改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法

针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进.借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配.结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视...     

Harris角点在金属材料硬度检测中的应用

为了检测金属材料硬度,采用规定形状的压头在抛光材料表面挤压一个不规则方形,测量方形对角线的长度可得出所测材料硬度指标。提出一种利用图像处理技术实现方形对角线长度的精确测量实现材料硬度检测的新方法。应用Harris算子求取方形边缘的角点,再将图像分为四部分后,对每个半边缘进行最小二乘法直线拟合,求得方形的顶角便可得出方形对角线的像素距离。通过对游标卡尺图片进行映射处理求得计算基准,最终得出方形对角线实际长度。实验表明该算法实现了无需人工参与的全自动对角线检测算法精度和速度直接影响了整个检测过程的精度和速度。长度精度达到微米级别,求解材料硬度达到了2%的误差要求。该方法具有很快的计算速度,可用于实时的材料硬度全自动检测工程中。     

单目智能车道偏离预警系统

车道偏离预警系统是继安全气囊之后的汽车安全辅助系统,该系统主要任务是采用基于机器视觉的方法提取车道线并进行预警决策。文章利用TMS320DM642视频处理器作为中央处理器,设计出基于DM642的车道偏离预警系统硬件架构,算法方面对图像进行灰度化、二值化和边缘提取做预处理,然后设置感兴趣区域(ROI),利用基于相位编组的改进Hough变换(RHT)进行车道线检测,根据车道偏离预警条件进行预警决策,当车辆在驾驶员非意识时偏离车道线的情况下实施报警。试验结果证明,本系统能够提前2.5s进行车道偏离的预警工作,并能够排除路面标记的影响,满足车道偏离预警系统实时、鲁棒的性能要求。     

基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准

提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。     

基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制在航空光电稳定平台中的应用

为进一步提高航空光电稳定平台的视轴稳定精度,提出一种基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制策略。根据光电平台伺服系统模型特点设计卡尔曼滤波器,将卡尔曼滤波器采集的光电平台伺服系统输入输出信号作为自身输入信号,并输出速度的滤波信号和加速度的估计结果。然后将卡尔曼滤波器输出的速度和加速度估计值分别作为被控对象速度环路和加速度环路的反馈信号。进行了模拟仿真和样机实验,结果表明：伺服系统引入加速度反馈控制后,可以使光电平台对2.5 Hz以内不同频率的扰动力矩都具有良好的抑制效果,扰动隔离度优于20 dB;相比于传统单速度环控制方案,阶跃响应的超调量至少降低40%. 由此可见,将加速度环引入传统速度环控制系统可以有效改善光电稳定平台的伺服控制性能,具有较高的工程应用价值。     

采用改进投影梯度非负矩阵分解和非采样Contourlet变换的图像融合方法

针对非负矩阵分解(NMF)算法时间复杂度较高,而投影梯度(PG)优化方法可以大幅降低NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,提出一种基于改进的投影梯度NMF(IPGNMF)和非采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像融合方法.采用NSCT对已配准的源图像进行多尺度、多方向的分解,将分解后的低频部分作为原始数据,...     

基于区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合

针对同一场景的红外和可见光图像,提出一种基于OTSU递归分割算法的区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对红外和可见光图像进行区域分割和区域关联,关联映射图分为目标区域、背景区域和灰度区域。随后,应用NSCT变换对图像进行多尺度、多方向分解,按照关联映射图中三个区域对NSCT分解后的高低频子带系数进行区域划分,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。最后,进行重构得到融合图像。对三组不同场景图像的实验结果进行主观目视判别和客观性能评价,对比基于像素和邻域能量的融合算法,本文算法不仅能较全面的保持可见光图像中的光谱信息,而且能够有效、准确的提取红外图像的热目标信息,优于传统的基于像素和邻域能量的融合算法,可获得较理想的融合图像。     

基于多尺度导引滤波的图像融合方法

提出了 一种基于多尺度导引滤波的图像融合方法。首先,对源图像进行多尺度边缘保持分解,分别 得到一幅基本图像和一系列细节图像;然后,对基 本图像和不同尺度下的细节图像采用不同的融合策略,即基于导引滤波的融合策略;最后, 将融合 后的基本图像和融合后的细节图像相加,得到最后的融合图像。实验结果表明,本文提出的 融合方法 在保留光谱信息的同时,能较好地将源图像中的边缘细节信息保持到融合图像中,而且也取 得了较高的归一 化互信息(MI)值,相对于其他融合算法,MI值平均提升0.5;能更好地体现图 像细节特征,为融合图像提供更加丰富的信息。     

基于TMS320C6455+FPGA+SDRAM的快速视频跟踪系统设计

图像跟踪是图像处理领域研究较多也比较关键的技术之一。随着微电子技术不断发展,在光电经纬仪、机载光电平台等图像跟踪应用领域对视频跟踪器系统的要求越来越高,当前视频图像帧频偏低已对伺服系统传输带宽形成不小制约,而高帧频图像又有视频传输的瓶颈。为了解决这一问题,本文设计了一款基于TMS320C6455+FPGA+SDRAM的图像跟踪系统。本系统通过FPGA控制SDRAM对视频图像进行缓存后输出,达到视频降频输出的要求,以解决高帧频图像数据量大难以实时传输显示的问题,同时通过对相关跟踪算法做进一步优化使其满足100frame/s视频的实时跟踪要求。实验证明该系统工作有效稳定,能满足工程实际需求。     

特征压缩在线距离度量学习跟踪

为提高在线学习目标跟踪的实时性和准确率,结合压缩感知理论,提出一种将距离度量学习(DML)运用到目标跟踪的算法。首先,根据所选定的目标位置分别提取目标和背景样本集,运用随机投影理论对样本的Harr-like特征进行压缩;然后,用压缩后的低维特征向量集训练度量矩阵;最后,在新的一帧中抽取目标和背景的样本,用训练得到的度量矩阵计算已知目标和样本间的Mahalanobis距离,距离最小的样本的位置就是所要跟踪的目标的位置。对不同视频序列的测试结果表明,用压缩特征表示目标,使特征计算的计算量压缩到原来的1/4,减少了特征计算的时间;用训练后的度量矩阵计算目标位置,即跟踪器能够根据目标的不断变化自适应调整参数,提高了跟踪的准确率。