序列图像特征提取与匹配算法的改进

在计算机视觉领域中特征点匹配是一个重要课题。针对ORB（ORiented Brief,方向描述符）算法缺少尺度不变性的特点,将SURF（Speeded-Up?Robust?Features,快速鲁棒特征）算法与ORB相结合,提出了基于算法组合的改进算法SUORB（Speeded-Up?ORiented Brief,快速方向描述符）。组合算法的基本思路是利用SURF算法建立多尺度空间,然后通过ORB算法为检测出的特征点建立描述符,最后根据生成的二进制描述符实现特征点匹配。实验结果表明,SUORB算法基本弥补了ORB算法的不足,若图像尺度发生变化,SUORB匹配算法比ORB匹配算法的准确度明显提高;同时SUORB算法保留了ORB算法的快速性。     

光条图像成像参数的模糊自适应调整方法研究

针对结构光测量系统中激光光条易受多种因素调制成像质量不稳定的问题,以灰度直方图为基础,分析光条图像具有代表性的灰度分布特征,研究了摄像机曝光时间和增益两种可控的系统采集参数与直方图特征变化之间的规律,提出了一种基于模糊控制策略的相机参数自适应调整方法,利用C#编程语言和MATLAB的COM组件搭建测试环境。试验结果表明,激光扫描测头系统经过成像参数的自适应调整,光条图像能够达到到预期的效果,满足Steger算法对光条和背景的处理要求。     

自适应MEMS加速度计滤波算法

简要分析了微机电系统（MEMS）加速度计使用模型中的噪声来源,介绍了一种自适应平滑滤波器的设计方法,通过增设滤波阈值来调节滤波系数,实现了对 MEMS 加速度数据的动态降噪处理。实验结果表明：自适应平滑滤波器能有效抑制加速度计输出信号中的高频噪声,滤波前噪声信号均方根误差为2.32×10－5 m/ s2,经过滤波后,噪声信号均方根误差为4.79×10－7 m/ s2,提高了加速度计的测量精度,取得了良好的滤波效果。     

线结构光点云粗拼接方法研究

针对点云拼接需借助点云信息几何特征的问题,基于结构光测量系统模型,提出一种通过提取图像站位信息的方法,解算两图像站位下点云信息的相对位置关系来完成点云的粗拼接。首先,介绍了结构光测量系统的模型,并采用平面靶标的方法对测量系统中的摄像机与激光器的光平面进行精确标定;然后,对光条信息的提取和无约束点云拼接算法进行了研究,通过对二维图像特征点的处理计算出测量系统不同站位下的坐标变换关系;实验结果表明,该方法可对物体表面信息进行有效测量,可将误差降至6.052 mm。为点云精拼接技术提供了支持,并为点云拼接技术在逆向工程检测、三维形貌恢复及目标识别等方面的应用提供了理论依据。