一种基于非标定摄像机仿射变换的块匹配算法

针对"平行视"多视视频,提出了一种基于非标定摄像机仿射变换的块匹配算法.该算法采用Harris算子提取角点,依据特征跟踪法和线段仿射性质作为同名点匹配准则,利用同名点信息构造摄像机仿射变换矩阵,在此基础上实现视问块匹配.实验结果表明,该算法可有效提高"平行视"块匹配效果.     

基于恒星敏感器的月球车航向角确定算法

针对月球特殊的工作环境，阐述了现有技术条件下，我国自主式月球探测车采用惯性导航系统进行位姿确定时，航向角参数误差随着时间不断累积的缺点，进而提出了一种基于星历表数据和恒星敏感器相结合的月球车航向角精确值的确定算法，定期对惯性导航系统中的航向角参数进行修正，以提高月球车位置和姿态精度。重点介绍了航向角精确值的确定步骤，并对由航向角误差引起的定位误差进行了仿真分析，仿真结果证明了航向角修正的必要性和此方法的可行性。     

基于子块均值的快速块匹配算法

根据积分图像对匹配误差函数进行变形,提出了一种新的局部匹配误差函数——基于子块均值的匹配误差函数。实验表明,基于子块均值的匹配误差函数与完全匹配误差函数相比具有相当的运动估算质量和更快的运动估算速度,与基于子抽样的匹配误差函数相比同时具有更优的运动估算质量和速度。子块划分的恒常性,也保证了基于子块均值的匹配误差函数对于不同的匹配图像所消耗的时间大致相同,非常适合于实时视频压缩等应用。     

基于卡尔曼滤波的掘进机航向角测量算法

针对现有掘进机航向角测量方法存在测量误差较大的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的航向角测量算法。首先利用速度传感器建立掘进机的运动模型,作为掘进机航向角的预测模型;然后利用激光发射仪建立掘进机航向角的观测模型;最后采用卡尔曼滤波算法对预测值和观测值进行融合,有效减小了航向角的测量误差,实现了掘进机长时间的精确定位。测试结果验证了该算法的有效性。     

基于内容的自适应块匹配改良算法

块匹配算法作为一种像素匹配的传统算法,由于匹配精度不稳定和计算复杂度大等缺点,从而导致其应用受到了很大的限制.为此,提出了一种改良的自适应块匹配算法.该算法先对目标图象内容进行预处理,并通过与统计阈值的比较,实现了相关窗口大小的自适应调整;同时对算法中的相关窗口隔点采样,利用镂空相关窗口进行匹配,从而在保证计算精度的前提下,很大程度上降低了计算复杂度;在累积误差的消除上,则利用匹配内容的几何约束关系和像素参数等特点进行二次定位.此外,还将彩色视频在亮度空间的YUV一维坐标进行投影,然后计算投影结果的相关值,从而实现了算法在彩色视频中的应用.实验证明,匹配精度和匹配速度有明显提高,该算法可应用在人脸特征点的跟踪和匹配.     

一种有效的匹配准则及块匹配算法

运动估计和补偿预测编码是视频编码标准中的一项关键技术,其核心问题在于块匹配的准确性。因此,寻找一种合理有效的块匹配准则是很必要的。传统的匹配准则是SAD,但该准则不能完全保证在满足SAD最小的情况下获得较低的编码比特率。因此,本文提出了一种改进的SAD匹配准则,提高了匹配的精确性和准确性,更加能够表示块的相似程度,并给给出了基于准则的块匹配算法。结合H.264/AVC视频编码标准的参考软件jm10.1,本文对运动估计部分采用了新的匹配准则,并进行了仿真测试。实验结果表明,在视频预测编码中,本文提出的块匹配准则可以更好地保证视频质量,提高压缩编码性能,而编码复杂性增加相对不大。     

采用组合滤波算法的无人机航向测量系统研究

为了解决低成本小型无人机航姿精密测量的问题,设计了一种基于MARG传感器的航向测量系统方案。该系统由MEMS IMU、电子罗盘和STM32F407微处理器组成,采用运算量较小的梯度下降算法和改进型二阶互补滤波算法将具有互补特性的电子罗盘和IMU进行数据组合滤波,并基于四元数进行坐标转换,解算出飞行器航向信息。通过对航向测量系统的实验测试及其在旋翼飞行器上的验证分析,结果表明,在没有外界信息辅助的情况下,该系统较好地解决了噪声干扰与航向测量问题,可以满足小型旋翼无人机对航向信息的要求。     

