引入像点融合度修补的图像边缘化参差拼接实现

研究引入像点融合度修补的图像边缘化参差拼接实现方法;图像参差拼接技术是实现多幅图像无缝拼接的关键;传统的图像参差拼接实现时,采用基于边缘的普通特征拼接融合方法,无法做到无缝连接;提出一种基于像点融合度修补的图像边缘化参差拼接实现,首先对图像边缘化参差拼接进行模块划分,提取各个模块之间的像点融合度修补特征,然后将像点修补特征进行融合处理,最终实现整个图像边缘化参差拼接;最后采用实际的图像拼接进行测试实验,结果显示,采用基于像点融合度修补的图像边缘化参差拼接实现方法,图像拼接的效果大大提高,具有很好的工程应用价值.     

基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

基于图像配准的指静脉身份认证技术

手指静脉在采集时手指旋转和姿态改变导致静脉形变和图像阴影,影响手指静脉身份验证的准确性。因此,文中提出一种基于图像配准的指静脉认证方法,通过少量稳定特征点配准认证图像,并提取两幅配准图像的纹理特征进行身份验证。该方法首先选择邻域清晰度高的静脉叉点作为特征点,然后对特征点进行匹配,并将两幅图像配准,最后根据纹理特征计算两幅配准图像的相似度。所提方法主要克服了基于特征点匹配的方法中点对数量少的问题,并解决了静脉形变的问题。实验结果证明,该方法较模板匹配和特征点匹配方法具有良好的性能。     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

摄像机标定中靶标圆心像点坐标的精确计算

摄像机标定是机器视觉中的一个关键问题.当靶标特征像点在世界坐标系中的坐标值确定后,便可以计算得到内参和外参,进而完成摄像机标定.为了简化靶标特征像点的计算方法并提高其计算精度,提出了基于透视不变性的计算方法来得到虚圆心像点坐标.该方法利用计算机搜索算法找出3个圆心不共线的圆形靶标的椭圆像的公切线,每个椭圆上两对切点连线的交点即为对应靶标虚圆心的像点.模拟实验验证了该方法的实用性.结果表明:算法不存在模型误差,计算过程简洁高效,提高了靶标特征像点坐标的计算精度,使摄像机的标定更加精确.     

基于SURF的彩色图像配准

提出了一种基于SURF(Speeded Up Robust Feature)的彩色图像配准算法.该算法利用图像彩色信息计算得到的颜色不变量来提取图像的特征点;提取到特征点后,结合图像的灰度信息为特征点生成特征描述子;最后采用欧氏距离进行相似性度量,提取两幅图像间匹配的特征点对.实验结果表明,该算法在保持算法的快速性和准确性的同时,获得的配准点对比SURF要多.所以该算法可以有效地避免像原始SURF算法那样因为配准点少而造成的配准失效,从而提高了算法的稳定性.     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征(SURF)算法匹配特征点对较多,造成拼接精度低、计算量大的缺点,结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法.算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构,将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵,多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点,得到拓扑结构完全相同的特征点集合,有效减少了匹配特征点对的数量,提高了特征点对的匹配正确率.根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理.对比实验结果表明,针对同一组图像进行拼接处理,所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上;对于小分辨率图像拼接,耗时基本保持一致;对于大分辨率图像拼接,所提算法耗时大大减少.     

改进的基于特征点匹配的图像拼接算法

为了消除拼接图像中的缝隙,提出了一种改进的图像无缝拼接算法.该算法首先用Harris角点检测提取特征点,接着建立两幅图像间角点的映射关系,最后用改进的加权方法进行图像融合.试验结果表明改进后的方法能有效地对两图之间有一定旋转角度的情况进行无缝融合,方法可行有效且鲁棒性好.     

