基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术

由于无人机航拍图像的采样节点重叠度较高,所以在无人机航拍图像配准过程中无法避免像素点错误匹配的问题,提出基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术。根据无人机航拍图像配准区域划定标准,识别关键图像标注点,通过计算一致性测度值指标设计基于邻域一致性的无人机航拍图像融合方法。结合图像融合结果进行航拍图像地理定位,根据采样灰度因子的数值水平分析图像采样节点之间的重叠关系,对航拍图像进行坐标变换与几何校正。结合坐标变换与几何校正结果提取图像边界特征点,将特征点作为配准过程控制点,根据控制点分布质量与尺度空间极值实现无人机航拍图像配准过程控制。实验结果表明,在邻域一致性原则作用下,无人机航拍图像采样节点之间的重叠度明显下降,像素点错误匹配问题得到了解决,配准效果好。     

基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响,KAZE算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题,该文提出了一种基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的KAZE算法提取图像的特征点,采用二进制特征描述子FREAK（Fast retina keypoint）进行特征点描述,然后使用Grid-KNN算法进行特征点粗匹配,利用随机一致性算法对匹配的特征点进一步提纯并计算几何变换模型,最后采用加权平均算法对图像进行融合.实验结果表明,该文所提算法使图像在光照变化、旋转变化及尺度变化下具有较好的性能,且处理速度较KAZE算法与K近邻特征匹配算法有较大提升,是一种稳定、精确度高、拼接效果良好的无人机航拍图像拼接方法.     

基于不变特征的运动视频序列自动配准算法

快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。     

一种基于区域检测特征描述子的静态图像拼接算法

图像拼接技术是当前图像处理领域的一个热门研究课题。它将一组相互存在重叠部分的图像进行空间匹配对准,经融合后成为一幅包含各图像信息的大视场的完整图像。提出了一种基于区域检测特征描述子的图像拼接算法。算法由以下几部分组成：首先,在图像配准方面,主要采用区域检测特征描述子来寻找特征点和特征描述子并据此对图像进行匹配;然后,利用统计学方法寻找高效匹配点;接下来,运用单应性矩阵投影方法对图像做投影变换;最后,基于变换结果的图像融合拼接。     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

利用地面景象信息辅助的无人机自主定位技术

针对无人机自主定位过程中GPS定位系统失效的问题,提出了一种利用地面景象信息辅助的无人机自主定位技术,首先利用无人机所拍摄的实时航拍图像,与预先储存在无人机计算机中地面景象的数字化地形图进行匹配,从匹配结果中提取一个同名像点,结合地面景象数字化地形图所提供的数据信息获取此同名像点的地理位置坐标,根据同名像点位置与无人机位置间的几何关系,结合机载光电测量系统的坐标转换过程,实现无人机的自主定位过程。利用已知的地面同名像点的地理位置信息,反推出无人机的地理位置信息具有一定的创新性。由于整个定位过程存在实际误差,因此利用无人机飞行时记录的数据,采用蒙特卡罗法对定位误差进行仿真试验。试验结果表明该技术能够在误差允许范围内,在GPS定位系统失效的情况下完成无人机的自主定位     

空间约束的无人机影像SURF特征点匹配

与普通场景图像相比,无人机影像中纹理信息较丰富,局部特征与目标对象“一对多”的对应问题更加严重,经典SURF算法不适用于无人机影像的特征点匹配.为此,提出一种辅以空间约束的SURF特征点匹配方法,并应用于无人机影像拼接.该方法对基准影像整体提取SURF特征点,对目标影像分块提取SURF特征点,在特征点双向匹配过程中使用两特征点对进行空间约束,实现目标影像子图像与基准影像的特征点匹配;根据特征点对计算目标影像初始变换参数,估计目标影像特征点的匹配点在基准影像上的点位,对匹配点搜索空间进行约束,提高匹配速度与精度;利用点疏密度空间约束,得到均匀分布的特征点对.最后,利用所获取的特征点对实现无人机影像的配准与拼接,通过人工选取均匀分布的特征点对验证拼接精度.实验结果表明,采用本文方法提取的特征点能够得到较好的无人机影像拼接效果.     

基于注意力机制的增强特征描述子

传统手工获取特征描述子的方式不能保证特征点在非线性形变状态下进行正确匹配,无法有效解决图像存在较大形变时的特征描述问题。针对柔性生物组织MR影像特征点匹配问题,提出一种结合注意力机制的增强描述子。采用多层感知机对特征点位置信息进行编码并与特征点的初始描述子相结合,将图注意力神经网络中的自我注意与交叉注意的方法相结合,并运用消息传递方法传递节点信息。通过充分利用图注意力神经网络的层次性,以融合不同层次间的节点信息并最终获得特征描述子。在真实柔性生物组织MR影像数据集上的实验结果表明,该描述子相比SIFT、SURF、DAISY、GIH描述子的描述性能更优,且适用于真实MR影像的匹配任务。     

基于改进SIFT算法的双目视觉距离测量

针对视觉传感器距离测量中所使用的图像特征匹配算法精度不高、计算量大、实时性差等问题,提出了一种改进尺度不变特征变换(SIFT)图像特征匹配算法,并应用于双目测距系统当中.改进SIFT算法基于简化尺度构造空间,以曼哈顿距离作为最邻近特征点查询中的相似性度量,提高了算法效率.初次匹配之后与随机采样一致算法(RANSAC)结合,剔除误匹配点;基于精度较高的二次匹配点,提取匹配点像素信息进行距离计算,通过测距试验验证算法的可行性.实验结果表明:提出的方法获取目标距离达到较高精度,满足观测设备要求.     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速配准研究

为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持.     