基于块匹配的鲁棒视频图像镶嵌算法

为了获取宽视野的场景表示,提出了一种基于块匹配的视频图像镶嵌算法,该算法首先采用基于相位相关的块匹配方法估计出视频图像间的运动矢量场,并剔除其中由于图像噪声或运动物体的遮挡而导致外点运动矢量,然后根据图像的运动矢量场确定出图像子块之间的对应点对,进而利用得到的对应点对迭代求解图像间的变换模型参数以实现视频图像的自动镶嵌.针对真实场景的视频图像序列进行实验,获得了较好的镶嵌结果,表明了该算法的有效性.     

基于VOD块匹配准则的四旋翼飞行器悬停研究

针对四旋翼飞行器悬停控制不准确的问题,提出一种基于光流传感器的四旋翼飞行器悬停控制方法。设计了一种基于STM32F407为核心的飞行器主控平台,其中光流传感器模块采用PX4FLOW;为加快计算图像光流场的速度,将VOD（Variance of Difference）块匹配准则的SEA算法应用到采集到的连续帧间图像光流场的计算上;最后采用增量式PID（Proportion Integration Differentiation）控制算法以达到比较精确的悬停控制。实验结果表明：该方法能够有效地提高四旋翼飞行器的悬停稳定性,悬停时在水平方向的控制范围在±10?cm之间,且计算相对简单,能满足实际需求。     

用于块匹配运动估计的SGDS算法

基于搜索起点预测和梯度搜索,本文提出了正方形梯度下降搜索算法（SGDS）。实验结果表明,该算法可以较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,在搜索速度与搜索效果方面优于三步法（3SS）。     

基于多向小十字块模板的块匹配运动估计算法

在研究和分析图像压缩中块匹配运动估计算法的基础上,提出了一种采用多向小十字模板进行快速块匹配运动估计算法MP-SDSP,算法根据序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,利用一条以上的路径寻找最优运动矢量,避免了在快速搜索中陷入错误路径。试验结果证明,在搜索精度基本相同的情况下,MP-SDSP算法能有效减少搜索点数,提高搜索速度,并适应小运动块和大运动块的搜索。     

基于WSSD的不规则图像块快速匹配

传统的图像块匹配加速算法都要求待匹配的图像块具有预先定义好的形状。但有时候由于数据损坏、丢失等原因,待匹配块的形状是不规则的（如图像修复）。针对这种情况,提出了一种无损精度的不规则块匹配加速算法,将不规则块匹配扩展为一求最小加权平方差和（WSSD）的问题,块的形状间接地通过每个像素的权重来控制,这使得图像块都能被统一地当成矩形块。为了进行加速,提出了用快速傅里叶变换（FFT）计算WSSD的方法。并利用待匹配块及其权重在傅里叶变换过程中需大面积补零的特殊性改进了FFT算法,在不损失精度的前提下,进一步降低了其复杂度。最后以图像修复为例,说明WSSD是比SSD更一般的图像块相似度,并为各种图像块匹配的应用提供了一种统一的处理框架。     

基于特征点匹配的全局运动估计

传统块匹配法只考虑平移运动,对大角度旋转无法进行有效估计。为此,根据圆形的旋转不变性,提出一种基于圆形块的匹配方法,提取圆投影矢量作为匹配特征,采用特征匹配的策略,得到当前块的运动矢量。为提高匹配效率,利用Harris算子检测特征点,获取特征点的运动矢量。通过局部运动矢量和刚体变换模型得到线性参数方程,并采用RANSAC算法进行求解,以获得全局运动参数。实验结果证明,该方法对较大的平移及旋转角度具有较强的适用性。     

一种基于率失真准则的快速块匹配算法

运动估计中的块匹配算法已在各个视频编码标准中广泛采用。随着率失真准则的采用,尤其是在一些低比特率的应用中,传统的快速块匹配算法并不能很好的适合。该文提出了一种基于连续排除算法的修正算法。在率失真准则下,搜索区域中的须进行匹配计算的位置由一不等式限定。该算法的性能和全搜索算法一致,但显著减少了计算量。     

