基于重投影深度差累积图与静态概率的动态RGB-D SLAM算法

为了提高同时定位与建图（SLAM）系统在动态场景下的定位精度和鲁棒性,提出新的RGB-D SLAM算法. 建立基于重投影深度差值的累积模型,分割图像的动静态区域;为了避免动态区域过分割,先剔除与匹配地图点欧氏距离过大的动态区域特征点,再根据t分布估计其余特征点的静态概率;将静态区域特征点和动态区域的疑似静态点以不同权重加入位姿优化,得到提纯后的位姿. 在公开数据集上的实验结果表明,所提算法在动态场景下较改进前的RGB-D ORB-SLAM2算法的定位精度提升96.1%,较其他动态SLAM算法提升31.2%,有效提高了视觉SLAM系统在动态环境下的定位精度和鲁棒性.     

基于点线特征的快速视觉SLAM方法

为了提高RGB-D相机同时定位与地图构建（SLAM）系统在弱纹理场景下的定位精度和鲁棒性,提出快速的基于点线特征的SLAM方法. 在非关键帧的追踪过程中,基于描述子进行点特征匹配,基于几何约束进行线特征匹配;当插入新的关键帧时,计算线特征描述子以完成关键帧间的线特征匹配,并利用线特征三角化算法生成地图线. 通过降低线特征匹配过程运算量来提高SLAM系统的实时性. 此外,利用线特征的深度测量信息构造虚拟右目线段,并提出新的线特征重投影误差计算方法. 在公开数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2等主流方法相比,所提算法提高了RGB-D SLAM系统在弱纹理场景下的定位精度;与传统点线特征结合的SLAM方法相比,所提算法的时间效率提高了约20%.     

自动指纹识别系统中关于指纹特征算法的研究

指纹图像的特征提取和匹配在计算机指纹自动识别系统(AFIS)中起着至关重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度.本文在指纹图像预处理的基础上,对指纹特性算法进行了改进,主要创新点在于简略细化过程同时引入基于二值化图像的特征提取算法.非正向扫描特征提取算法根据指纹的综合特征,沿脊线搜索匹配细节特征点,避免伪特征点的提取.改进后的算法在MATLAB环境下成功应用,实验结果表明,该算法能有效提高识别精度和速度,满足在线验证指纹的实时应用性.     

基于SVD和SIFT的宽基线立体影像匹配

提出了一种在核线几何约束下基于自适应归一化互相关（NCC）及奇异值分解（SVD）的尺度不变特征变换（SIFT）特征匹配算法（SVD-NCC）.算法首先利用SIFT特征的尺度和方位信息对特征点邻域进行仿射变形改正,然后基于NCC测度和SVD算法生成特征点间匹配矩阵并获得其对应关系.在具体实现策略上,算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并基于SVD-NCC算法获得初始匹配点对用于立体像对的核线几何估计,然后在核线几何约束下对其余特征点进行扩展匹配及误匹配剔除.实际的宽基线序列立体影像匹配试验结果表明该方法可显著提高匹配点的数量和匹配正确率.     

遥感影像SIFT特征匹配的并行实现及优化

基于SIFT特征的遥感影像匹配精度高、稳定性强,但SIFT算法复杂度高,遥感影像特征点丰富使得匹配过程耗时较长.为提高遥感影像特征匹配的实时性,文章提出一种基于CPUGPU协同处理的SIFT算法并对其进行了优化.通过高斯卷积分离、调整极值点检测顺序、建立特征点索引等方式实现了特征提取的加速.运用替代欧氏距离、并行规约等方法加速了特征匹配过程,并使用双向匹配算法提高了匹配准确率.实验表明,相比于传统串行算法,在Tesla C2050上实现的SIFT并行算法最高加速比可达41.4倍,且减少了一定的误匹配.文章提出的算法在保证匹配准确度的同时,大幅缩短了数据处理的时间,有效提高了遥感影像匹配的实时性.     

