导读:本文包含了特征光流论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:金字塔特征光流,特征匹配,视觉里程计,ORB特征
特征光流论文文献综述
赵明富,陈兵,宋涛,曹利波[1]（2019）在《融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究》一文中研究指出图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显着提高。(本文来源于《半导体光电》期刊2019年04期）
周磊,马立[2]（2019）在《基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化》一文中研究指出针对图像特征误匹配数量大的问题,提出一种基于稀疏光流法的ORB图像特征点匹配算法。对特征点进行暴力匹配得到初始匹配点集,利用稀疏光流法计算特征点运动向量,估计出特征点在待匹配图像中的二维坐标位置,剔除偏离估计位置较远的特征点匹配对,最后利用随机抽样一致算法进行几何校验进一步优化匹配结果,达到剔除误匹配的效果。实验结果表明:该算法相较于ORB算子、SIFT算子、SURF算子准确率平均提升了21.6%,较RANSAC-ORB算法准确率平均提升了2%,且该算法对图像光照变换、视角变换、模糊变换、旋转和缩放变换和光照变化具有较好的通用性。(本文来源于《应用光学》期刊2019年04期）
沈梦梦[3]（2019）在《基于光流差异特征的面瘫分级综合评估方法》一文中研究指出面瘫是一种常见的面部疾病,不仅影响患者的身心健康,而且还影响患者的社交活动。而如果面瘫能够及早发现,及时治疗,治疗措施得当,患者就较容易恢复。反之,则会延误疾病的治疗。面瘫的诊断分级为合适治疗方案的制定提供可靠的依据。现有的面瘫分级评估主要关注整体面部状态信息或者外部轮廓信息,关注信息较为单一,忽略面部运动的动态信息,导致分级评估的准确率较低。为此,本文提出一种基于光流差异特征的面瘫分级综合评估方法。该方法兼顾面部状态变化信息以及纹理变化信息,利用光流特征的差异,并考虑面部运动特征;此外,针对不同的面部动作,关注对应的面部区域。最后,综合基于图像和视频数据的面瘫分级评估结果得到最终的评估结果。基于图像数据的面瘫分级评估,方法首先选择面部表情中性状态(无任何表情)和面部表情最大状态的图像数据,进行归一化处理,人脸检测和区域划分等预处理工作。然后提取对应面部及相关区域的光流特征,以及人脸两侧相关区域光流特征之间的差异特征,并利用支持向量机完成面瘫分级评估。对于面瘫的视频数据,提取面部运动时不同区域的光流信息,依据面部运动的对称性计算面部运动左右脸的光流差异特征,基于这些特征进行面瘫分级评估。最后将面向图像数据的评估结果和面向视频数据的评估结果进行分数量化和综合评估,以全面分析面瘫患者面部表情肌功能差异情况,完成面瘫分级的综合评估。实验表明,相对于传统的面瘫分级评估方法,本文提出的面瘫分级综合评估方法在准确率、精确率、召回率都有显着提高,取得良好的效果。研究成果将为利用计算机视觉技术的面瘫分级评估辅助诊断奠定基础,有助于医生对面瘫患者做出快速准确的病情诊断,并给出合理的治疗方案。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
陈志鹏,陈明[4]（2019）在《基于光流法与图像纹理特征的鱼群摄食行为检测》一文中研究指出【目的】借助计算机视觉技术检测鱼群的摄食行为变化,为实现水产养殖中的精准投喂提供参考。【方法】以彩鲤为试验对象,首先对鱼群摄食过程的图像进行中值滤波、直方图均衡化预处理,提取目标鱼群前景图像,然后通过灰度共生矩阵计算鱼群的纹理特征,利用Lucas-Kanade光流法计算鱼群的运动方向矢量,并采用方向熵表征鱼群运动的混乱程度,最后利用支持向量机算法对鱼群摄食图像进行训练检测。【结果】图像预处理方法减少了水质浑浊对鱼群图像检测的影响;基于光流法与图像纹理特征定量分析鱼群的摄食过程变化,避免了水面抖动及水花等复杂因素的影响。该方法的检测准确率达97.0%,基本上能检测识别出所有的鱼群摄食状态与正常游动状态图像;与基于形状和纹理特征的检测方法相比,其检测精度提高4.5%(绝对值),可更好地满足池塘养殖环境下的鱼群摄食行为检测工作需要。【建议】在今后的研究中将获取更多鱼群在不同环境下的摄食图像,以提高模型泛化性,同时对鱼群不同摄食阶段特征参数设定阈值告警,以便更好地应用于智能饵料投喂设备研究。(本文来源于《南方农业学报》期刊2019年05期）
