采用色彩相似性约束的立体匹配

在立体匹配算法中引入色彩相似性约束条件.首先加入权值模板来对用于灰度空间匹配的SSD算法进行改进,在抑制噪声的同时,可以最大程度的保持景物的细节信息,从而有效的解决SSD算法对于噪声比较敏感的问题.然后引入色彩相似性约束将灰度空间的匹配和彩色空间的匹配有机的结合起来,大大提高了匹配的精度.实验结果表明,该算法能够合理利用彩色立体像对中的色彩信息,从而生成准确度较高的视差图,是一种有效的立体匹配方法.     

采用模糊判别的自适应多窗口立体匹配

考虑到立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性,将已经获得广泛应用的模糊理论引入立体匹配领域,使用与人类感知相似的模糊逻辑为基础的HVS彩色图像点颜色相似性测度,然后把这种模糊颜色相似性测度应用到区域匹配方法的多窗口选择和自适应窗口尺寸缩减当中,最后用SSD方法实现了彩色图像的立体匹配.实验结果表明,该方法具有更高的匹配精确性.     

基于线性不变矩和角度向量的立体匹配算法

针对室内场景双目立体匹配有别于一般场景立体匹配的特殊性,提出了一种计算简便、准确度高的立体图像匹配算法.该算法首先利用canny算子检测物体的边缘,根据边缘的线性不变矩寻找出目标物体,然后提取出目标物体轮廓的特征点,利用角度直方图计算出左右图像的旋转角度,最后利用角度向量实现左右图像的对应像素点的匹配.线性不变矩有效地将计算复杂度由二维降低到一维,大大降低了计算量.角度向量的提出降低了特征点匹配的复杂度,而且计算简便,准确率高.实验表明,该算法对图像的缩放、旋转、平移均免疫,具有较高的识别精度和良好的抗干扰性,计算效率高于传统方法,有着较高的应用价值.     

Image motion estimation by clustering

Image motion is estimated by matching feature “interest” points in different frames of video image sequences. The matching is based on local similarity of the displacement vectors. Clustering in the displacement vector space is used to determine the set of plausible match vectors. Subsequently, a similarity-based algorithm performs the actual matching. The feature points are computed using a multiple-filter image decomposition operator. The algorithm has been tested on synthetic as well as real video images. The novelty of the approach is that it handles multiple motions and performs motion segmentation.     

烫印在线检测图像识别算法的研究

应用中值滤波法对采集的烫印图像进行了噪声消除,根据烫印图案亮度值较高的特性,将彩色图像从RGB 空间转换到了 HSV 空间,然后经过 H 通道阈值分割,结合差分求和定理以及模板分块匹配,改进了 NCC算法,实现了烫印区域识别提取。 通过大量实例对算法进行了验证,结果证明此算法能够快速、有效识别烫印区域,对机器视觉在烫印质量检测中的应用具有一定的指导意义。     

基于结构相似度的彩色图像质量评价算法

目的研究在Matlab中度量彩色图像之间结构相似度的评价算法,用以评估彩色图像的质量。方法以灰度图像的结构相似度评价模型(SSIM)为基础,在Matlab中将以RGB色空间存储的彩色图像转换到亮度信息和色彩信息分别度量的YUV色彩空间中,设计算法度量彩色图像之间的亮度比较值、对比度比较值和结构比较值,综合三部分后可得彩色图像之间的结构相似度。结果实验结果表明,利用彩色结构相似度算法可以计算彩色图像与参考图像之间的相似度数值,用作质量评价,且其评价结果与人类视觉感知评价(即主观评价)结果保持一致。结论该方法可作为一种新型的彩色图像质量评价准则。     

