基于图像处理的高速公路汽车防追尾系统研究

随着汽车的普及化,城市道路拥堵及高速公路车辆密集现象日益突出,汽车追尾事故日益增多。采用图像处理技术对汽车车载图像进行处理,进行前方车辆识别、车辆跟踪及图像测距,根据设定的安全车距给出预警提示和危险报警信号,形成了一种基于图像处理技术的高速公路汽车防追尾系统解决方案。系统对汽车追尾恶性交替事故的发生具有一定的抑制作用。     

基于回波探测的汽车防撞系统智能测距方法

在智能汽车防撞系统设计中,采用回波探测方法进行智能测距是避免汽车碰撞,实现主动制动的关键技术。传统方法采用局部传感器节点量化跟踪方法进行汽车测距,随着车辆速度和停等频率的增大,测距准确性下降。提出一种基于二次谐波线性调频信号回波探测的汽车防撞系统智能测距方法。首先分析了汽车智能防撞系统的回波探测测距原理,汽车在行驶过程中受到电磁场等脉冲信号的干扰,设计IIR自适应滤波器,进行干扰抑制,提取回波信号的冲激响应特征实现智能测距。仿真结果表明,该方法进行汽车防撞测距,具有较好的距离估计精度,受到干扰影响较小,测距精度较高,能有效应用在智能汽车防撞系统中。     

一种基于对齐度的多约束车辆特征匹配方法

针对基于双目立体视觉的汽车辅助驾驶系统,研究了一种基于对齐度的多约束快速匹配算法。对齐度准则利用图像对间的交互方差作为相似测度,不需要两幅图像的灰度线性相关性并且不受图像灰度差异的影响,比相关度准则有更强的适用性。确定左右两幅图像中的路面区和目标车辆后,采用Harris算子提取出目标车辆的特征点。匹配前利用角点的特征值约束去除不易匹配角点,然后采用对齐度准则进行匹配,最后根据视差梯度约束去除误匹配。实验结果表明了该方法的可靠性,能够获得较满意的检测结果。     

基于兴趣区域匹配的输电线路双目监测系统研究

为解决输电线路通道内树障隐患造成的树闪放电问题,利用双目视觉技术可以实现3维重建的特点,对线路周围树障的安全监测进行研究。结合基于三基色模式(RGB)图像的过绿特征与图像分割方法建立树木兴趣区域模型,有效解决了复杂背景环境下全图立体匹配效率不高的问题。针对当前块匹配算法在目标边缘匹配和测距精度不高的问题,设计基于兴趣区域的可变窗口块匹配方法,对树障用可变窗口作为代价聚合方式拟合提高边缘的匹配精度从而提升测距精度。实验阶段,利用Middlebury图像集和仿真现场图像,对比了固定窗口匹配算法、多窗口匹配算法和该文所提算法的匹配、测距精度。通过实验数据可以看出针对上述两种算法,该文算法在目标非边缘区域以及深度不连续处都有着更高的匹配精度,同时在测距方面也有着更小的误差值,并且随着测距距离的提升,误差值的提升速率也最慢。     

采用差频技术的正弦调制型微波测距系统研究

针对目前无线定位中单点测距精度较低的问题,提出一种基于差频技术的正弦调制型微波测距方法;该方法采用有源反射式目标点实现远距离的测距,采用差频测相技术实现系统的高精度测距,采用基于时间数字转换器(time-to-digital converter)的时间差模块实现高精度相位测量;采用现有商业化器件搭建了实验系统并进行了测距实验研究,大位移试验中该系统的测距线性度约为0.999 9,小位移实验中测距精度约为2.86 cm,分辨率优于10 cm。     

基于降采样和改进Shi-Tomasi角点检测算法的PCB图像拼接

针对大型多重复单元PCB图像拼接耗时长、拼接错误率高等问题,提出了一种快速鲁棒的图像拼接方法.对采集到的高分辨率PCB图像进行降采样,基于人工选点精准获取含重叠区域的图像单元作为配准区域;引入抑制半径的方法对Shi-Tomasi角点检测算法进行改进,使提取出的区域特征点分布更加均匀;使用暴力匹配方式分别对区域特征点进行粗匹配并通过RANSAC算法剔除误匹配点对后获得配准系数矩阵;结合仿射变换公式推导计算出原图像的配准系数矩阵,根据配准系数矩阵对待拼接的图像进行融合,得到完整的PCB拼接图像.实验结果表明,所提出的PCB图像拼接方法,加快了PCB图像拼接的速度同时也提高了特征点匹配精度,在对图像降采样8倍下,改进的Shi-Tomasi算法较传统的Shi-Tomsi算法和Harris算法在匹配正确率上分别提高了7.8％和4.0％,验证了该方法的可行性.     