林少铎,高向东,黎扬进,张南峰,全方红[5]（2019）在《角点检测与光流跟踪的焊缝特征提取与定位研究》一文中研究指出针对V型坡口中厚板对接焊焊缝特征点检测精度不高的问题,研究了一种基于激光视觉传感的角点检测与光流(LK)跟踪的焊缝特征快速提取与定位方法。根据叁角测量原理,设计了能够实时检测焊缝特征图像的激光视觉传感器,并建立了由激光条纹特征点像素坐标到焊缝特征点叁维坐标的数学模型;对焊缝图像进行了预处理,采用Shi-Tomasi角点检测提取了焊缝特征;最后使用光流法为后续帧匹配特征角点,实时计算出了图像中焊缝特征点的亚像素位置。研究结果表明:基于角点检测与光流法跟踪的焊缝特征提取与定位方法,其特征点检测精度较高,平均误差在±0.13 mm以内,可以实时、准确地识别焊缝特征。(本文来源于《机电工程》期刊2019年04期）
谢飞,沈梦梦,郭新明,万兆新,王慧[6]（2019）在《结合面部纹理和光流特征的面瘫分级综合评估方法》一文中研究指出针对面瘫分级评估问题,提出一种结合面部纹理和光流特征的面瘫分级综合评估方法。该方法针对面瘫诊断时患者需要完成不同的面部表情动作,关注并提取对应的面部区域特征,以及人脸两侧相关区域特征之间的差异以完成面瘫分级评估。首先,需要对面瘫静态图像和视频数据进行预处理;然后,利用人脸关键点检测方法对人脸进行区域划分;接着,针对面瘫图像和视频数据,分别依据人脸左右两侧对应区域的纹理特征差异和光流特征差异以完成面瘫分级评估;最后,利用基于图像和视频数据的评估结果进行面瘫分级的综合评估。实验表明,所提方法的面瘫分级评估平均准确率相对于传统方法提高了18%以上,具有明显优势。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
贾哲[7]（2019）在《基于光流跟踪和特征匹配的视觉里程计研究》一文中研究指出视觉里程计也称视觉定位,是指机器人行进过程中,利用机载相机采集到的图像信息,估计出机器人的位置变化。相比于传统定位方式,视觉定位能够克服数据丢失,车轮打滑造成的定位不准确等缺点,成为了机器人领域中的重要研究方向。但是目前视觉里程计仍然存在以下的问题:1点特征检测算法实时性和鲁棒性不好,影响运动估计。2在纹理缺失和动态等场景中表现不佳,忽略了结构线特征。3闭环检测效率低,难以应用到大规模场景中。本文针对上述问题对视觉里程计算法进行了研究,在基于点特征和图优化框架的视觉定位基础上,提出一种环境适应性和实时性更好、鲁棒性更强的视觉里程计算法。主要研究内容如下:(1)对几种常见的点特征提取算法进行了分析对比,并在ORB特征提取基础上结合最大值稳定区域算法做出改进,先划分区域,再提取点特征,既能保证点特征的质量,又可以节省计算开销。同时引入改进的光流法来快速跟踪特征点在图像间的运动,省去了耗时的点特征描述和匹配过程。(2)针对欠纹理环境中提取点特征较少,导致位姿估计困难的问题,提出了同时提取环境中点线特征的策略。首先采用LSD算法进行线特征的提取并改进线特征匹配过程,从而准确快速地去除误匹配。然后通过计算直线特征的静态权重方式,剔除动态特征的影响。在求解相机位姿时,先采用点特征进行初始位姿估计,然后构建点线综合的图模型求取关键帧之间相机运动,避免依赖单一特征造成定位系统鲁棒性不高的问题。(3)针对在开阔的室外或移动机器人长期运行时,由于场景过多导致回环检测效率低下的问题,提出了一种将线特征构建成词汇树的视觉词典方案。相较于图像间的在线匹配,本文通过检索词汇库的方式进行回环检测时图像间的相似性判断,可快速增加关键帧之间的约束,提高了回环检测的效率。最后,搭建基于Kinect深度相机的视觉里程计系统来验证算法的有效性。通过在多种不同数据集和真实场景下的测试,验证了本文算法不仅能够满足实时性的要求,在弱纹理场景中也能提高系统的鲁棒性,有着良好的定位精度。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-03-01）
侯新国,袁鹏,卜乐平,王腾[8]（2019）在《基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法》一文中研究指出针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。(本文来源于《海军工程大学学报》期刊2019年01期）