基于双目立体视觉的物流包装箱尺寸测量研究

目的 针对物流行业运输中包装箱的非接触自动测量,提出一种基于改进SURF配准算法的双目立体尺寸测量方法。方法 首先采用二进制FREAK描述子代替传统SURF的描述子,解决传统SURF描述子计算耗时、描述向量生成依赖于特征主方向,且主方向计算误差会在后续步骤中出现传导放大 的缺点;其次,采用PROSAC删除误匹配点,并利用FREAK级联匹配的方式进一步提高算法的匹配 速度和匹配准确率。最后,利用视差优化和边缘提取算法获得精确三维空间体,实现非接触尺寸测量。结果 实验表明改进算法可快速提取图片特征点并准确匹配,对不同规格包装箱检测结果显示,基于改进算法的测量方法测量误差小,检测速度快。结论 改进图像匹配算法可有效提高图像匹配准确率,减少测量时间,对于提高物流行业运输效率、减少人工成本具有重要意义。     

区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。     

基于数学形态学的HSI空间彩色边缘检测方法

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性的问题,选择更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出一种基于HSI空间的多结构多尺度自适应彩色图像边缘检测方法.首先对H、S、I三个分量采用不同结构和不同尺度的结构元素进行形态学边缘检测,然后对三个边缘分量利用信息熵加权得到融合后的彩色边缘信息.实验结果表明,该方法可以充分利用彩色图像的色度,饱和度和亮度信息,有效地抑制噪声,自适应地提取完整的边缘信息.     

一种基于边缘线的三目立体匹配方法

为实现准确的三维场景匹配,提出了一种基于边缘线的三目立体匹配方法.Canny边缘是一种常用的视觉特征,通过对Canny算子加以改进,提高了边缘线条匹配的可靠性.匹配过程分层次进行,首先通过边缘上少量点的成功匹配确定边缘线条间的对应关系,然后以此来约束该边缘上其他点的匹配.详细介绍了对应特征匹配所用的约束条件.首先,使用三目系统中第三个摄像机提供的额外极线约束,有效地减少了误匹配.由于常规所用的三目极线约束条件给出的匹配效果并不理想,提出了另外一种更加有效的三目极线约束应用方法.此外还介绍了边缘点的梯度方向约束,给出了基于以上约束条件的边缘线匹配算法.实验结果表明,该算法具有较高的匹配正确率,是一种有效的立体匹配算法.     

基于视差空间运动估计的高精度立体视觉定位

立体视觉定位算法的运动估计通常在3D欧式空间中进行,但由于特征点3D坐标的噪声各向异性且分布不均匀,3D重建在深度方向上比另两个方向上的准确性差,从而导致3D欧式空间运动估计精确不高.本文提出了一种新的基于视差空间运动估计的高精度立体视觉定位算法.算法首先采用视差空间4点闭环线性解法和RANSAC算法得到初始鲁棒运动估计和匹配内点.接着,利用新的视差空间再投影误差函数提出了基于LM算法的视差空间运动参数非线性优化方法,对初始运动参数进一步优化.视差空间噪声分布均匀且各向同性,本文的初始运动参数线性估计和非线性优化都在视差空间中进行且能达到全局最小.仿真实验和真实实验结果表明,本文算法能得到高精度的立体视觉定位结果,优于传统的3D欧式空间运动估计方法.     

双目立体视觉匹配技术现状与发展

双目立体视觉技术是计算机视觉重要的研究领域,如今的应用也愈发广泛,其中在精密测量上起到的作用不可或缺。匹配技术在双目测量中尤为关键。本文从立体匹配技术的现状出发,介绍了现阶段匹配技术运用的主要方式和关键算法,以基于基元的匹配算法入手,对该技术的发展趋势进行展望。通过对比各算法的优缺点,获得对匹配技术的进一步了解,为未来进行双目视觉测量的应用提供理论依据。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法。该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像。然后通过分析噪声（主要是椒盐噪声）污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进。改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测。实验表明,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。     

基于改进高斯混合模型的运动物体的图像检测

传统的高斯混合模型在RGB色彩空间只对孤立像素建模,检测结果不够准确,存在拖影现象,检测到的运动物体内部容易出现空洞.针对这些问题,本文提出了一种改进的高斯混合模型.该方法从更符合人眼视觉特性的HSV色彩空间对中心像素和周边像素构成的向量进行建模,改善了原算法的性能;利用彩色分割算法提取连通区域,充分地利用了运动物体的彩色信息,并基于Phong物体光照模型进行了阴影抑制,提高了传统高斯混合模型检测的准确性.实验结果表明,与传统高斯混合模型相比,本算法能更精确地检测出运动物体,对光照变化和阴影具有鲁棒性.     