光流引导下机器人抓取目标物角点动态匹配

针对目标物位姿在线估计中的特征点动态匹配问题,以木块作为实验对象,提出了一种光流引导的目标物角点动态匹配方法。使用Yolov2-tiny进行目标物识别,完成目标物定位与分类。在提取区域内完成Shi-Tomasi角点检测,采用LK（Lucas-Kanade）光流对角点跟踪的方法实现角点在相邻两帧图像中的初始匹配,针对光流跟踪中特征点的偏移问题,对跟踪点为中心的11×11邻域进行角点再提纯。实验证明该算法能在视频序列中对目标物角点实时动态地匹配,且角点匹配结果比SIFT和Harris-SIFT方法准确度更高,实时性更好。     

无人机影像物方多视匹配算法

目的 像方无人机影像多视匹配方法忽视了影像之间的几何关系,而以MVLL（multi-view vertical line locus）为代表的物方多视匹配方法缺乏对地形之间相互约束的考虑。为此构建一种融合两类多视匹配方法优点的无人机影像物方多视匹配算法。方法 在MVLL匹配结构的基础上添加半全局匹配的相容性约束,不仅继承了原半全局算法对有弱纹理区域匹配效果好和物体边缘突出的优点,而且摆脱了需制作核线影像的繁琐过程;采用物方窗口SNCC（summed normalized cross correlation）一致性匹配测度计算方法,有效降低摄影角度和遮挡对匹配结果的影响;采用金字塔分层的策略以提高匹配的速度和可靠性。结果 选取自主研制的旋翼无人机三轴稳定平台获取了高分辨率无人机影像作为实验数据,从匹配效果、新匹配测度性能和匹配精度3个方面对算法进行了测试实验。本文算法整体匹配效果良好,物方窗口SNCC一致性匹配测度可有效消除匹配测度中的粗差,经过测定本文匹配算法生成的点云数据的高程精度为0.049 m,即约为1个GSD（ground space resolution）对应的地面大小。结论 本文算法充分利用了无人机影像的多视信息进行匹配计算,具有匹配效果好、鲁棒性强和匹配精度高的优势。     

基于偏振光与MEMS陀螺的航向角测量系统设计

针对飞行器控制中MEMS陀螺存在噪声干扰和测量误差,以及其误差随时间累积的缺点,采用偏振光传感器作为量测信息,对其航向角信息进行矫正.详细介绍了偏振光传感器的测量原理,并建立MEMS陀螺与偏振光传感器误差的数学模型,在此基础上采用简单有效的直接卡尔曼滤波方法进行数据融合.室内精密转台实验测量结果表明:偏振光传感器可以有效地修正角速度陀螺的航向信息,经过280 s的实验,误差由原来的36.27°下降为6.05°,此最优估计航向角可以为飞行控制提供精确的数据信息.     

一种利用空域相关性的块匹配算法

本文提出了一种估计运动矢量的块匹配算法.该算法以失配度为匹配准则,利用相邻象素块的空域运动相关性减少计算量.文中还将该算法的性能与其它块匹配算法进行了比较.     

基于3块方式的圆形片剪冲排样算法

采用2条相互垂直的分割线将板材分割成3块子板材,每块子板材包括一组方向和长度都相同的条带。用动态规划算法确定子板材中条带的最优布局,用枚举法确定2条分割线的位置,使整张板材价值达到最大。实验结果表明,该算法能够提高材料利用率,计算时间满足实际应用的需要。     

基于恒星敏感器的月球车航向角确定算法

针对月球特殊的工作环境,阐述了现有技术条件下,我国自主式月球探测车采用惯性导航系统进行位姿确定时,航向角参数误差随着时间不断累积的缺点,进而提出了一种基于星历表数据和恒星敏感器相结合的月球车航向角精确值的确定算法,定期对惯性导航系统中的航向角参数进行修正,以提高月球车位置和姿态精度.重点介绍了航向角精确值的确定步骤,并对由航向角误差引起的定位误差进行了仿真分析,仿真结果证明了航向角修正的必要性和此方法的可行性.