基于粒子滤波的电子稳像算法

提出了一种基于粒子滤波的视频序列稳定算法。 该算法从视频图像中提取角点特征,建立当前帧与参考帧之间的映射关系,然后根据仿射变换模型采用最小二乘解获得帧间的全局运动参数,最后利用粒子滤波平滑运动参数,实现帧间的实时运动补偿,达到稳像的目的。实验结果表明该算法鲁棒性较强,去除高频抖动的同时较好地保留了摄像机的主动运动,稳像后视频效果良好。     

使用粒子滤波器实现电子稳像

提出用粒子滤波器来实现视频序列的稳像,解决了视频序列的帧间不稳定问题.提出的稳像算法从视频图像中提取角点特征,建立当前帧与参考帧之间的映射关系,然后根据仿射变换模型求取最小二乘解来获得帧间的全局运动参数,最后利用粒子滤波平滑运动参数,实现帧间的实时运动补偿.对包含80帧场景的视频序列进行了实验,稳像后视频序列的平均峰值信噪比比稳像前提高了24.88,同时稳像精度＜1 pixel,处理时间＜30 ms.实验结果表明,本文算法能有效地改善图像质量,在去除高频抖动的同时能较好地保留摄像机的主动运动,稳像效果良好.     

基于分区灰度投影的稳像算法在卫星装配中的应用

针对传统电子稳像算法无法快速有效地消除视频图像随机抖动的问题,采用一种基于分区灰度投影的稳像算法,以确保机器人系统能够输出稳定连贯的卫星装配画面。对前后两帧视频图像进行划分并删除对比度低的子区域,利用间隔投影和互相关运算获取局部运动分量,通过基于平均误差门限的迭代步骤筛选后剩余的局部运动分量求解全局运动矢量;若判定存在低频扫描分量,还需对多帧图像的全局运动矢量作均值滤波处理。实验结果表明：基于分区灰度投影的稳像算法相比传统灰度投影法,在低对比度的自然场景图像和模拟装配图像中的稳像精确度分别提升119.1%和55.8%;同时执行时间只有块匹配算法的0.5%。能够有效消除随机抖动,快速输出稳定连贯的视频画面,保证机器人系统顺利完成卫星的地面装配工作。     

微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。     

基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪

泳池是一个变化较大的动态场景,会受到气泡、光照强度和水波等因素的干扰,针对泳池环境的复杂性特点,本文提出一种基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪算法。首先,结合Mean Shift算法中的核函数原理和目标模型,以RGB颜色直方图为核心建立水下运动目标模型,然后在粒子滤波跟踪水下目标的过程中,利用Mean Shift算法对粒子进行收敛,使粒子的分布更加接近目标的真实位置。仿真试验结果表明,本文提出的算法能够克服水波、阴影、气泡、遮挡等因素的干扰,实现了水下复杂背景下的实时稳定的目标跟踪。     

车载图像跟踪系统中电子稳像算法的研究

提出了一种新的稳像方法。首先,采用了一种由粗到精、由局部匹配到全局配准的高效配准策略。在粗配准时,提出基于灰度投影均值的SSDA改进算法,用于快速模板匹配;精配准时,将改进的联合直方图区域计数法用于车载图像序列,在保证精度的同时摆脱大量浮点运算。其次,详细阐述了自适应均值运动滤波法。通过自适应选取滑动窗口的大小,一方面对运动曲线进行平滑以降低抖动,另一方面防止了过稳现象的发生。实验结果表明:该方法能准确、快速实现车载图像配准,且配准精度达到了"亚像素"水平,满足了车载图像跟踪系统对电子稳像技术的实时性及精度要求。     

基于Rao-Blackwellizedli粒子滤波的多特征融合多光谱目标自适应跟踪

针对复杂背景下视频目标跟踪的实时性和可靠性问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的颜色矩形特征和方向边缘信息融合的自适应跟踪算法。该算法采用Rao-Blackwellized粒子滤波提高滤波算法性能,采用积分图像快速计算颜色特征和方向边缘信息,根据跟踪实际情形,利用模糊逻辑自适应调节各特征权值,提高算法的跟踪速度和精度。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复杂的背景下对可见光及红外等运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于粒子滤波和GVF-Snake的目标跟踪算法

提出了一种基于粒子滤波和GVF-Snake的自适应目标跟踪算法.该算法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓,利用改进的GVF-Snake的强大搜索能力,使Snake收敛至运动目标的真实轮廓;然后根据控制点的距离增删控制点,达到自适应地跟踪运动和变形目标的目的;最后通过结合粒子滤波和改进的GVF-Snake,得到一种能量粒子滤波(EPF)目标跟踪算法,并利用提出的的跟踪策略,改进其抗遮挡能力.实验结果表明,被跟踪目标在遮挡情况下也能够保持良好的跟踪效果.     