董潇潇[9]（2019）在《光流引导的多关键帧特征传播与聚合视频目标检测》一文中研究指出近年来,随着深度学习的发展,深度卷积神经网络在图像识别方面取得了巨大成功,这种成功促进了图像识别技术向视频领域的延伸和扩展。目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的问题,目前,业界对图像目标检测问题的算法已相对成熟,效果良好,但对视频目标检测问题的研究还比较少。视频相比于图片包含更多的信息,随着通信技术与计算机技术的发展,网络中视频的数量越来越多,视频目标检测问题成为近年来的研究热点之一。本文在业界已有视频目标检测算法DFF算法和FGFA算法的基础上提出了一种新的算法,命名为MKP算法,它融合了DFF算法和FGFA算法的优点。MKP算法的核心思想是多关键帧传播,其原理是从每n个帧中选取m个作为关键帧,其中,关键帧的特征由特征提取网络计算得到;非关键帧的特征,由多个关键帧到该帧的传播特征聚合得到。实验表明,通过调节m/n的值,可以得到具有不同准确率和速率的模型,因此,MKP算法可以适用于不同的场景和需求。MKP算法中的特征聚合是线性的,它的关键在于权重的确定,本文提出了两种聚合权重,分别是一维的相对距离权重和二维的余弦相似度权重。本文还针对MKP算法提出了SISK优化策略,实验表明,SISK策略可以将MKP算法的准确率提高约0.32个百分点,而且对速率没有影响。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-01-15）
贾哲,冷建伟[10]（2018）在《线特征融合光流的单目SLAM算法》一文中研究指出针对移动机器人的定位与建图问题,提出了基于图优化的单目线特征融合光流的同时定位和地图构建(SLAM)的算法。首先,针对主流视觉SLAM算法因采用点作为特征而导致构建的点云地图稀疏、难以准确表达环境结构信息等缺点,采用直线作为特征来构建地图,并采用图优化方法来提高定位精度和地图构建的准确性。然后,针对定位系统的处理速度很难达到实时性要求,将光流法引入以达到实时定位的效果。实验表明,基于线特征的地图构建有较高的建图精度,并且融合算法克服了光流法定位精度差和特征法处理速度慢的缺点,可提供较准确的实时定位输出,并对光照变化和场景纹理较少的情况有一定的鲁棒性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年12期）
特征光流论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对图像特征误匹配数量大的问题,提出一种基于稀疏光流法的ORB图像特征点匹配算法。对特征点进行暴力匹配得到初始匹配点集,利用稀疏光流法计算特征点运动向量,估计出特征点在待匹配图像中的二维坐标位置,剔除偏离估计位置较远的特征点匹配对,最后利用随机抽样一致算法进行几何校验进一步优化匹配结果,达到剔除误匹配的效果。实验结果表明:该算法相较于ORB算子、SIFT算子、SURF算子准确率平均提升了21.6%,较RANSAC-ORB算法准确率平均提升了2%,且该算法对图像光照变换、视角变换、模糊变换、旋转和缩放变换和光照变化具有较好的通用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
特征光流论文参考文献
[1].赵明富,陈兵,宋涛,曹利波.融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究[J].半导体光电.2019
[2].周磊,马立.基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化[J].应用光学.2019
[3].沈梦梦.基于光流差异特征的面瘫分级综合评估方法[D].西北大学.2019
[4].陈志鹏,陈明.基于光流法与图像纹理特征的鱼群摄食行为检测[J].南方农业学报.2019
[5].林少铎,高向东,黎扬进,张南峰,全方红.角点检测与光流跟踪的焊缝特征提取与定位研究[J].机电工程.2019
[6].谢飞,沈梦梦,郭新明,万兆新,王慧.结合面部纹理和光流特征的面瘫分级综合评估方法[J].西北大学学报(自然科学版).2019
[7].贾哲.基于光流跟踪和特征匹配的视觉里程计研究[D].天津理工大学.2019
[8].侯新国,袁鹏,卜乐平,王腾.基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法[J].海军工程大学学报.2019
[9].董潇潇.光流引导的多关键帧特征传播与聚合视频目标检测[D].北京邮电大学.2019
[10].贾哲,冷建伟.线特征融合光流的单目SLAM算法[J].计算机工程与科学.2018