电力巡线无人机航拍图像匹配算法研究

基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值化处理,累加二值化值得到ASV-LIOP描述符完成匹配。在航拍图像上,使用SIFT、ORB、KAZE、AKAZE、改进KAZE等算法与所提对比实验,实验表明,所提算法正确匹配率平均提高5%左右,匹配效率约降低50%,可应用对稳定性要求较高且实时性较低的场景。     

特征平衡的无人机航拍图像目标检测算法

无人机航拍图像目标较小、图像视角变化大,导致目标检测效果不佳。针对此问题,设计了一种适用于无人机小目标检测的网络。该网络中的可变形卷积模块可以提高多视角目标的特征提取能力,以解决航拍图像目标视角变化剧烈致使目标特征难以提取的问题;特征平衡金字塔模块可以增强网络中底层小目标特征,以解决航拍图像中的小目标因特征易丢失而造成其检测效果差的问题;同时利用像素重组构建底层大尺度特征以解决特征平衡金字塔模块的底层特征卷积运算量大的问题;交叉自注意力机制获取目标上下文信息,改善严苛条件下的漏检错检问题。公开数据集上的仿真结果表明,在保证实时检测的情况下所提算法的平均准确度优于主流检测算法。     

基于CenSurE-star和LDB的被测目标图像匹配算法

针对传统点特征匹配方法计算量大、匹配速度慢的问题,给出了一种基于CenSurE-star和LDB的图像匹配算法,以用于在视觉检测中对被测目标图像进行快速匹配;该算法首先通过调整滤波器尺寸从而快速检测被测目标图像中不同尺度的CenSurE-star特征点,然后采用LDB方法对特征点结合其邻域进行描述,以描述符汉明距离为标准衡量图像特征点间的相似度并进行对应筛选,最终结合RANSAC剔除剩余的误匹配点对,实现了图像间准确匹配;实验研究表明,在关于光照、噪声和模糊变化的三组被测目标图像匹配中相较SIFT、SURF等常见算法,该算法不仅显著提升匹配速度,而且保证了较高的匹配准确率。     

面向航拍图像多运动目标的实时检测与识别

为了实现无人机(UAV)航拍图像中多运动目标的实时检测与识别,将静止目标和运动目标分别定义为背景和前景,利用图像稳化技术将航拍图像序列中的每帧与相邻帧对齐,克服UAV飞行动作对摄像机转动拍摄图像的影响;选取图像中的行人和车辆作为前景,分别使用哈尔(Haar-like)特征和级联分类器对图像中的目标进行检测和识别;利用密集光流计算两幅连续图像的运动矢量,从而区分静止目标(背景)和运动目标(前景),最终图像结果仅保留运动目标所在区域;将文章方法用于DroneVehicl航拍数据集实验,每秒平均帧数达到47.08 fps,检测精度为94%,并且表现出较高的召回率和F统计量,可达到实时检测与识别效果。     

基于无人机机载激光雷达的海岛建筑物高度测算技术

当前技术在测量海岛建筑物高度时,得到的激光点云数据质量差,测算结果不准确。为了解决上述问题,基于无人机激光雷达研究了一种新的海岛建筑物高度测算技术。利用无人机自动控制技术对海岛建筑物进行多点多角度照片拍摄,拍摄方案有两种,分别是折线形飞行方案和环绕型飞行方案;在海岛建筑物的不同位置和不同高度设置多个地面影像控制点,通过航拍得到各个海岛区域的特征图像,利用Smart3D建模软件完成建模,将建立的三维模型从图像空间坐标系转换到大地空间坐标系,从而得到海岛建筑物高度。与传统测算技术进行实验对比,结果表明,基于无人机激光雷达的海岛建筑物高度测算技术测算精度高于传统技术,对于海岛管理有很好的促进作用。     

点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合, 验证算法 对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。     

Faster-RCNN电力输送塔检测算法

提出了一种基于Faster-RCNN改进的目标检测算法。利用局部旋转和基于参考白算法,对多角度拍摄的无人机遥感影像进行预处理,以减少图片噪声和修改图片光照、色彩偏差;借助图像特征标注法,进一步加强图像中待检测物体关键性特征的利用率。最后,通过区域生成网络(RPN)的最小尺寸自适应和非极大值抑制阈值适应修改能力,解决大型目标局部被当作完整目标检测的问题,实现目标物体的正确检测。结果表明,相对Faster-RCNN算法,检测精度上提高了7.64%。