面向动态场景复合深度学习与并行计算的DG-SLAM算法

针对现有的同时定位与建图(SLAM)算法实时性不高和在动态环境中定位精度会大幅降低的缺点,提出了一种复合深度学习与并行计算的DG-SLAM算法。采用基于深度学习的目标检测算法检测出行驶环境中的动态物体,在ORB-SLAM2图像帧间匹配前剔除动态物体特征点,降低动态物体对SLAM定位精度的影响;在ORB-SLAM2跟踪局部地图中采用三维空间下内部点的判别方法区分内点和外点,建立GPU并行计算模型以高效搜索局部地图点;利用Saturated核函数作用于重投影误差项的二范数平方和,确保局部地图优化位姿时重投影误差的并行计算。在KITII数据集上进行了算法验证,结果表明,DG-SLAM具有较高跟踪精度,且平均计算效率相同情况下对比ORB-SLAM2高3.4倍以上,超过85帧/s,可实现自动驾驶车辆在动态环境下SLAM系统的稳定运行。     

基于最佳几何约束的遥感影像点匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)点匹配算法中几何约束缺失问题,提出了一种基于最佳匹配几何约束的点匹配算法.该算法以SIFT匹配算法为基础,首先构建左右影像特征点集的转换模型,然后采用改进的量子粒子群算法对模型参数进行迭代寻优,每次粒子位置更新后,采用基于搜索圆的特征点匹配算法获取新位置下的特征点,并根据获取的特征点情况计算其适宜度与辅助适宜度来对粒子位置进行评价,经过多次迭代,最终获取匹配影像的最佳几何约束与该约束下相应的匹配点,实现了特征点的匹配.选取多幅遥感影像进行点匹配实验,结果表明:相比其它的点匹配算法,该算法在匹配点的数目与精度上都有显著提高,能够获得更好的点匹配结果.     

鲁棒的新型特征提取和匹配算法

针对现有图像特征匹配算法高复杂度、耗时长等问题,提出一种基于局部特征点的新型特征匹配算法。首先,构建尺度金字塔,在不同的尺度上进行FAST特征点检测,根据特征点的Harris响应对特征点进行排序选取;然后利用图像的矩和积分图的方法获得特征点方向,再根据同心圆的采样模式构造特征点向量,最后根据特征点向量的汉明距离进行特征匹配。实验研究表明,该算法在图像有一定程度的缩放、旋转和噪声影响的条件下,运行效果仍然稳定可靠。与传统的SIFT算法相比,该算法在保证特征提取与匹配良好性能的前提下,运行速度要比SIFT算法快数倍。     

基于双目强约束的直接稀疏视觉里程计

为了提高双目直接稀疏里程计(Stereo Direct Sparse Odometry, Stereo DSO)的定位速度和精度, 使得移动机器人可以更有效地执行任务, 提出了一种基于双目强约束的直接稀疏视觉里程计系统。基于直接法的即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统直接对图像像素构建光度误差优化函数, 无需提取特征点, 克服了基于特征点法的SLAM系统在弱纹理场景下不鲁棒的缺陷, 并且在前端跟踪阶段效率更高。提出一种快速、准确的双目初始化方法, 结合三角化不确定性为不同类型的点赋予不同的深度范围, 加速深度滤波器的收敛。同时, 在运动估计阶段引入双目约束, 使得该系统在绝对尺度上的定位更加准确。通过在公开的KITTI数据集11个序列上进行实验, 实验结果表明所提出的算法在定位精度上明显优于同样采用直接法的Stereo Large Scale Direct SLAM(LSD-SLAM2)和Stereo DSO, 并达到与基于特征点法的ORB-SLAM3相近的水平, 为直接法SLAM提供一种更优的定位方案。     

有效点较少的动态场景下单目视觉SLAM算法

为了解决有效点较少的动态复杂场景下视觉SLAM准确定位问题,提出了一种基于自适应RANSAC动态特征点剔除的单目视觉SLAM算法.通过ARANSAC算法估计图像间的透视变换矩阵,并扭曲上一帧获得一个估计图像,使上一帧中的点转换到当前帧的坐标系下.通过计算特征点在估计图像和当前帧的光流值,区分并剔除ORB-SLAM2中的动态特征点,从而消除动态物体对SLAM定位性能的影响.利用TUM数据集的动态序列对本文算法进行仿真,并与ORB-SLAM2算法进行对比.结果表明,视觉SLAM算法绝对轨迹误差的标准偏差降低84.00%～96.11%,平移和旋转漂移的标准偏差最佳效果分别降低94.00%和96.44%,明显减少了视觉SLAM算法位姿估计的误差.本文算法能够在有效点较少的动态场景下,消除动态物体对视觉SLAM定位性能的影响,提高定位精度.     

