Hausdorff匹配快速检测PCB基准标记

提出一种单向平均的修正Hausdorff距离匹配检测印刷电路板(PCB)基准标记(mark)的方法。将检测图像的边缘图转化为Voronoi图,在Voronoi图上移动mark模板,取得最小Hausdorff距离的位置,即最佳匹配位置。由mark实际尺寸计算mark模板,并用Canny算子检测边缘,以提高检测精度。对检测图像进行阈值变换和区域面积分割,获取mark大概位置,缩小检测范围,并用模板来计算Voronoi图和采取粗细间隔的mark模板移动策略,以提高检测速度。在全视觉贴片机SMT2505上应用表明,Mark中心定位、角度偏移统计检测误差和检测时间分别小于1 pixel、0.3°和60 ms,满足了高速、高精度和强鲁棒性的检测要求。     

航空仪表图像自动监测系统研究

针对航空虚拟仪表系统的研发、生产过程中测试操作繁琐、重复劳动强度大等问题,设计了座舱仪表图像自动监测识别系统,系统包括图像采集、变化检测、仪表图检测和识别、检测结果归档4个部分。基于航空虚拟仪表图的结构特点,提出了一种分层模板图快速匹配的仪表图像检测算法,采用二值化的模板图与搜索区域的二值化图进行分级匹配方法实现快速检测。测试结果表明,提出的方法均能快速准确检测出屏显上出现的单仪表图和重复的多仪表图,系统整体上能达到准实时处理高清屏幕图的监测。     

基于肤色模型的人脸检测研究

现有的人脸检测方法,对复杂光照环境下获得的彩色人脸图像的检测效果仍不太理想。在仔细研究目前人脸检测方法的基础上,对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行改进,提出基于“光照预处理＋肤色模型＋模板匹配”的人脸检测问题解决思路。实验结果表明,该方法对实际场景中正面和准正面的人脸图像,平均准检率达到84％,同时对光照变化不敏感,而且对姿态和表情的变化也具有较好的鲁棒性。     

一种多视角自适应的模板匹配目标检测方法

基于灰度的模板匹配方法难以解决航空图像多视角变换问题,而基于特征点的模板匹配方法难以解决低分辨率小目标模板图像匹配不稳定的问题。为此,提出了一种基于变换矩阵空间优化搜索的模板匹配方法。首先将多视角下的投影变换空间进行离散化建模,利用归一化灰度的模板与实时图像,以投影后模板图像与实时图像之间的绝对误差和（SAD）建立优化模型;然后通过优化搜索算法寻找到模板图像与实时图像之间的最优变换矩阵,检测出实时图像中的包含的模板目标;最后针对搜索的时间复杂度较高问题设计了基于分支界限法的加速算法。利用公开数据集和实际图像进行仿真实验,结果表明所提的模板匹配方法相比传统特征匹配方法对于高斯噪声、高斯模糊和图像有损压缩等图像退化具有更好的适应性,在大视角差异和低分辨率条件下具有更低的投影误差和更高的稳定性,并解决了单模板多目标的匹配检测问题。     

基于ARM的防疲劳驾驶检测系统

基于ARM的防疲劳驾驶检测系统,采用USB摄像头采集驾驶员的面部图像并将图像转换为数字信号传给ARM处理器。采集的面部图像通过模板匹配算法用特定的眼部分类器进行计算,与眼部分类器配比,在指定的矩形区域中提取出眼部图像,计算眼部图像的灰度直方图。通过对驾驶员的眼部闭合状态的实时分析可以获得PERCLOS参数,从而判断驾驶员的驾驶疲劳状态。经实验测试证明该方法准确性高,能在多种情况下检测驾驶员是否处于驾驶疲劳状态。     

图像融合中的图像配准方法研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。快速准确地实现配准是图像融合的前提,为此提出了基本相似性测度算法的模板匹配方法。对像素相关性小的红外和可见光图像,提出了基于sobel 快速边缘检测的模板匹配方法。     

快速傅里叶模板匹配算法及其在输电线中的应用

模板匹配是机器视觉和图像处理中一个基本的问题,即如何在给定图像里找出模板位置,其相关方法可用在输电线杆塔横担处的螺栓检测。为了将快速傅里叶模板匹配方法应用到输电线杆塔横担定位中,本文对其进行了深入而系统的研究。由于图像背景较为复杂,分两步提取感兴趣区域,第一步利用快速傅里叶模板匹配算法完成杆塔横担区域定位,第二步以改进的霍夫变换为核心提取精确的感兴趣区域。完成目标区域提取后,利用二值化去除横担背景,提取待检测的螺栓信息,用于检测螺栓是否平帽或者松动。     

