基于仿斑马鱼和仿鹰眼视觉的复杂背景下目标识别

针对反制无人机识别系统在公共场所内部复杂背景下的无人机识别问题,该文研究了一种基于仿斑马鱼模板匹配视觉识别和仿鹰眼视觉注意的目标识别方法,通过建立不同姿态的无人机模板数据库,采用仿鹰眼视觉搜索机制,结合尺度不变特征变换,将姿态模板图像与目标进行匹配,获得粗略的目标区域。然后计算模板姿态与目标姿态的Hausdorff距离,比较目标姿态相似性,获得最相似姿态。采用仿鹰眼视觉注意机制对遮挡图像进行处理,提高目标识别的显著性。实验结果表明,该方法能够在不同复杂背景下实现无人机的准确识别,与光谱残差的显著性目标识别方法相比,平均运行时间提高23.5%,与差异哈希算法相比,具有更高的结构相似性指数。     

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。     

一种改进的自适应模板匹配法

本文提出了一种基于数据流修正的自适应模板匹配定位方法.该方法首先在图像预处理的基础上,进行模板匹配.从而定位待识别目标;然后采用数据流修正的自适应方法.根据待识别目标的大小来改变模板尺寸.避免了设置固定模板的缺陷:最后,对模板匹配算法进行优化,使模板匹配的效率得到提高.采用该方法对车牌图像的定位进行实验,实现了车牌的准确定位且处理速度快,能满足系统实时性和自适应性的要求.     

一种基于图像灰度的红外目标识别算法

针对红外图像背景复杂、识别率不高的问题,提出了一种新的基于图像灰度的红外目标识别方法.首先在形态学理论的基础上设计了一种多级形态学目标检测算子,并结合区域生长法检测目标区域;其次在候选目标区域的基础上引入sigmoid函数进行区域筛选,缩小了下一步目标搜索范围,并利用Haar小波方法从区域纹理入手,综合考虑了目标区域及其周边8方向邻域的相似性关系,明确了图像目标识别中对红外实时图目标的提取;最后运用目标模板的先验知识进行目标识别.实验结果表明,该算法的目标识别率相对于模板匹配算法和otsu阈值检测算法得到了极大提高,对于复杂地面红外图像目标的匹配识别具有一定应用价值.     

改进的模板匹配方法在车牌识别中的应用

字母和数字是国内外车牌的主体内容,常采用模板匹配的方法对其进行识别.该方法需要将目标图像与每一幅模板图像进行匹配,对相似字符的识别率也不高.针对这个问题,提出了基于欧拉数的模板匹配,它将模板图像根据欧拉数分为不同的组,不仅减少了不必要的匹配过程,还提高了某些相似字符的识别率.计算欧拉数过程中去除噪声和干扰,匹配过程中去除冗余背景和填充有效背景,这些都提高了最终的识别质量.     

一种多目标快速识别的自适应灰度量化方法研究

针对实时序列图像多目标识别问题提出了一种快速图像处理方法。该方法依据一定的先验知识和准则，对复杂背景图像进行窗口化，对每一个窗口独立进行自适应快速中值滤波，及基于局部图像灰度信息的自适应重新量化和最大熵分割处理，实现了对全景视场内预定目标的快速准确提取和识别。为动态环境中多目标条件下移动机器人的视觉定位、导航和目标跟踪所需图像处理技术提供了一种新的方法。     

未知环境下移动机器人自主搜索技术研究

将全区域搜索技术与基于动态模板匹配的目标识别方法相结合,提出了一种适用于未知环境的目标物体自主搜索方法,实现了移动机器人在陌生环境下的目标搜索任务．具体而言,移动机器人利用声纳和全景摄像头作为传感器来感知周围环境,并利用模糊逻辑方法来进行局部路径规划,在此基础上通过全区域搜索技术实现对空间的遍历,并采用动态模板匹配方法来实现目标物体的识别及其方位的确定．本文所提出的目标物体自主搜索方法可以从任意位置开始进行,算法对于陌生环境具有良好的适应性．论文最后通过实验结果证实了算法的良好性能．     

基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法

为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉传达方法进行模糊区域特征提取,获得适应于图像识别表达的像素特征集,采用零均值化的图像滤波方法进行多维彩色图像降噪处理,提高多维彩色图像模糊区域特征检测和识别能力,结合图像的旋转不变性和灰度不变性,实现多维彩色图像模糊区域特征识别。仿真结果表明,采用该方法进行多维彩色图像模糊区域特征识别的准确性较高,特征匹配能力较强。     

基于多视点的轴对称卫星目标识别

基于识别空间目标的需要,研究了轴对称卫星目标的识别问题,提出了一种多视点下基于主轴夹角的检索匹配识别方法.首先使用经纬度划分观察球的方法得到二维图像模型,用于描述不同视点下的目标图像.然后通过分析轴对称图像主轴与X轴夹角的特点来检索模型库.最后采用基于形状的特征向量,用归一化的模板匹配法进行目标识别.实验结果表明了上述方法的有效性.     

