一种变电站智能巡检机器人的仪表图像空间变换算法

针对变电站智能巡检机器人的仪表识别问题,提出了一种基于SURF的图像空间变换算法。首先,对建模图像仪表区域和待识别图像进行SURF特征提取;其次,采用KNN算法和双向匹配对所提取的特征进行筛选,提取优质匹配点对;最后,利用随机采样一致性算法(RANSAC)计算得到投影矩阵,从而能将待识别图像转换到建模图像空间,为后续识别提供便利。变电站实际测试结果表明了该算法的有效性。     

基于改进ORB的图像特征点匹配研究

针对ORB算法不具备尺度不变性的缺陷,结合SURF算法,将ORB算法改进为SURB(SURF-ORB)算法。首先提取具有尺度不变性的SURF特征点,然后构建ORB算法描述子,特征匹配时,先对待处理图像进行区域分块,缩减原始搜索范围,节约了无效区域的特征点匹配时间,采用汉明距离完成初步匹配,然后结合PROSAC算法对初步筛选的点去伪,获得较为精准的匹配点对。实验结果表明,图像尺度变化时,SURB算法的平均匹配准确度为93.4%,约为ORB算法的3倍;SURB算法的平均耗时约为SURF算法的80%,具有较强的实时性和可行性。     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于SURF算法的HIFU治疗前后超声图像配准研究

高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,医生通常将治疗前后的超声监控图像直接相减,得到治疗区域的图像来判断治疗效果。由于治疗后病人的体位可能会变化,导致治疗前后采集的图像发生偏移,通常需要先将HIFU治疗前后的超声监控图像进行配准。提出了一种基于加速鲁棒性算法(SURF)和超声监控图像散斑特征的快速图像配准方法。首先利用经典的SURF特征检测器分别提取治疗前和治疗后超声图像中的特征点,采用欧式距离匹配提取的特征向量,通过超声图像的固有属性散斑特征的分布规律优化配准参数并用RANSAC算法去除错误匹配点对,最后利用最小二乘法求出图像之间的映射关系完成配准。实验结果表明,该算法能自动搜索治疗前后超声监控图像中的对应特征点,比传统的人工筛选特征点效率更高,且利用散斑特征的分布规律优化后的SURF算法相比标准的SURF算法配准精度更高。     

基于尺度限制SURF的图像配准

图像配准是数字图像处理中一个重要研究领域,是图像拼接、图像超分辨率重建的基础,基于尺度不变特征的图像配准已成为最近几年的热门研究领域,SURF算法是其中之一.对于具有尺度差异（SD）同时满足仿射变换的图像,传统SURF算法存在较大误匹配,从而影响最后的配准精度.针对误匹配问题,采用基于尺度限制（SR）的SURF算法并利用样本统计的方法来剔除误匹配,实验结果表明基于尺度限制的SURF算法能够有效的剔除误匹配,从而提高图像配准的精度.     

基于改进SURF算子的彩色图像配准算法

为了解决传统SURF算法存在的问题,提高彩色图像配准的精度和准确率,提出一种双向邻近匹配的彩色图像配准算法。该算法对传统的SURF描述符进行改进,将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统SURF特征描述符上,组成改进的SURF特征描述符,以增强彩色信息对配准的影响,提高配准的准确率;采用FLANN算法搜索匹配点对,并对匹配点对进行双向邻近匹配,以提高搜索效率和匹配精度;利用改进RANSAC算法剔除匹配错误的特征点对,以进一步优化匹配结果。实验结果表明,该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率,具有较好的鲁棒性和图像变换适应性。     

基于红外热点的电力缺陷检测方法

针对直升机电力巡检拍摄到的实时红外视频序列,寻找定位高温点并实时反馈给控制系统,首先对其进行Hough变换检测输电线,然后采用Otsu自适应阈值算法对红外图像中的热点区域进行分割,提取出缺陷区域,接着利用SIFT特征匹配识别红外图像中的绝缘子,最后对缺陷进行分类和分级。实验证明该算法发热点定位准确率较高,可智能识别缺陷,减轻了人工作业负荷。     