一种基于几何推理的匹配抗箔条质心干扰新方法

为降低箔条干扰对末制导雷达导引头跟踪和打击目标的影响,提出一种基于几何推理的匹配抗箔条质心干扰新算法.依据由大量箔条偶极子组成的箔条云其RCS、散布方程、空间分布及运动速度的时变性在高分辨距离像上表现为散射点数目、回波幅度及相对位置的不稳定性,而目标的各个散射点相对位置在一定视角范围内基本不变.该算法从相邻两幅经运动补偿后的距离像中分别提取出所有可能的散射中心,把它们当作点模式,利用一种适用于Euclid变换下不完全匹配情形并可求得最多一致对应点对的几何推理算法,得到最佳匹配团,其中所含的点模式即为提取到的目标散射点,进而获取目标几何中心的真实位置.此外,通过目标几何中心在两幅距离像间的平动距离,实时估计出目标速度,用于对下一幅距离像的运动补偿并预测目标下一时刻的位置.在测速方面,该算法克服了传统相关法在箔条干扰情况下失效的局限性.最后通过Monte Carlo仿真实验,验证了算法的有效性.     

基于SIFT特征的图像自动拼接

介绍一种基于SIFT特征的图像拼接方法.它首先使用SIFT算法提取特征点及其描述符,然后分别为两幅待拼接图的特征描述符建立K-d树,并通过K-d树查找和确定初始匹配点对.接下来介绍和使用新提出的一种利用投影变换前后的相对位置关系实现匹配对精炼的方法.接着在匹配点对中选择包围区域最大的4对点,用以计算交换矩阵,最终得到拼接图像.实验结果证明,该方法有效.     

参数法P3P模型在视觉坐标测量中的应用

P3P问题的求解是视觉坐标测量系统建模的数学理论基础,传统上利用通用余弦定理和正弦定理求解.为快速精确地求取控制点三维坐标,提出一种利用参数法求解P3P模型解析解的计算方法,并将该模型应用到视觉坐标测量过程中,通过精确求解共线三控制点在摄像机坐标系下的坐标.进而求出与其位置关系已知的被测点三维坐标.介绍了该测量系统的结构、测量原理、计算模型、实验过程以及实验结果,并与传统的利用通用余弦求解模型的计算结果进行了比较,说明本计算方法不仅简单直观,而且精度较高,非常适合应用在视觉坐标测量过程中.     

DEM和单相机的弹落点坐标测量方法

针对大视场远距离复杂地形条件下的弹落点坐标测量,提出一种结合数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的单目视觉测量方法。该方法不依赖目标或场景信息,只需单幅弹落点图像,即可快速解算出弹落点的三维坐标。首先,利用图像二维信息求解出相机与弹落点相连的空间直线;然后,根据相机与靶心的相对位置确定直线上的搜索起点和搜索步距,将直线上的搜索点与数字高程地图进行匹配;最终求解出弹落点的三维坐标。现场试验结果表明:相机距监测区域大于500 m,监测区域视场宽度为300 m时,相对定位误差优于0.3%。该方法结构简单、成本低、运算速度快,适用于复杂地形条件下的弹落点坐标测量。     

红外零位走动量测量中的相机姿态自适应补偿

为提高红外零位走动量测量精度,针对测量过程中相机姿态变化误差引起的图像定位精度不高问题,提出了一种CCD相机姿态小角度变化自适应补偿方法。通过理论分析,推导出相机姿态解算公式,建立了CCD相机姿态解算数学模型,然后基于某型红外瞄具零位走动量测量系统,分别针对三种相机姿态,对瞄具分划线在参考坐标系中的坐标进行了对比实验。结果表明,测量精度优于0.01 mil,能减小相机倾斜对红外瞄具零位走动量测量带来的误差,为提高零位走动量测量精度提供了一种相机姿态自适应补偿的新方法。     

