SURF与灰度差分在小模数塑料齿轮缺陷检测中的研究与应用

利用FLANN算法对已检测的SURF描述子进行特征匹配,对获得的关键点进行迭代排序,用RANSAC算法进行匹配点优化提纯。通过灰度差分算法对经过矩阵变换配准后的图像进行缺陷区域提取,采用Otsu阈值法进行图像分割,并对缺陷连通域面积特征进行分析。试验结果表明,该方法在检测速度与范围方面优于传统的检测算法,在小模数塑料齿轮工业在线检测方面有着积极的研究意义与价值。     

基于四叉树的ORB特征阶梯分布算法

针对传统ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取图像特征时存在的特征点数量不足且分布不均匀问题,提出了一种基于四叉树的ORB特征阶梯分布算法。通过四叉树算法分割出特征点疏密不同的区域,对每个区域采用逐步降低阈值的方法,实现FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点自适应提取;同时依据分割区域设置逐次递减的分割深度和特征点提取比例,以减少运算时间和特征冗余,使特征点分布更均匀。采用覆盖均匀度对特征点的均匀性进行量化。试验结果表明,该算法比传统ORB算法单幅图片的特征点提取数量平均多10.45%,覆盖均匀度平均低20%,运行时间比Mur-Artal算法平均减少20.54%,有效地提高了提取特征点的数量和均匀性,提升了运算效率。     

基于特征提取的三角网格模型区域分割算法研究

提出了一种基于特征提取的区域分割的模型简化算法,采用相邻三角形的法矢夹角与预先设定的角度阈值相比较,进行特征的提取,用区域生长法进行非特征区域的划分,获得了特征区域数据。通过与单个角度阈值特征提取的区域分割算法进行比较,对分割后的区域进行最小二乘曲面拟合。结果表明,该区域分割法得到的曲面拟合后误差更小。     

基于精度控制的刀具轨迹自适应拟合算法

为解决传统数控系统在进行曲线曲面离散连续微小线段刀具轨迹加工中频繁加减速、加工速度缓慢、加工质量不高等问题,提出了一种基于精度控制的刀具轨迹自适应NURBS曲线拟合算法,该算法通过提取连续微小线段刀具轨迹的主要特征点,进行基于精度控制的自适应添加特征点的迭代拟合。仿真测试结果表明,该算法可以在保证拟合精度的条件下有效提高计算效率,压缩数据量。     

基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法

为了尽可能降低不稳定特征点对识别率的影响,研究提出了基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法.该算法首先用二维Gabor滤波器对序列虹膜图像提取特征编码,然后对该序列特征编码求交集以提取稳定特征点,并利用这些稳定特征点建立虹膜的特征模板库,最后通过计算相似度,获得识别结果.在实验室采集的序列虹膜图库上,当等错率为0.3017%,分类阈值为0.6402时,正确识别率可以达到99.73%.实验证明该算法是有效、可行的,并更好地提高了虹膜的分类精度和改善了虹膜的识别性能.     

基于窗阈值局部二值模式的织物疵点检测算法

为准确描述不同织物的纹理结构,提出一种改进的局部二值模式,为不同纹理特征创建了相应的主要概率模式子集.在该特征提取算法的基础上设计了一种基于窗阈值的织物疵点检测算法,并对无图案和有图案织物分别设置了参数.该算法首先使用自适应局部二值模式获取无疵点织物图像特征并确定疵点判断阈值,然后将待检测织物图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该窗是否为疵点窗.对无图案和有图案织物的参数分别进行了讨论分析,以获得精确的分割结果.实验证明,所提出算法的疵点检测结果在视觉上更加细腻、误检率更低.     

[供应链调度]无反射板激光导航机器人地图创建的特征提取

针对无反射板激光导航机器人地图创建的直线特征提取,采用逐步分解的方法,将直线特征提取分为断点检测、线段分割、直线提取三个步骤逐步分离点集。首先采用自适应阈值法进行断点检测;然后基于迭代适应点算法进行点集分离、线段分割;最后采用最小二乘法拟合直线并结合区域搜索法进行优化,进一步提高直线特征提取的精度。实验表明,算法的重复定位精度在±6 mm以内,特征提取时间不大于0.02 s,满足机器人的实际导航需求。     

局部阈值自适应的地面点云分割

为了进一步提高自动驾驶感应模块中激光雷达点云地面分割算法的分割精度，提出一种基于种子点距离阈值和路面波动加权幅值自适应的地面点云分割算法。该算法在极坐标栅格地图划分的基础上，将种子点的选取判断阈值与二维平面的水平距离特征相关联，通过点云间的水平距离变化控制种子点集的更新；在道路模型拟合过程中，为解决斜坡路面模型更新停滞问题引入坡度连续性判断准则，根据路面波动加权幅值的变化建立点云的分割阈值方程，最终实现关于点云距离特征的自适应阈值分割。对开源数据集Semantic KITTI进行点云二分类数据处理，并在此基础上测试算法性能。实验结果表明：与现有算法相比，本文所述地面分割算法的精确率和召回率均提升了2%～4%，具有较高的准确性。     