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。     

基于图像处理的车距测量算法

针对公路上行驶的汽车,驾驶员由于种种原因很难判定车距而造成汽车相撞的问题,提出了一种基于图像处理的车距测量算法.运用双目视感系统采集车辆前方实时图像,通过模板匹配对采集到的图像进行前方车辆识别,在确认有车辆后运用视差原理进行车距计算.实验表明,该算法运算周期小于30 ms,识别准确率高达99％,在200 m视距内距离检...     

基于AKAZE和PROSAC的风机叶片裂纹图像拼接方法

为获得完整且高分辨率的风机叶片裂纹图像,利用图像拼接技术将多张高分辨率图像拼接成一副完整的图像。针对风机叶片裂纹图像特征检测困难、匹配率低和拼接质量差的问题,提出一种基于AKAZE算法和PROSAC算法的图像拼接方法。首先,该方法利用AKAZE算法检测图像特征点,并生成二进制的特征点描述符;然后,将汉明距离作为相似度测量对特征点进行暴力匹配,在此基础上采用PROSAC算法优化特征匹配结果,并计算图像变换矩阵;最后,使用渐入渐出融合算法消除拼接痕迹,获得完整的叶片裂纹图像。试验结果表明,本文方法能够检测出数量丰富的特征点,匹配正确率在95%以上,拼接精度约为0.7个像素,并且拼接速度较SIFT方法提升了17%。AKAZE+PROSAC方法可以更好地满足高分辨率风机叶片裂纹图像拼接的需求。     

光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法

针对传统模态测试方法存在获取信息有限和附加质量、已有非接触模态测试方法需进行复杂图像处理等问题,提出了光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法,避免了需逐帧进行特征分割、提取等复杂的图像处理。首先,建立了面内振动视觉测量的成像模型,通过相机标定获取工业相机的内、外参数并进行了误差分析。研究了基于光流视觉测振的原理与方法,该方法通过单目相机采集带特征点的结构振动序列图像,运用金字塔的Lucas-Kanada算法进行光流点匹配跟踪,进而获得亚像素级特征点的振动信息,在此基础上进行模态参数辨识获得模态参数。基于提出的方法搭建了薄壁件振动模态测试系统,对薄壁梁进行了振动模态测试实验,并与激振器扫频测试结果和有限元仿真结果进行了对比分析。实验结果表明,固有频率误差在5%以内,模态振型一致,从而验证了提出方法的正确性,为薄壁件的振动模态测试提供了新方法。     

基于TCensus的立体匹配算法及FPGA设计

随着无人机技术的迅速发展,利用无人机代替人工进行电力线巡线是行业内发展的新趋势。尽管无人机电力巡线相对于人工巡检效率更高,更加安全,但无人机巡检仍然面临一些问题,无人机的避障技术亟待完善,在巡检过程中无人机会出现与周边障碍物相撞的情况,尤其是细小的电线对无人机安全造成巨大的威胁。这些线状物往往目标不明显,雷达,超声波等技术得到的回波较少,造成避障困难。基于双目视觉系统的无人机避障技术在无人机避障领域得到了广泛的研究和关注。针对双目视觉实时无人机电力巡检避障应用,提出了基于TCensus（形态学Tophat变换和MiniCensus）变换的匹配代价测量方法来对原始图像中的弱目标进行增强,同时采用基于十字结构的支持区域来提高匹配的准确度。实验证明,本文设计的双目视觉系统可以有效检测无人机到电力线之间的距离,检测误差达到5%,提出的TCensus立体匹配算法与其它方法相比除了能够获得同样准确的背景深度图之外,还能对电线区域具有更精细的成像效果。     

