基于序列图像与针孔成像的井喷流体流速计算

针对常见井喷流体流速测量方法存在危险性较高、准确性较差的问题,为安全、精确测量井喷流体流动速度,提出了一 种基于序列图像与针孔成像的井喷流体流速计算方法并进行了相应的实验。 该方法利用摄像机和自研井喷模拟装置,通过获 取大量模拟井喷的序列图像,从中选取前后两帧图像后,对这两幅图像分别用 SIFT 算法进行特征点提取,再用 FLANN 算法对 提取出来的特征点进行特征匹配,最后使用 RANSAC 算法进行误匹配特征点消除,得到两幅图之间的准确匹配特征点后,提取 这些像素点的坐标位置并计算出匹配特征点之间的位移距离,最后使用基于针孔成像的方法计算出井喷流体的流速,实验结果 表明,能获得较准确的井喷流体流速,从而更准确估计井喷的危害,保障了现场作业人员人身安全。     

基于FREAK特征的快速景象匹配

针对传统基于局部不变特征的景象匹配方法处理时间过长的问题,提出基于FREAK局部不变特征的快速景象配准算法。首先提出FAST-Difference特征点提取方法,分别提取参考图像和待配准图像中的特征点;接着计算其FREAK描述符,生成特征向量;随后利用级联匹配计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对;最后利用RANSAC算法剔除误匹配点,利用最小二乘法估算出两幅图像之间的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。FAST-Difference相比以往的特征点检测方法速度更快;FREAK描述符与人类视网膜相似的结构提升了算法的时间性能和鲁棒性;使用扫视搜索,大大加速了匹配过程。实验证明相对于SIFT、SURF算法,本文算法不仅对于各种变换具有更好的鲁棒性,而且处理时间大大缩短,实现了景象匹配的实时处理。     

融合特征点与环状域检测的水下声呐目标匹配

由于水下环境复杂,声呐成像背景噪声大,水下目标匹配存在一定难度,提出了一种SURF算法结合恒虚警算法来提取目标区域特征点对,其次通过环状域检测来进一步寻找最优匹配点对,最后计算最优特征点对之间的几何关系确定尺度变换,旋转变换的大小,对待匹配图像进行旋转校正后可以更精确匹配地目标区域。实验与分析结果表明,计算模板图像与待匹配的目标区域之间的匹配重叠率,可以通过受试者工作曲线直观的看出该算法相比于BBS算法和改进的BBS算法的鲁棒性和抗噪性能更好,平均匹配准确率分别提高了32.59%和16.57%。     

基于光流场的输电导线舞动监测方法

提出基于光流场的输电导线舞动监测方法,以输电导线舞动视频中截取的多帧连续图像为研究对象,利用金字塔光流法计算图像中各点的光流值,通过形态学滤波中的闭运算滤除孤立噪声点,设置面积阈值提取图像中舞动的导线;对图像进行多层亚像素级滤波处理,把图像中向量场以横向、纵向分为实值图,以横向、纵向估算光流像素点的位置并计算出光流速度;描绘出图像中各点的运动方向和位移,实现导线舞动的自动监测。该方法克服了视频监测单纯依靠工作人员观看导线运行状况视频的弊端。实例分析结果表明,该方法能够准确地检测出导线舞动的目标区域并计算出导线上各点的速度和舞动位移。     

基于图像序列的真空开关分闸速度检测

真空开关的分闸速度是影响开关电弧形态及其使用性能的重要因素。为满足高精度分析的需求,提出运用数字图像处理技术从真空开关运动序列图像中精确跟踪触头位置,进而计算触头运动速度的检测方法。该文首先利用Solidworks软件建立真空开关触头模型,并以设定速度模拟分闸过程,获得了分闸过程动触头的运动序列图像。运用Harris角点检测算法提取序列图像中触头角点,然后用SSD(sum of square differences)角点匹配算法对相邻序列图像中所检测到的角点进行匹配,并从中筛选精确匹配角点,再以匹配的像素角点为初始值,计算亚像素精度角点,从而实现了动触头位置的亚像素级精度跟踪。计算相邻帧图像动触头的位移,该位移与相邻帧图像时间间隔的比值即为动触头的瞬时速度。结果表明:亚像素角点检测技术可实现动触头位置跟踪及其分闸速度计算,且相对误差≤4.7%,最高精度可达0.34%。该方法能够实现真空开关分闸速度的高精度检测,为后续分析分闸速度与电弧形态的关系奠定了基础。     

基于AKAZE算法的图像拼接研究

针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题,提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点,接着计算M-LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对,然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵,根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系,结合两者统一投影平面,最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较,所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能,而且处理时间大大缩短,实现了有效的图像拼接。     

基于坐标投影的鱼眼图像校正方法研究

通过分析鱼眼镜头的成像原理,将校正后的鱼眼图像假设为半圆柱面的纵截面,根据圆柱面与截面的投影关系,推导计算出校正后的鱼眼图像中点的坐标和鱼眼图像中点的坐标的对应转换关系,实现鱼眼图像的校正。实验证明,该方法能够有效的校正鱼眼图像,对校正后的图像拼接及最终实现案件现场的快速三维重建具有重要意义。     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

SIFT特征提取智能移动机器人环境识别方法

为了提高机器人在环境识别中的实时性和准确性,采用SIFT特征提取的方法,建立图像金字塔,提取图像的边缘特征,然后采用特征点之间的最近欧氏距离进行识别.通过实验得到第4组的时候特征点的总数就不再增加了,不需要一直计算下去,所以节省了运行的时间.实验证明了这两种方法的有效性.     

粒计算在图像拼接中的应用研究

应用粒计算理论提出了一种新的基于特征的图像拼接算法.图像拼接技术的关键在于图像配准问题,采用的配准方法是首先建立图像的粒计算模型,对图像进行边缘检测得到边缘图;在边缘图中利用梯度信息提取图像特征点;对两幅图像的特征点进行相关操作找出匹配特征点.实验结果表明文中所提算法的运算效率和拼接结果优于传统算法,且算法稳健,取得了良好的效果.