无反射板激光导航机器人地图创建的特征提取

针对无反射板激光导航机器人地图创建的直线特征提取,采用逐步分解的方法,将直线特征提取分为断点检测、线段分割、直线提取三个步骤逐步分离点集。首先采用自适应阈值法进行断点检测;然后基于迭代适应点算法进行点集分离、线段分割;最后采用最小二乘法拟合直线并结合区域搜索法进行优化,进一步提高直线特征提取的精度。实验表明,算法的重复定位精度在±6mm以内,特征提取时间不大于0.02s,满足机器人的实际导航需求。     

三角网格模型的混合过渡特征提取方法研究

针对基于三角网格特征提取方法中角度阈值确定的问题,提出一种多阈值的特征提取方法,进行混合过渡特征的提取.该方法首先采用一组能识别出特征的角度阈值进行特征提取和面域分割,然后用最小二乘法拟合非特征面域点集获取拟合精度,通过比较不同阈值分割后面域的拟合精度确定出各个面域的最佳角度阈值,最后将非特征面域点集与特征点集分离实现...     

基于单目视觉的视网膜三维重建技术研究

为了在视网膜疾病诊断中获得精度高、可视化好的视网膜,提出一种基于单目视觉的视网膜三维重建算法。该算法通过对两幅预处理图像的特征点提取确定匹配点对之间的对应关系,采用RANSAC算法去除误匹配点对,准确率高,用链匹配的方法使得多幅图像间的特征点匹配从而得到整体最优化结果。根据不同图像间特征点的对应关系,使用4通光束平差法确定空间中摄像机相对位置关系,使用PMVS算法实现视网膜的三维重建。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳定性,能较好地实现视网膜的三维重建。     

[智能感知]一种基于形态学特征的车道线识别方法

The existing lane detection algorithm mainly used edge information to extract lane features, and the algorithm that generated feature points through the contrast of adjacent pixels was easily affected by many external factors, and the detection results were easily disturbed, thus a new feature extraction algorithm was proposed. This algorithm improved the robustness of the algorithm in complex situations by calculating the tensor rotation of the gray structure in the region and selecting the largest changing trend pixel as the feature point. A new lane line feature extraction algorithm was used to extract feature points in interest areas, then feature points were selected, and Hough transform was used to fit them. After the lane lines were obtained , the dashed line and the solid line were distinguished by the coordinate variances of the feature points. The algorithm was tested by driving pictures of about 15 500 frames in different time periods. The results show that the detection method may detect the lane line well under various environments, the correct rate under the sunny conditions is as 99.18%, the correct rate under the rainy conditions is as 97.19%, and the correct rate under the worn pavement conditions is as 94.72%,the correct rate under the night conditions is as 97.62%.     

动态场景下基于实例分割和三维重建的多物体单目 SLAM

针对大多数SLAM系统在动态环境下相机位姿估计不准确与环境语义信息利用不充分的问题,提出一种基于实例分割的关键帧检测和贝叶斯动态特征概率传播的动态物体检测算法,并对环境中存在的静态物体三维重建,以此构建一个动态环境下的多物体单目SLAM系统。该系统对关键帧输入图像进行实例分割与特征提取,获取潜在运动物体特征点集合与静态物体特征点集合;利用非运动物体特征点集合获取帧间位姿变换,普通帧利用贝叶斯对动静态特征点进行概率传播,利用静态特征点集实现对相机位姿的精准估计;在关键帧中对静态物体进行联合数据关联,数据充足后进行多物体三维重建,构建多物体语义地图,最终实现多物体单目SLAM。本文在TUM与Boon公开数据集上的实验结果表明,在动态场景下,相较于ORB-SLAM2算法,绝对位姿误差的均方根误差平均降低54.1%和58.2%。     

采用显著性分析与改进边缘方向直方图特征的红外与可见光图像配准

为了实现红外图像与可见光图像的信息融合,弥补单一模态图像的不足,提出了一种基于显著性分析与改进的边缘方向直方图EOH(Edge Orientation Histogram)特征的红外与可见光图像配准算法。该算法首先利用显著性分析技术找到可见光图像中的重要信息,得到显著性图;将其与可见光图像融合,实现可见光图像中重要信息的划分。然后,利用自适应FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法,探测可见光与红外图像上的特征点;利用改进的EOH,描述特征点。最后,根据描述计算特征点的相似性,在可见光与红外图像上找出对应的特征点,实现红外与可见光图像的匹配。在3种不同情况下对红外与可见光图像数据进行了配准实验。结果表明:在红外图像与可见光图像采集条件相似情况下,特征点正确匹配率为96.55%,而在图像采集条件差异较大的情况下,特征点正确匹配率可达74.21%。该算法可实现红外与可见光图像的精确快速匹配,即使红外图像与可见光图像采集的角度与位置均存在较大差异的情况下,仍可以满足红外与可见光图像匹配对精度和稳定性的要求。     