基于NSST图像融合的变电站开关状态识别

针对变电站中开关状态图像识别易发生误判的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像融合的变电站开关图像识别方法。该方法采用可见光和红外光双摄像模式,得到开关可见光图像和红外图像,根据两者的特点与互补特性,采用基于NSST的图像融合算法对可见光图像和红外图像进行融合,生成含有两种开关图像丰富细节信息和特征量的融合图像,采用改进加速稳健特征(SURF)算法对融合图像进行目标特征量提取和匹配,再采用基于混沌布谷鸟(CCS)算法的多阈值图像分割技术进行处理,最后基于霍夫变换得到开关臂和触点所在直线的斜率,根据两者角度差判别开关状态。仿真实验表明:所提方法对闭合与断开状态隔离开关的识别率分别为94.4%和100%,验证了所提方法的有效性。     

面向智能运检管理的变电站运动目标立体匹配算法研究

针对目前变电站运动目标的立体匹配算法存在匹配点少、误匹配等问题,提出一种结合A-KAZE(Accelerated KAZE)算法和改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算法的智能变电站运动目标立体匹配算法。采用A-KAZE算法用于提取两个图像的匹配特征点,利用二阶多尺度改进的SURF特征向量进一步计算二次响应,采用高阈值算法增加匹配点,随机采样一致算法消除不匹配点,完成匹配工作。通过实验比较,验证了该算法的有效性。实验结果表明,相对于未改进前匹配点对从908对提高到1 202对,匹配准确率从92.51%提高到96.17%,具有一定的实用价值。     

基于快速鲁棒性特征匹配的电气化铁路绝缘子不良状态检测

针对电气化铁路接触网非接触式图像检测中绝缘子不良状态的自动识别定位问题,提出一种基于快速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)匹配的检测方法。该方法首先通过SURF进行待检测图像中绝缘子的特征提取与匹配;接着对绝缘子进行角度校正及形态学操作等预处理;最后纵向统计绝缘子灰度并根据其灰度极小值分布规律识别和定位其不良状态。实验表明,该方法能较准确快速地识别绝缘子,且对其不良状态的自动识别结果也较为准确,为电气化铁路接触网绝缘安全检测问题提供新的参考。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图...     

基于FREAK特征的快速景象匹配

针对传统基于局部不变特征的景象匹配方法处理时间过长的问题,提出基于FREAK局部不变特征的快速景象配准算法。首先提出FAST-Difference特征点提取方法,分别提取参考图像和待配准图像中的特征点;接着计算其FREAK描述符,生成特征向量;随后利用级联匹配计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对;最后利用RANSAC算法剔除误匹配点,利用最小二乘法估算出两幅图像之间的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。FAST-Difference相比以往的特征点检测方法速度更快;FREAK描述符与人类视网膜相似的结构提升了算法的时间性能和鲁棒性;使用扫视搜索,大大加速了匹配过程。实验证明相对于SIFT、SURF算法,本文算法不仅对于各种变换具有更好的鲁棒性,而且处理时间大大缩短,实现了景象匹配的实时处理。     

一种基于红外图像的电缆终端异常发热自动诊断方法

为提高电缆终端异常发热的自动诊断水平,降低对人工诊断的过分依赖,提出一种基于红外图像分析的电缆终端异常发热自动诊断方法。该方法首先利用最大类间方差法确定灰度化图像的灰度阈值,实现图像背景滤除;其次利用Canny算法提取前景图像中的边缘信息,识别出目标对象电缆终端;接着采用k-means聚类算法对电缆终端进行分割,提取疑似过热区域;然后基于过热区域构造模板,并采用模板匹配方法从参考相中匹配出参考区域;最后计算过热区域与参考区域的温度特征信息,依据相关诊断标准得到诊断结果。案例分析结果表明,该方法能从背景复杂的红外图像中识别出电缆终端,定位过热区域与参考区域,实现对异常发热现象的自动诊断,具有实际工程应用价值。     

动态场景下的快速目标检测算法

提出了一种动态场景下的目标快速检测算法,基于特征点SURF算法,采用旋转参数模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法获得运动目标.采用ORSA的方法去除外点的影响;SURF算法不能满足实时性的需要,针对这一点,提出基于运动预测的特征点匹配算法,提高了匹配的速度和准确率;采用基于残差图像块的更新策...     