360-degree real-time stitching technology for multi-channel video

Aiming at the time-consuming problem of image registration in video mosaic, a combined algorithm based on the BRISK and GMS is designed and optimized. Based on the fast feature extraction feature of the BRISK, the grid image method is used to divide the overlap region image to make the feature point distribution more uniform, thus reducing the number of feature points that need to be operated. In the feature matching stage after feature extraction, the GMS is used to eliminate the mismatching pair, and improves the matching accuracy according to the two-way matching strategy. In order to make the image fusion more natural and smooth, this paper designs a regionalized feather blending weighted fusion algorithm. To reduce the error in solving the overlapping area, the fusion area is constructed and divided into regions. The best suture method is used to get the seam. The gradual in and out weighting algorithm is used in different regions to achieve image fusion, so as to obtain the panoramic image with higher fusion quality. Finally, a complete prototype of the panoramic video stitching system is designed. The feasibility and practicability of the system scheme are verified by experiments which show that, compared with the traditional video splicing technology, this algorithm ensures the real-time performance of video splicing while eliminating the ghosting and seaming problems that occur during splicing.     

对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法

针对视觉跟踪算法光照自适应能力差的问题,提出了一种对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法。该算法采用高效克服光照影响的特征提取方法,颜色子模型采用模糊直方图方法获取,在同态滤波基础上建立边缘子模型,运动子模型采用改进的三帧差分法提取。该算法还定义了一个新的特征融合模型,把多种互补的观测子模型动态融合,增强了观测模型的准确性,合理量化特征的可靠性使跟踪更稳定。同时采用改进的粒子重采样方法提高了跟踪准确度。实验结果表明,该算法能有效地避免光照变化对跟踪的影响,具有较好的鲁棒性。     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法

针对检测平台振动导致隧道衬砌裂缝图像识别准确率低、检测数据可靠性差的问题,提出基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法.开发车载式隧道衬砌裂缝检测系统,提出图像帧间自适应运动估计的方法. 对采用环境光增强处理得到的图像进行基于特征点匹配的自适应运动估计,建立图像帧间的运动关系,用卡尔曼滤波算法对运动参数进行滤波,去除采集平台的无规则振动,经过双三次插值实现图像补偿. 提出基于自适应分块综合滤波和形态学方法的衬砌图像裂缝分割方法,有效地完成裂缝提取和裂缝参数计算. 实验结果表明,利用提出的方法能够较好地补偿采集平台的振动误差,准确地提取裂缝信息,实现隧道衬砌裂缝的高精度检测.     

基于样本熵与时频分析的手部抓握运动意图预测

针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略.     

基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建

针对搜救机器人在灾后特征环境下同步定位与地图构建问题,提出了改进动态阈值分裂合并算法,与固定阈值算法相比提高了直线拟合的准确性。推导出匹配条件参数,通过比较始末点距离解决了误匹配,提高了匹配精度。在此基础上,进行全局定位计算。利用最小二乘法进行滤波处理,提高了定位精度。通过仿真与模拟现场实验表明,本文方法能使提取的直线更准确地反映实际地形环境,完成二维栅格地图的实时创建任务。     

动态场景下基于视差空间的立体视觉里程计

针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特征点,得到较为准确的运动参数的初始值,在视差空间中推导出视觉里程估计的数学模型,通过最小化误差函数得到最终运动估计.实验结果表明,该算法在室内外存在运动物体的复杂动态场景中都具有较传统方法更高的精度.