基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法

采用与传统的利用特征匹配方法进行地物目标识别不同的思路,提出一种基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法.该方法在低层特征空间利用视觉关注模型将航拍图像分解成若干个视觉显著性子图,提取出目标可能存在的候选区域;对训练图像集构建基于SIFT局部特征的特征袋语义模型,并利用模型中的特征字典提取出显著性子图所包含的显著语义特征,以实现对机场和油库目标的快速检测识别.利用Google Earth构建了多种不同成像条件下的典型目标数据库,对文中方法的有效性进行验证.实验的结果表明,该方法比传统的特征匹配方法具有更好的识别性能和更高的运算效率,同时对于光照、视点和尺度变化等干扰具有较强的鲁棒性.     

基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术

针对当前遥操作工程机器人双目视觉定位技术匹配精准度低,导致定位误差过大的问题,提出种基于OpenCV改进的遥操作工程机器人双目视觉定位技术。在分析HSV色彩空间后,建立适合工程机器人的颜色特征识别空间体系,通过分析图像特征及运动坐标确定圆形光点,利用提供的靶点目标,创建模板后通过双目视觉获取具有靶点特征的其他图像,将图像代入OpenCV技术函数库中。在OpenCV技术函数库中通过光流法对图像进行函数匹配,应用将目标的背景模型与图像的处理方式分割开来,提取背景与干扰因素的全部信息,利用二值化阈值处理运动目标的形态,实现无干扰图像显示,确保定位结果的准确性。实验结果表明,基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术能够有效提高匹配精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。     

水平集分割方法在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

正确分割目标、提取目标的有效特征是合成孔径雷达图像目标识别中的一个关键问题。将水平集图像分割方法应用于合成孔径雷达图像目标识别,将目标图像中的目标区和阴影区从背景杂波中分割出来,其中目标区的形状作为目标的有效特征用于基于模板匹配的目标识别中。用MSTAR数据库中的3类目标的图像数据对该方法进行验证和分析,实验结果表明,在基于模板匹配的目标识别中,该分割方法可提取出有效的目标形状特征,实现目标的正确识别。      

基于彩色立体视觉的障碍物快速检测方法

Real-time obstacle detection method is a key technique for machine vision based mobile robot and au-tonomous land vehicle navigation in unstructured environments. In this paper o considering the real-time requirement for stereo matching algorithm, an adaptive color segmentation method for possible obstacle region detection is first developed based on the color feature, and a simple region based stereo matching algorithm of binocular vision for realobstacle recognition is also introduced. Obstacle detection is implemented by combining the road color adaptive seg-mentation method and region based stereovision method. Lots of experiment results show that the proposed approachcan detect obstacle quickly and effectively, and this algorithm is particularly suited for road environments in which the road is relatively flat and of roughly the same color.     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。     

基于单目视觉的室内机器人障碍检测方案

为提高室内移动机器人障碍物检测能力,提出了一套基于单目视觉的检测方案。该方案首先对拍摄的图像进行色度、饱和度、亮度(HSI)颜色空间转换;然后,针对室内图像中目标和背景的分割,提出了小目标阈值选取法,提高了特定环境下图像分割的准确性;最后,用目标场景匹配法和目标投影匹配法相结合,计算分割后目标像素的变化和投影的变化,从而判别出目标是具有高度的障碍物还是地面图形。实验结果表明该方案的有效性和可行性,可为室内小型移动机器人提供良好的导航信息。     

移动机器人前向单目视觉的建模研究

为了实现目标对象的快速、精确识别,对移动机器人前向单目视觉进行了建模.首先,给出了前向单目视觉成像模型,包括软、硬件设计,并结合目标特征属性得到目标中心在图像上的坐标;然后,通过视觉标定模型实现前向单目视觉的目标定位,得到目标对象在机器人体坐标系中的坐标;最后,利用参数估计的方法计算真实检测结果与理想检测结果的误差分布模型的参数,得到前向单目视觉的观测模型.实验结果表明,前向单目视觉模型建立精确,且实时性好.     

基于双目视觉的工件定位与抓取研究

针对生产制造过程中工件的自动定位、识别与抓取等问题,研究基于双目立体视觉的工件识别定位方法;对每个工件进行SIFT特征提取,采用模板匹配方法实现工件的识别.用形态学方法获得工件特征点的二维信息,结合双目立体视觉标定技术得到工件的三维坐标,为机器人抓取工件提供信息;在实验中,相机标定、匹配识别与三维定位程序在MATLAB环境中执行,应用MATLAB和VC++混合编程技术将获得的工件信息传递给机器人的控制程序,实现了机器人对工件的在线实时抓取.     

基于全景视觉匹配的移动机器人蒙特卡罗定位算法

本文提出了一种基于梯度直方图的全景图像匹配算法, 并将该算法与蒙特卡罗定位方法相结合, 构建了一种基于全景视觉的移动机器人定位方法. 在分析所提出的匹配算法特点的基础上建立了系统的观测模型, 推导出粒子滤波中重要权重系数的计算方法. 该方法能够抵抗环境中相似场景对于定位结果的干扰, 同时能够使机器人从“绑架”中快速恢复. 实验结果证明该方法正确、有效.