基于峰值匹配的SAR图像飞机目标识别方法

针对SAR图像飞机目标识别过程中的目标识别问题,提出一种基于峰值匹配的目标识别方法。该方法首先使用基于8邻域像素检测局部极大值的峰值提取方法提取目标和模板的峰值特征点;然后对目标进行方位角计算,设定置信区间从而缩小需要匹配的模板库;最后计算目标图像峰值点集与模板图像峰值点集的匹配代价函数,当匹配代价函数取最小值时表明目标与相应模板图像相匹配。实验结果表明该算法有效,且分类性能和分类效率较现有的一些算法有所提升。     

一种双目视觉的匹配模板优化方法

模板尺寸是双日图像灰度模板匹配算法的重要参数,针对单层砂轮的局部双目图像,提出了一种模板尺寸的优化选择方法.首先,对左图上的特征像素,给定模板尺寸,根据顺序相似性检测算法,求出该像素在右图上的匹配像素,同时求出相应的匹配曲线和匹配曲面;然后,改变模板大小,得到一族匹配曲线和匹配曲面;最后,在分析其物理意义和变化趋势的基础上,制定出合适的优化策略,得到优化匹配模板.实验结果表明,用优化模板进行的匹配运算,具有匹配精度高、运算速度快、抗噪能力强和误配率低等优点,具有一定的实用价值.     

基于特征点的飞行器局部模板匹配

提出了一种基于特征点的飞行器图像模板匹配的方法.针对航空测试图像飞行器局部模板匹配的特点,提出用数字图像处理的手段,对目标图像进行基于Harris算法的特征点提取,并结合基于不变矩局部模板匹配算法,计算飞行器在航母降落过程中,航空测量图像飞行器的局部特征点附近进行快速的模板匹配.     

基于自适应模板匹配的帧间全局运动估计算法

针对传统的匹配方法在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮度等差异时导致匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一,由此影响到红外图像帧间全局运动估计和补偿问题,提出了基于自适应模板匹配的方法进行帧间全局运动估计算法。该算法首先利用模板选择策略进行待匹配模板的选取,提高匹配的精度;然后提出自适应模板匹配准则,以达到较好的匹配效果,克服噪声等奇异点对误差函数值的影响;最后提出菱形搜索策略,以便搜索到最佳匹配点,使搜索不至于陷入局部最优,并提高了搜索速度。仿真实验结果表明,在红外图像背景变化较为缓慢的情况下,所提算法降低了帧间全局运动估计计算复杂度,同时具有很好的匹配精度和准确性。     

任意指定地面复杂场景图像目标的去均值相关跟踪算法

本文通过对相关系数作为相似性度量准则的匹配跟踪算法的改进,提出了去均值相关跟踪算法,采用网格搜索法进行粗匹配,以邻域法进行精匹配,减少了算法的计算量,满足机载成像光电吊舱系统目标跟踪的实时性要求。提出了自适应模板更新方法和修正的自适应模板更新方法,并对这两种方法进行仿真比较,实验表明,修正的自适应模板更新方法具有更高的跟踪精度和更好的跟踪稳定性。     

A fast globally optimal algorithm for template matching usinglow-resolution pruning

Template matching has many applications in signal processing, image processing, pattern recognition, and video compression. This paper proposes a fast coarse-to-fine template matching algorithm for finding the exact best match, i.e., the match that may be found by a full search. This is obtained by pruning the number of candidates in the full search using the results of a coarse search. Experimental results show that speed ups of a couple of orders of magnitude can easily be achieved using this method for typical low-noise cases of two-dimensional (2-D) template matching.     

Cramer–Rao Bound for MIMO Radar Target Localization With Phase Errors

A new template matching method accelerated by an integral image is proposed. In contrast to the conventional winner-update template matching algorithm, the proposed scheme uses an integral image instead of a block sum pyramid to represent the search area. When an integral image is used, block sums on the lowest level are evaluated very fast. As a result, the speed with which nonbest candidates are rejected is nearly double that of the conventional scheme. Moreover, the proposed scheme needs less memory than the conventional approach to maintain block sums of candidates and can be easily extended to nonsquare (rectanglar) template matching.      