分布式Unscented粒子滤波跟踪

提出了一种新的分布式粒子跟踪算法,该算法主要考虑传感网络能量受限、通信受限等特性,改善了通常的分布式粒子滤波粒子数目大、节点间信息交换多的弊端,能够用较少的节点计算得到对机动目标更好的跟踪结果,实现了改进的分布式粒子滤波(DUPF).DUPF算法的主要思想是利用Unscented Kalman滤波改进分布式粒子滤波算法形成一个建议分布,用来生成粒子分布,在这个基础上,通过分布式粒子滤波实现目标的在线跟踪.仿真实验表明,和分布式粒子滤波相比,DUPF只需要其25%的粒子数目就能达到同样的跟踪精度,即可用较少的节点和通信消耗,实现高精度的目标跟踪.     

大运动前景和旋转抖动视频的快速数字稳定

针对存在大的旋转抖动和大的运动前景的视频,提出了一种快速电子稳像方法。由于现有圆周投影法在估计图像大角度旋转运动时鲁棒性较差,故对算法进行了改进以提高投影相关匹配时的准确性。考虑常用的稳像算法难以处理含较大或较多运动前景的抖动视频,提出一种基于图像位平面金字塔的自适应取块平移运动估计方案;该方案可根据块匹配结果的统计特性决策最优取块模式,最大程度地避免运动前景对运动参数估计的干扰。最后,引入一种自适应分组的限幅加均值复合滤波方式,一方面通过限幅滤波修正帧间错误运动估计,另一方面自适应分组确定滤波窗口以达到较佳运动平滑效果。实验结果表明:改进的圆周投影法旋转估计的准确性和稳健性均有提高;自适应取块的平移运动估计方案能够准确估计较大运动前景抖动视频的运动参数,同时也适用于灰度特征不丰富的抖动视频;稳像的信噪比峰值可达31.08dB。     

反求工程中基于照片重构点云数据的研究

通过在不同的方位所拍摄的两幅照片,根据双目视觉匹配原理,以循环淘汰式鲁棒性匹配结果做为种子点,用唯一性和连续性约束实现区域扩散的对应点匹配,并利用相机非线性优化方法的标定结果和SFM重建算法来恢复物体三维结构信息。本方法仅仅利用数码相机作为图像传感器来测量物体的三维模型,避免了其他的测量方法操作复杂,测量物体尺度限制性等,通过照片就能够直接生成面向反求工程的点云数据。试验结果表明本文的方法能够达到理想的精度,是有效可行的。     

基于光场相机的深度面光场计算重构

光场相机与传统相机不同,通过在主镜组和传感器间特定位置设置微透镜阵列,实现在采集物方光强的同时记录光线方向。为了重构物方光场,研究了基于光场相机的深度面计算重构算法,对该算法所采用的焦点堆栈、投影切片定理进行研究。首先,对四维光场定义及光场相机工作原理进行分析;建立了相机内部深度面重构模型,分析了投影切片定理在深度面获取的应用,并推导出不同深度面图像表达式;根据得到不同深度位置图像,研究了计算重构算法,搭建了含有微透镜阵列的微型单相机光场采集系统,采集原始光场,利用本文方法实现了物方光场的逆向重构。实验结果表明:利用本文重构算法,光场相机采集的物方光场可通过滤波计算方法逆向重构,通过重构光场数据可获得物方场景深度信息。本文深度面获取算法较其他算法节省30%以上的时间,各深度面图像峰值信噪比在25~30dB之间,实现了高精度、稳定可靠的计算光场重构。     

复杂场景中基于变块差分的运动目标检测

针对复杂场景中包含的摄像机扫描运动、随机抖动和目标运动,提出一种基于帧间可变块差分的运动目标检测算法.首先,利用全局特征点估计运动参数对帧间背景进行补偿,提取图像的全局特征点并匹配,以特征点集的最小位置误差和作为目标进行迭代,获取误差不大于0.5 pixel的全局运动参数,并精确补偿当前帧实现背景校正.然后,利用可变块...     

