ｂｅ　ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　ｍａｔｒｉｘ．Ｂｅｃａｕｓｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｄｉｓｔｕｒｂｕｌａｎｃｅ　ａｎｄ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎ．　ｄｅｎｃｅ　ｏｕｔｌｉｅｒｓ，ｉｔ　ｉｓ　ｄｉｆｉｃｕｌｔ　ｔｏ　ｅｓｔｉｍａｔｅ　ｔｈｅ　ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　ｍａｔｒｉｘ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ＲＡＮＳＡＣ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　ｍａｔｒｉｘ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ａｆｔｅｒ　ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ　ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ．　

一种基于图像偏离度直方图的LSB匹配隐写检测算法

第１３卷第２期　２０１２年４月　信息工程大学学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｖｏ１．１３　Ｎｏ．２　Ａｐｒ．２０１２　

一种基于图像偏离度直方图的ＬＳＢ　

匹配隐写检测算法　

李　韬　，平西建　，李　侃　

（１．信息工程大学信息工程学院，河南郑州４５０００２；２．西安通信学院，陕西西安７１０１０６）　

摘要：ＬＳＢ匹配采用±１修改模式，以使其ＬＳＢ与待嵌入比特匹配，增强了隐写的安全性，对于　

它的检测是当前的热点、难点。提出一种基于图像局部统计一致性的隐写分析算法。偏离度　

的概念被引出来刻画临域像素的空间相关性，在偏离度直方图上提取了对隐写敏感的特征，并　

加以优化。实验结果表明：在未压缩高精度图像库上也具有良好的检测效果。　

关键词：信息隐藏；隐写分析；ＬＳＢ匹配；偏离度直方图　

中图分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７１—０６７３（２０１２）０２—０２０５—０６　

Ｓｔｅｇａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ＬＳＢ　Ｍａｔｃｈｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　Ｄｅｇｒｅｅ　Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ　

ＬＩ　Ｔａｏ　。ＰＩＮＧ　Ｘｉ．ｊｉａｎ　，ＬＩ　Ｋａｎ　

（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ　４５０００２，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｘｉ’ａｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉ’ａｎ　７１０１０６，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＬＳＢ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ　ｅｍｂｅｄｓ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　ＬＳＢ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｏｖｅｒ　ｂｙ　ｅｉｔｈｅｒ　

ａｄｄｉｎｇ　ｏｒ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｎｇ　ｏｎｅ　ｗｈｅｎ　ｔｈｅ　ＬＳＢ　ｉｓ　ｎｏｔ　ｅｑｕａｌ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｍｅｓｓａｇｅ　ｂｉｔ．Ｔｈｅ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｏｆ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　

基于梯度角度的直方图局部特征描述子的图像匹配算法

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基于梯度角度的直方图局部特征描述子的图像匹配算法

作者：方智文曹治国朱磊

来源：《计算机应用》2015年第04期

摘要：局部特征描述子作为一种重要的图像信息提取方法，被广泛的应用于农业、工业、国防等领域。针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题，提出了一种基于梯度角度的直方图（HGA）的图像匹配算法。该算法先通过加速片段测试特征（FAST）获取的图像关键点，然后采用块梯度计算和飞镖靶型结构对局部区域的结构特征进行描述。HGA有效地实现了在旋转、模糊、亮度等多种变换下的良好匹配性能，并在一定程度上具备抗仿射变换的能力。在各种复杂场景下，与高速鲁棒描述子（SURF）、尺度不变特征转换（SIFT）和FAST定向的抗旋转二进制鲁棒独立基元特征（BRIEF）描述子（ORB）进行的实验对比表明基于梯度角度的直方图局部特征描述子达到了匹配效果和效率的均衡，算法时间约为SIFT的1/3，点对匹配准确率均在94.5%以上。

关键词：角度直方图；局部特征描述子；多自由度；结构特征；图像匹配

中图分类号：TP391.4

文献标志码：A

Abstract：Local feature descriptor， which is widely applied in the agriculture， industry，

national defense fields etc.， is an important method to extract image feature information. In order to

solve the problem that it is difficult to leverage the performances of effect and efficiency， an image

基于MSA直方图的景象匹配算法研究

第39卷󰀁第7期󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁激光与红外Vo.l39,No.7󰀁2009年7月󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁LASER󰀁&󰀁INFRAREDJuly,2009

󰀁󰀁文章编号:1001󰀁5078(2009)07󰀁0788󰀁05󰀂图像与信号处理󰀂

基于MSA直方图的景象匹配算法研究

纪󰀁华1,2,韩广良1,陈小林1,2,王延杰1

(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;2.中国科学院研究生院,北京100039)

摘󰀁要:提出了一种基于MSA直方图的景象匹配算法,用来解决景象匹配辅助导航系统中,由

于拍摄的实时图背景复杂、存在畸变、易受遮挡等因素所带来的匹配困难。该算法利用灰度信

息及其空间分布信息,分别计算目标区域及模板的MSA直方图,并计算匹配度,采用金字塔算

法及中途停止策略进行搜索,对目标进行识别和定位。用cameraman图像、人脸图像和实际卫

星拍摄图像进行了实验,实验结果表明:该算法对仿射变换、轻微透视投影变换、噪声、遮挡及

视角变化具有鲁棒性,且比灰度直方图具有更好的性能,在实际拍摄的图像中能对目标进行准

确的识别和定位。

关键词:MSA直方图;景象匹配;仿射不变量

中图分类号:TP391.4󰀁󰀁󰀁文献标识码:A

StudyonscenematchingalgorithmbasedonMSAhistogram

JIHua1,2,HANGuang󰀁liang1,CHENXiao󰀁lin1,2,WANGYan󰀁jie1

(1.ChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130033,China;

2.GraduateSchoolofChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China)