基于灰度差分不变量的快速局部特征描述算法

提出了一种基于灰度差分不变量区域统计直方图的快速局部特征描述算法来解决传统灰度差分不变量特征描述子计算复杂、稳定性较差且包含的信息量较少的问题.采用低阶且具有微分几何意义的灰度差分不变量描述特征点以降低特征描述子的计算复杂度,提高特征描述子的稳定性;利用特征点邻域的灰度信息和区域信息提高特征描述子的信息含量,增强特征描述子的鲁棒性.将该算法应用于图像匹配.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化和JPEG压缩等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得较好的匹配效果,而且处理速度比尺度不换特征变换( SIFT)提高约2倍.     

基于SIFT的单目移动机器人宽基线立体匹配

SIFT特征描述子是一种对图像旋转平移、缩放以及视角变化具有不变性的匹配特征描述方法,本文针对单目移动机器人环境探索中存在的大视差宽基线图像对的立体匹配问题,提出了一种基于SIFT特征描述子的单目移动机器人宽基线立体视觉匹配方法,通过提取SIFT不变特征点,构造SIFT特征向量,从而实现特征点对的初匹配,进一步利用RANSAC算法以及外极线约束进行匹配点的优化筛选,并通过三维重建实验验证了获得匹配点对的准确性。     

基于小波变换的图像数据融合方法

提出一种基于小波变换的图像数据融合方法.原始图像经过小波变换,分解成亮度子图像和边缘子图像,对分解后的子图像进行分块处理,根据局部区域方差准则计算融合系数,对每个子块图像进行数据融合,最后重建图像.实验结果表明,本文方法具有很好的一致性.     

融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换

由于尺度不变特征变换(SIFT)算法只针对图像的局部特征进行描述且忽略了图像的彩色信息,当待匹配图像中存在大量形状相似区域时,误匹配率很高。本文对SIFT图像匹配法进行了改进,提出了SCARF(Shape-color Alliance Robust Feature)图像匹配算法。为解决SIFT常出现的误匹配现象,构造的SCARF算子利用SIFT检测子提取图像的特征点集,通过建立同心圆坐标系,在SIFT原有框架的基础上融入全局形状信息和颜色不变信息,并采用欧氏距离作为匹配代价函数进行描述子匹配。对包括SCARF算法和SIFT算法在内的5种不同匹配算法通过INRIA数据库进行了实验验证,实验结果表明:SCARF算法在图像模糊、局部特征相似、JEPG压缩和光照变化等复杂变换情况下,匹配准确率优于SIFT等其他算法,降低了误匹配的概率,明显提高了匹配的稳定性和鲁棒性。     

基于机器视觉的齿轮图像拼接方法研究

基于机器视觉的测量技术现在已经相当成熟,但目前使用机器视觉进行工业零件测量的多为小尺寸零件,对于超出工业相机有效物距的零件的测量较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的单个齿轮的多个图像拼接成一个完整的齿轮图像,以便后续进行齿轮的测量。在图像拼接过程中,将SURF特征点检测与FREAK特征描述子相结合,节省了特征匹配的时间,提高了拼接速度;使用两次BFMatcher(暴力匹配)及对称性验证,提高了特征匹配点的质量;对特征匹配点进行多次筛选,保证了变换矩阵的准确性;去除变换矩阵中的缩放和剪切动作,保证了图像只进行刚性变换;采用加权图像融合方法,保证了图像的无缝拼接。经实验和误差分析,结果表明该齿轮拼接技术方法速度快、精度高。     

基于轮廓波变换和局部二元模式的齿轮箱故障分类方法研究

针对实际工况中难于提取齿轮箱故障特征的问题,根据轮廓波变换的全局纹理和局部二元模式的局部纹理特性,提出了一种基于振动信号时频图像的故障特征提取方法。首先,利用小波变换将振动信号变换到时频域并得到其时频灰度图像;然后,对该灰度图像进行轮廓波变换,得到低频和高频子带部分,提取低频子带的均值和标准差以及高频子带各层的能量均值作为一部分特征向量;同时,对该时频灰度图像进行局部二元模式的特征值提取并得到另一部分特征向量,将两部分特征向量进行组合连接得到最终的特征向量;最后,利用支持向量机对齿轮箱不同程度故障进行分类测试,实验结果表明了该方法的有效性,为机械设备的模式识别提供了一种方法。     

基于层次特征描述子的三维CAD模型检索

为提高三维CAD模型检索对模型局部细节特征的区别能力,提高相似性比较和检索效率,提出一种基于图谱及空间词袋表征的CAD模型层次特征描述子构建和检索方法。依据模型的B-Rep表示形式,提取其必要的几何拓扑属性等信息,将三维CAD模型用属性邻接标记图表示;将模型训练集合中的各模型分割成面面互连且具有一定工程意义的局部区域,依据图谱理论对其进行局部特征描述,并通过聚类构建词汇本;基于局部区域图谱及空间词袋表征构建CAD模型由细粒度到粗粒度的层次化特征描述子,并据此采取一种粗检索与精匹配相结合的两层检索机制进行三维CAD模型检索。实验结果表明,该方法能较好地区别模型局部细节特征,检索质量和效率均有明显提高,可有效支持CAD模型的重用。     

基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法

针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足,提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配,并分别作多尺度Red-Black小波分解,然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合,最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构和IHS逆变换得到融合结果图像,采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱质量和空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.     

面向数控工艺重用的三维CAD模型局部结构检索

为实现已有零件数控工艺的有效重用,提出一种面向数控工艺重用的三维CAD模型局部结构检索方法。引入中轴变换作为加工特征的参考刀具轨迹,探究了中轴变换与数控加工的关联关系;提出一种局部结构快速过滤方法,从而有效排除不符合数控工艺重用要求的局部结构实例;通过提取多属性融合的特征描述子,构建了面向数控工艺重用的局部结构相似性评价模型。实验结果表明,该方法能够有效支持面向数控工艺重用的局部结构检索,提高数控工艺设计效率,满足企业的实际工程需求。     

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准.首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准.实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越.