基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究

提出了一种新的基于SIFT(scale invari-ant features transform)算法的遥感图像配准算法.首先用Harris角点检测法代替了传统SIFT算法中的图像特征检测方法,再采用SIFT算法中的特征描述对图像特征进行描述,最后在参考图像上确定搜索范围,利用两幅图像之间的相关系数建立一对一的匹配关...     

红外搜索系统视频图像拼接算法及其应用

为了实现将视场小、变化快的红外搜索系统视频图像拼接成全景图像,根据红外搜索系统具有确定像空间位置变化信息的特点,提出了一种结合图像位置信息和模板匹配的的红外图像拼接算法。该算法有效的解决了传统的区域配准拼接算法运算速度慢和基于特征配准拼接算法精度差的不足,具有运算速度快、配准精度高的优点。为了验证该算法的有效性,利用采集到的红外搜索系统试验视频进行了仿真计算,从仿真的结果看,该算法相对于传统算法,大大提高了运算速度和匹配精度。     

改进Hausdorff距离和量子遗传算法在激光制导中的应用

为了在激光成像制导中提高目标识别的精度和实时性,并在遮挡条件下进行有效识别,采用基于改进Hausdorff距离和量子遗传算法的激光图像匹配算法,选择图像的局部边缘特征为特征空间,针对传统Hausdorff算法及几种改进Hausdorff距离存在的问题,提出了一种新的改进Haussdorff距离作为相似性度量;在搜索策略上,选择量子遗传算法进行并行搜索,为防止种群过早收敛,提出了种群灾变策略,并应用动态的量子旋转角调节收敛的速度和方向。通过理论分析和实验验证,取得了不同参量条件下的目标识别对比数据。结果表明,该算法可以消除激光图像中局部遮挡、噪声以及出格点等因素影响,鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快。     

自适应连续多级分区与初始阈值估计的快速模板匹配方法

归一化互相关测度在光照改变时比采用绝对差之和测度（SAD）要稳定，但是归一化互相关测度的缺陷在于它的计算量非常大。为此，提出了一种结合自适应连续多级分区和初始阈值估计的基于归一化互相关（NCC）的快速模板匹配算法。根据模板图像中不同模块的梯度值，将模板图像进行逐级分区，通过分区顺序将互相关之和分为不同的层，得到各层互相关的上界，运用柯西-施不等式得到上界间的关系，形成自适应连续多级分区淘汰方法。同时，为了加快匹配速度，利用初始阈值估计产生一个较大的边界阈值，以淘汰初始搜索时的大量非匹配点，减少搜索点数目。实验结果表明:所提出的算法具有较好的鲁棒性，且算法的执行速度优于传统算法。     

LED芯片粗精定位系统

LED芯片定位是进行芯片检测、划片、扩晶、固晶及判断芯片电气特性、芯片管脚是否达到要求，能否成功分选LED芯片质量的关键一环。针对这一问题，提出了采用先粗后精的定位方法。首先运用低倍率大视野进行LED芯片的模板匹配粗定位；然后在粗定位生成坐标的基础上，在其坐标的八领域内进行高倍率小视野模板匹配的高精度定位，这样既实现了定位的快速性也解决了定位的准确性。实验结果表明，其图像定位误差小于1 m，滑台定位误差4 m，LED芯片粗精定位系统的定位误差小于5 m，定位速度大于5粒/s，为检测机、分拣机、固晶机等设备的芯片级高精度定位系统开辟了新的方法。     

基于特征序列匹配函数的快速图像匹配

为解决在导弹制导、目标搜寻等领域中图像快速匹配的问题,提出一种基于图像局部特征序列的匹配函数,以加快图像匹配速度。该算法将匹配图像和查找图像分为若干相同大小的子图片,并计算它们的局部特征,形成一个带有特征的序列,利用提出的特征序列匹配函数,计算两种图像内容的特征序列下的匹配情况,该匹配函数能够利用匹配图像本身的特征信息提高图像匹配的查找速度。由于匹配图像特征序列之间存在关联,在匹配失效的情况下,不用再从查找图像的特征序列起始点重新进行查找匹配,而是根据匹配函数,计算出新的匹配点,从新的匹配点进行匹配,加快图像匹配的速度。