Fire Detection Method Based on Improved Fruit Fly Optimization-Based SVM

Aiming at the defects of the traditional fire detection methods, which are caused by false positives and false negatives in large space buildings, a fire identification detection method based on video images is proposed. The algorithm first uses the hybrid Gaussian background modeling method and the RGB color model to perform fire prejudgment on the video image, which can eliminate most non-fire interferences. Secondly, the traditional regional growth algorithm is improved and the fire image segmentation effect is effectively improved. Then, based on the segmented image, the dynamic and static features of the fire flame are further analyzed and extracted in the area of the suspected fire flame. Finally, the dynamic features of the extracted fire flame images were fused and classified by improved fruit fly optimization support vector machine, and the recognition results were obtained. The video-based fire detection method proposed in this paper greatly improves the accuracy of fire detection and is suitable for fire detection and identification in large space scenarios.     

基于匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法

目的针对当前较多图像修复算法难以根据不同纹理结构来自适应调整修复块的尺寸,导致修复结果中存在不连续效应和模糊效应等不足,提出一种结合匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法。方法首先,利用平滑因子对置信度项进行约束,构造优先级判定模型,对待修复块的优先级进行度量,确定优先修复块。随后,通过SSD模型度量样本块之间的匹配结果,并根据匹配结果制定匹配调节法则,使得样本块能根据匹配度自适应调节其大小,以提高修复质量。最后,将梯度模值块中像素点的均方距离度量结果与样本块中像素点相结合,构造梯度约束模型,用以获取最佳匹配块对待修复块进行填充修复。结果实验结果表明,与当前图像修复算法相比,该算法修复的图像具有更好的修复质量,在像素丢失率较高的情况下,仍然具有较高的相似度值。结论所提算法具备较好的修复视觉质量,可用于被大面积损坏图像的修复。     

基于梯度直方图与密度度量模型的图像伪造检测算法

目的为了解决当前图像伪造检测算法在内容识别过程中易丢失色彩信息而导致不理想的检测精度与鲁棒性等问题,提出基于梯度直方图耦合密度度量模型的图像伪造检测算法。方法首先引入RGB彩色图像映射模型,求取图像的颜色不变量。将图像的颜色不变量作为输入量,利用算法检测图像的特征点。然后以特征点为中心构造四级窗口,通过求取窗口内梯度累加值,形成低维度的特征描述符,并利用特征点对应的梯度直方图构造相似性度量模型进行特征点匹配。最后借助欧式距离,构造密度度量模型,对特征点进行归类,以完成伪造检测。结果仿真实验表明,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测正确度,高达99.6%。结论所提算法具有较高的伪造检测精度与鲁棒性,在图像信息、包装印刷等领域具有良好的应用价值。     

液晶屏字符显示缺陷检测算法研究

设计了一种基于图像匹配技术的缺陷检测算法,实现了字符缺陷的自动化检测.介绍了检测装置的总体框架和检测算法,算法的核心是提出的改进的基于形状模板的图像匹配算法,利用加权归一化向量点积相似度量计算方法,采用图像金字塔分层搜索策略,与常用的SIFT(Scale-invariant feature transform)匹配算法比较,该匹配算法具有较短的匹配时间和较高的匹配精度.通过实验,算法能够准确有效地检测出字符缺陷,避免了人工检测的误判.     

一种适应无人机平台的快速立体匹配方法

设计了一种高质量和快速的立体匹配方法,首先在粗分辨率的影像上获取立体影像的重叠区域和初始视差值,而后采用互信息作为匹配测度并采用一种通过一维路径聚合的全局优化方法得到精确的视差值。匹配方法采用图形处理器进行了加速,得到了很好的加速比。实验结果表明了该匹配方法的正确性和高效率性