变电站机器人自动巡检中的刀闸开合状态分析

针对人工刀闸巡检主观性强、费时费力等弊端,提出一种可应用于机器人巡检的刀闸开合状态分析方法。该方法分别提取了模板图像和巡检图像的SURF特征点和特征向量,并基于最近邻匹配和随机抽样一致性(RANSAC)算法完成了巡检和模板图像的匹配与配准;然后根据模板图像上的刀闸位置信息获得配准后巡检图像的刀闸区域;接着采用Canny算法对刀闸区域进行边缘检测,并利用概率Hough直线检测算法提取边缘直线;最后根据刀闸左右两臂的直线斜率差来判断刀闸的开合状态。实验结果表明该方法对于巡检和模板图像的匹配与配准都均有较高的准确度,并能精确描述出刀闸的开合程度。     

SURF和RANSAC在图像拼接中的应用

图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展.SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述.RANSAC能够在inliers大于50％的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用.本文利用SURF特征描述子对图像特征点进行检测和描述,然后运用交叉匹配的策略有效地消除一些错误匹配点对,然后运用RANSAC算法进行模型估计,最后使用线性加权的方式对图像进行融合.该方法利用了SURF快速检测和稳定性的特点和RANSAC算法时间复杂度小的特点进行特征点快速准确匹配,最终能够实现快速的图像拼接.     

基于Hu不变矩的叶片图像识别技术的研究

本文介绍了一种基于叶片图像的Hu不变矩对叶片图像进行识别的方法。首先对叶片图像进行预处理并提取出叶片的几何特征,然后利用相关系数法对不同的叶片图像进行匹配。在基于几何特征的匹配中,本文重点研究了叶片的不变矩特征,从而能够有效的识别出叶片的种类,平均识别率达到了87％。     

利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。     

基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法

针对RGB-D中深度图像分辨率低、范围小、噪声大而不利于三维重建的问题,研究了一种基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法。先对RGB-D图像进行预处理对齐,使用基于特征匹配算法对特征点提取和粗匹配,其次通过本文研究的不同视角下同一物体面对应关系来剔除误匹配,最后根据单应矩阵得到宽视角的RGB-D图像以及三维模型。本文使用了尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)、加速稳健特征(Speeded Up Robust Features, SURF)和定向FAST和旋转BRIEF (Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)三种算法来进行对比实验。实验结果表明,添加本文方法后的算法在有形变、旋转的图像上分别剔除41%、29%和52%的误匹配,均方根误差减少了5%、27%和33%。在缩放的图像上分别剔除53%、57%和51%的误匹配,均方根误差减少了14%、17%和28%,提高了匹配精度,验证了本文方法的可行性。     

基于深度学习的电力设备红外可见光图像智能配准方法研究

红外图像与可见光图像的融合分析是提升红外图像中电力设备定位精度和缺陷诊断准确度的有效途径。针对两种模态数据融合分析关键步骤中的红外图像与可见光图像配准问题进行研究。鉴于红外图像与可见光图像存在的模态差异,采用基于自监督学习的SuperPoint特征点提取与描述方法,提取具有模态不变性的稀疏特征点;采用基于深度图卷积的SuperGlue方法,结合全局特征点的空间及特征相关性信息,提升特征匹配的准确度;最后,采用渐近采样一致性的PROSAC方法对红外与可见光图像间的变换参数进行估计,实现配准。与传统算法对比表明,本文所提方法具有更高的模态鲁棒性,得到了更准确的配准结果。