基于改进 L-K 光流法的电缆断裂伸长率测量技术

针对现有电缆断裂伸长率测量方法稳定性差、自动化程度低的缺陷提出了一种基于改进L-K光流法的电缆断裂伸长率测量方法。首先,在待测电缆表面的两端,使用一种黑色圆环标记符构建特征点。然后采用边缘提取和圆度计算等方式获取电缆标记符的初始形心位置,并与Harris算法检测出的特征点按欧氏距离最小的原则匹配,从而实现特征点的自动选取。接着在电缆拉伸的过程中,使用改进的L-K光流法追踪特征点并实时计算特征点的加速度和间距。本文提出了一种加速度突变判据,该判据能够准确定位电缆断裂所在帧,从而解决了人工判定电缆断裂瞬间精度差的问题。最后根据电缆形变前后特征点间的距离计算得到电缆的断裂伸长率。实验测得电缆断裂伸长率平均误差为2.78%,算法平均速度为21 frames/s,表明本文算法能够快速准确地测量电缆断裂伸长率。     

基于法向量区域聚类分割的点云特征线提取

针对逆向工程领域中散乱点云模型过渡线及细节特征线提取不完整问题,提出一种法向量区域聚类的特征线提取方法。采用自适应邻域的主成分分析法估算模型的法向量,利用萤火虫算法优化的模糊C均值聚类算法对法向量的进行聚类实现模型的有效分割。构造点集剔除与合并准则从各分割块边界点集中析取候选特征点,再以局部邻域主轴方向为基准提取特征点。实验结果表明：简单模型的特征线基本可准确完整提取,相对复杂模型的特征线数量提取率可达90%,长度提取率达到了85%。算法具有良好的自适应性和准确性,能有效提取点云模型尖锐特征和细节特征,并尽可能多地保留模型过渡特征。     

可重用零件特征的快速设计技术

针对零件建模中复杂结构设计重用困难的问题,提出了一种基于网格融合的建模方法。采用离散指数映射(DEM)方法对基网格目标区域进行局部参数化;利用最小二乘网格以特征网格边界为条件进行补洞处理,进而采用DEM方法对补洞网格进行参数化,得到特征网格边界点的参数坐标和法矢;依据参数坐标将特征网格边界映射至基网格目标区域,并以目标区域映射边界点的位置和法矢作为初始形变条件,利用基于层的网格变形优化算法对特征网格进行变形重建,使特征网格具有较好的保形性;通过修正特征网格边界点法矢来控制重建网格体积膨胀收缩情况,进一步提高保形性;依据法矢、曲率对基网络和特征网格提取特征图元并以此添加几何约束,控制特征网格在基网格上的位置形态,保证两网格相对位置关系。实验结果表明：该方法便捷高效、精度高,可在新模型设计中有效实现设计重用。     

基于投影统计与双曲线拟合的车道识别算法

提出了一种运用投影统计与双曲线拟合的车道线识别方法。首先对采集的图像进行预处理,利用车道线宽度等信息提取车道线的特征点;然后根据特征点的位置及方向角分布对消失点进行定位,并基于消失点位置提取近视场直道模型,再结合直道模型对当前车道进行补充;最后利用近视野车道直线信息和双曲线拟合,对存在弯曲车道的车道线进行车道线寻优。实验结果表明,提出的算法能有效检测不同曲率的车道线,所提出的车道检测方法准确率高,在复杂行驶环境下表现出较高的鲁棒性。     

用于遥感图像目标快速匹配识别的改进混合溢出树算法

提出一种基于标记的混合溢出树(SHSPT)特征匹配算法,用于遥感图像的目标匹配识别。针对特征数据建立和预处理,提出了基于中心点的数据分割方法,通过定义数据密集区域的中心,舍去边缘稀疏数据,提取出分割后的数据。进行特征匹配时,使用二进制数组表示数据空间,标记分割后的特征向量数据,通过比特操作计算特征向量间的距离,缩短计算时间。最后对特征匹配方法进行改进,采用待匹配特征距离的均值代替尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法的次临近特征距离,从而得到更多的匹配点。实验证明,基于标记的混合溢出树特征匹配算法占用内存空间比传统的混合溢出树算法减少约68%,匹配准确度与原算法接近,匹配时间平均缩短了约32.8%,解决了航天遥感图像数据量大,特征维数较高,匹配识别时间长,占用计算机内存大等问题。     

一种改进的基于光流法的运动目标跟踪算法

运动目标跟踪需要从背景中准确地检测出感兴趣目标并实现有效率的跟踪。文章结合Codebook模型和光流法提出了一个新的目标跟踪方法,首先用Codebook模型检测得到感兴趣目标,然后提取感兴趣目标内部的特征点并用光流法进行跟踪,跟踪过程中实时更新用以跟踪的目标内部的特征点。当目标发生遮挡时,采用Kalman滤波器预测目标的位置,遮挡结束后根据Kalman滤波器预测的位置和Codebook检测结果重新初始化感兴趣目标内部的特征点。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的准确率,能够满足实时跟踪的要求。