一种超视场零件影像测量仪的研制

针对超过摄像机视场范围的待测零件,必须进行多次拍摄,然后对系列图像进行拼接以形成完整的零件图像。为了实现图像获取和拼接的自动化,设计了X-Y-Z三轴运动控制平台对定焦相机进行精确定位,讨论了仪器的配置、基于归一互相关测度的模板匹配算法的图像拼接技术以及算法优化策略。     

基于单目视觉的移动机器人跟随

针对室外环境下移动机器人基于单目视觉对目标人实时跟随问题进行了研究,提出通过均值漂移算法对像平面目标的跟踪来实现目标定位。为了补偿摄像机运动造成目标在像平面的偏移,提出了以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,然后利用均值漂移算法获得最终位置;为了估计单目视觉下目标与机器人之间的距离,提出了一种借助于主颜色描述子和形状直方图的间接景深计算方法。室外实验表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂室外环境下对人的跟随。     

基于单目视觉和激光测距仪的位姿测量算法

基于单目手眼相机和激光测距仪,提出了一种尺寸未知的空间矩形平面的位姿测量算法.该算法不需要知道矩形平面的4个顶点的物体坐标,只需要知道它们的图像坐标、激光点的图像坐标和激光测距结果,就能够计算出尺寸未知空间矩形平面在相机坐标系下的位姿,并且计算出矩形平面的尺寸.通过建立单目手眼相机和激光测距仪的数学模型,对该算法进行了验证.实验结果表明,该算法是有效的,可以应用于机器人对空间物体的跟踪、定位以及抓取.     

基于Faster R-CNN的工件螺纹孔目标检测

为了提高螺纹孔目标检测的准确率,结合双相机视觉系统与Hough变换圆检测算法,提出了一种基于Faster R-CNN的螺纹孔目标检测方法。首先建立了由双相机组成的图像获取系统,通过安置在高处的工业相机采集工件整体图像,利用Hough变换圆检测算法初步筛选出工件上的疑似螺纹孔的位置,并驱动第二个工业相机逐个在近处采集经Hough变换检测出的疑似螺纹孔的局部精确图像。然后,在自建的螺纹孔数据集上训练以ResNet50为基础网络的Faster R-CNN目标检测模型。最后,将螺纹孔处局部图像输入训练好的Faster R-CNN目标检测模型进一步识别并进行定位。实验结果表明,该方法能有效地避免螺纹孔小目标检测,相对于单独使用Hough变换方法或者Faster R-CNN目标检测方法检测螺纹孔,具有更高的识别和定位精度。     

三维激光扫描数据采集系统的摄像机标定技术研究

在计算机视觉激光扫描测量系统中 ,物体的空间坐标与计算机图像坐标之间存在着复杂的非线性映射关系。通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型 ,用线性方程组描述了三维空间坐标点与计算机图像坐标点的关系 ,利用带有 3 0个标准圆孔的金属平面孔型靶标对由两个摄像机构成的摄像机参数标定 ,提出“两步法”对摄像机模型参数逐步求解 ,从而彻底改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化方法。实验证明 ,这种标定新技术较以往算法更为快速、简便、实用 ,精度更高     

基于视觉和扩展卡尔曼滤波的位姿和运动估计新方法

估计两参考坐标系之间的相对三维位姿和相对运动 ,对机器人导航、机器人装配、测量、跟踪、目标识别和摄像机定标来说是一个非常重要的问题。用八元数来表示摄像机和运动目标两坐标系之间相对平移和旋转 ,在假设运动目标的三维几何尺寸已知 ,且摄像机和运动目标之间的相对运动为匀速运动的情况下 ,由单个针孔摄像机获取运动目标的图像并测量其图像中的线特征点。由于旋转部分用四元数表示 ,状态转移函数是非线性的 ,测量函数由三维坐标变换和针孔摄像机模型所决定 ,存在严重的非线性 ,常规的卡尔曼滤波方法不适合 ,这里以扩展卡尔曼滤波方法作为数学模型 ,对状态转移函数和测量函数进行线性化后 ,对摄像机和运动目标之间的位姿和相对运动进行了估计 ,仿真结果表明 :该位姿和运动估计算法具有良好的收敛性     

适于高速CCD图像数据光纤传输的纠错技术

提出了一种适于高速CCD图像数据光纤传输的纠错算法用于提高大视场时间积分延迟(TDI)CCD相机中图像数据传输的可靠性。首先,分析了大视场空间相机图像数据光纤传输特点和光纤信道加性高斯白噪声(AWGN)模型下的数据传输差错,在此基础上提出了(16,8)纠错编码算法。阐述了(16,8)纠错编码算法思想以及纠错原理,说明了(16,8)纠错编码器的超大规模集成电路(VLSI)实现方法和编码器电路。然后,从不同角度分析了(16,8)纠错编码算法在大视场空间相机中应用的可行性。最后,在一空间多光谱相机样机的传输系统上进行了试验验证。结果表明:(16,8)纠错编码算法纠错能力强、易于硬件实现、占用资源少,在3 043Byte内可以纠正191bit错误,编码器资源占用率小于5%。提出的算法提高了空间相机中图像数据光纤传输的可靠性。