基于单目视觉和固定靶标的位姿测量系统

利用计算机视觉进行位姿测量的方法广泛应用于机器人系统、运动体控制系统和精密检测系统。研究和设计了一种基于固定靶标的单目视觉定位系统和方法,用最少硬件资源实现精密定位。首先,利用图像匹配的方法检测出平面靶标在图像中的坐标,图像匹配采用SIFT算法和映射匹配方法,之后利用固定靶标的特性求取中心点。实验利用多幅图像样本验证了图像匹配的准确性和鲁棒性。然后,针对呈矩形分布的PnP问题,提出了一种新的求解方法,以靶标控制点的图像坐标和空间坐标作为输入,得到了移动物体与摄像机的三维相对位姿。实验利用五维精密位移台移动目标物体并拍摄多副图像,结果表明位姿测量系统在800 mm范围内达到mm级精度,可以满足应用需求。     

网络摄像头的标定

摄像机定标是获取摄像机几何和光学参数的过程,也是获得摄像机在外部参考坐标系中的三维位置和面向.本文利用针孔模型对网络摄像头进行定标,该方法是基于标定物上已知参考点的三维坐标和参考点在图像上投影像素坐标之间对应关系,它分为两步,先利用线性模型对摄像机投影矩阵进行估计,然后基于投影矩阵分解出摄像机内外部参数.利用真实标定物图像进行实验和计算,得到较好的结果.     

小视场环境下的摄像机标定

摄像机标定旨在建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。传统标定板为数十个整齐排列的标准圆或网格,通过提取圆心坐标或网格角点坐标进行标定。在微小物体测量系统中,摄像机视场较小,无法从传统标定板提取足够多点坐标信息。针对这一问题,提出一种基于二次曲线与直线的混合标定方法。该方法抛弃了利用点对点关系的标定方法,转而利用二次曲线方程及直线方程在两种坐标系下相对应的关系进行标定,使摄像机即使是在非常小的范围内仍然能够提取足够的信息进行标定。仿真与实验证明,相对于基于点的标定方法,混合标定方法精度高,具有更好的稳健性。另外,标定模板为一个标准的半圆,制作简单,方便应用到小视场的环境中。     

宽视场航天相机像面测量技术

宽视场高质量的航天相机是未来有效载荷的发展方向,基于宽视场航天相机的装调需求,提出了一种干涉测量与几何量测量相结合的像面测量方法。搭建了宽视场航天相机像面测量平台,利用激光干涉仪确定各视场的焦点位置,激光跟踪仪获取各焦点位置坐标,通过坐标换算和拟合完成像面的绘制,像面测量误差可控制在0.01 mm内。通过该方法,完成了一款离轴三反航天相机的像面绘制,系统焦距1200 mm,相对孔径1∶2.4,视场角10°×1°。测试的像面与光学设计软件ZEMAX输出的理想像面进行比对,像面形状及位置基本吻合,平面度偏差0.009 mm。测试结果表明光学系统装调到位,为探测器配准工序的完成提供了重要依据。     

光栅投影三维测量系统中标定技术的研究

相机和投影仪的标定精度决定光栅投影三维系统的测量精度。提出一种改进的标定方法。该方法在逆向相机模型的基础上对投影仪进行标定,利用相位编码法进行绝对相位展开,避免相机标定误差的引入,在标定过程中减少投影仪投射图案的数量,使标定操作更加简单、快速。在系统的标定过程中,利用投影仪投射的垂直、水平两组光栅图像,建立其与相机图像的对应关系,进而求得标志点圆心在投影仪图像上的像素坐标;然后利用带有径向畸变的相机模型对投影仪进行标定;最后进行系统的立体标定,确定相机和投影仪间的相对位置关系。实验结果表明所提方法切实可行。     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

基于DSP的嵌入式数字摄像夜间能见度测量系统

数字摄像夜间能见度仪的关键技术之一在于高速、实时地处理CCD采集的目标光源和黑体的图像信息。设计了一种基于TMS320DM642的小型化、便携嵌入式能见度测量系统,从硬件和软件上给于实现,并将其应用到数字摄像夜间能见度测量中。利用CCD采集25帧/s的PAL制视频流,数字化后送入DSP处理器,通过DSP实现目标光源与黑体的图像分割与定位算法,完成数字摄像夜间能见度的测量。实验结果表明设计的嵌入式系统能较好完成夜间能见度的测量。