基于预筛选和局部单应性的风电叶片图像匹配方法

将动态摄影测量方法应用到风电叶片动态监测中,对于优化风电系统设计、保证系统安全可靠运行具有重要意义。图像特征点自动匹配是动态摄影测量系统中的关键技术,匹配方法的优劣直接影响最终的测量精度。在实际风电叶片动态摄影测量中,叶片运行时的摆振会加剧叶片的非平面性,使得直接采用极线或单应性匹配技术匹配双目图像特征变得更加困难,因此提出一种基于预筛选和局部单应性的双目图像匹配方法,可用于风电叶片平缓连续曲面测量场。首先,通过双目摄影测量系统获取叶片像点图,对左相机采集到的像点图通过极线约束筛选出各个点在右像面中的候选匹配点集;其次对当前待匹配点及其候选匹配点集中的每个点分别抽取一个以该点为中心的局部近平面区域并做相应组合;之后针对每一组近平面区域分别采用改进的随机抽样一致算法估计相应的最佳单应性矩阵模型;最后通过局部单应性变换及合理的误差阈值在多个候选点中确定当前待匹配点的最终匹配点。该方法已成功应用于风电叶片的摆振测量实验,像点匹配率不低于96%且匹配准确率不低于97%,能够满足实际风电叶片图像匹配精度的要求。     

DAISY和LBP描述符结合的三维点云粗拼接方法

针对三维点云拼接需借助点云信息几何特征的问题,采用DAISY描述符和LBP描述符结合的方法提取相邻测量站位重叠区域图像特征,解算出相邻测量站位坐标系之间的位置变换矩阵,从而将多测量站位的三维点云数据初步转换至同一坐标系中。首先,介绍了边缘检测和DAISY描述符的构建;然后,通过欧氏距离对相邻图片特征点进行匹配,根据匹配点之间的关系解算出不同站位下的坐标转换关系。实验结果表明,该方法在不使用其他辅助工具的前提下可以较好实现三维点云数据粗拼接,为点云拼接技术在三维重建和逆向工程等领域的应用提供了理论依据。     

基于图像识别技术的变电站防误操作系统的研制

研制了一种基于图像识别技术的变电站误操作系统.利用便携式图像捕获设备获取当前工作间隔标志牌的实时图像,并用于判断工作人员是否走错间隔.给出了该系统的整体结构和工作流程,详细介绍了采用Hough变换来检测标志牌边框,采用投影法进行标志牌字符分割以及利用神经网络法进行图像匹配技术的原理和实现方法.通过实验和现场测试验证了该...     

颜色度量因子耦合局部特征聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法

针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠图像的灰度信息来检测图像特征,没有考虑图像的色彩特征,使其存在误检与漏检的不足,引入余弦调制高斯滤波(cosine modulated Gaussian,CMG),设计了基于颜色度量因子与局部特征聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。利用CMG来求取图像的尺度响应值,并通过极值计算来提取图像的候选特征点;再利用像素点的光谱反射模型来建立颜色度量因子,从候选特征点中确定图像的鲁棒特征点。构建特征点的邻域圆,并求取该圆域中的四元数指数矩(quaternion exponent moments,QEM),从而得到相应的特征向量;利用特征向量来计算特征点间的欧氏距离,完成图像的特征匹配。最后,利用匹配点对的R、G、B值,形成特征点的局部特征,实现图像特征的聚类,准确定位复制-粘贴伪造内容。仿真结果显示,较当前的复制-粘贴伪造检测方法而言,对于简单的复制-粘贴篡改和复杂组合篡改,所提方法都具备更高的检测精度与鲁棒性。     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

基于机器视觉的光纤几何参数检测算法设计

为了满足工业检测中快速检测光纤横截面几何参数的需求,运用数字图像处理技术实现光纤几何参数测量。最大类间方差法用于分割高对比度光纤二次涂覆层区域;改进Canny算法用于提取低对比度光纤一次涂覆层和包层边缘,该算法在传统Canny算法的基础上运用局部区域距离阈值法代替双阈值法中的高阈值,实现单一边缘响应原则;结合使用二次曲线标准化法和齐次方程法用于边缘曲线拟合,并用高斯-牛顿迭代法求解光纤几何参数。检测结果与高精度光纤测试仪FGM-502进行对比,结果证明本文研究的光纤检测算法的有效性及准确性,满足企业光纤几何参数检测需求。