信息背景下AR动态图像轮廓特征匹配拼接仿真

为提升AR动态图像轮廓特征匹配准确性,扩展图像拼接技术的应用领域,满足信息背景下的计算机视觉与图像处理需求,提出一种AR动态图像轮廓特征匹配拼接方法.通过滤波处理、平滑与边缘锐化以及几何校正阶段,完成图像预处理,划分图像为左边缘及右边缘,搜索不间断边缘点上的全部轮廓点,基于方向性约束与灰度相关性约束获取最优轮廓匹配点,利用特征向量信息实现匹配检验与轮廓特征匹配,根据图像梯度场,引导插值拼接区域,转换图像拼接问题为最小化目标函数问题,采用泊松融合完成AR动态图像轮廓特征匹配拼接.从无标准参考与有标准参考两种图像角度,使用不同的评估指标来评价拼接图像质量,仿真结果表明,所提方法具有明显的配准优越性与较好的拼接效果,有效性与适用性相对理想,能够满足信息背景下图像处理需求.     

结合Contourlet变换和区域特征的图像融合算法

针对传统变换域图像融合算法存在边缘轮廓和方向性纹理描述不够清晰,以及对线性非平稳的信号通常不能取得很好效果的问题。提出一种将Contourlet变换和图像区域特征相结合的图像融合算法。根据Contourlet变换空间下图像高频区域和低频区域的特点,采用低频区域能量特征匹配和高频区域分形特征匹配的方法来进行融合匹配。实验表明,该算法比传统的Contourlet融合和小波融合效果表现更好。     

基于加权方差的煤矸石X射线图像分形维数最优估计算法

传统方法对于煤矸石X射线图像分形维数估计存在单层次缺陷,提出了基于加权方差的煤矸石X射线图像分形维数最优估计方法。由局域窗口特征检测方法获取图像的二维边缘像素特征分量,取其最大值构成图像采集的像素特征量,实现对图像的特征分解。在此基础上,提取二值化图像边缘轮廓特征量,采用包络轮廓线分割方法超分辨融合煤矸石X射线图像,建立煤矸石X射线图像的模板匹配模型。采用多层次纹理重建方法,获取图像的活动轮廓多层次分布集,结合加权方差获取图像方差和标准差,将图像的分形维数估计方差和标准差输入图像的相关性检测模板匹配函数中,进行图像分形维数最优估计。仿真结果表明,采用该方法进行煤矸石X射线图像分形维数估计的精度较高,自适应性较好,提高了煤矸石X射线图像的识别和检测能力。     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。     

基于色彩空间分块匹配的三维动画融合技术

为了提高影视动画制作的三维图像成像质量,需要进行动画图像的动态信息融合处理,提出一种基于二维色彩空间分块匹配的三维动画图像的动态信息融合处理技术,采用虚拟视景重构技术进行三维动画图像采集和特征投影处理,对三维动画图像进行二值拟合和边缘轮廓检测,采用RGB分解技术进行三维动画图像的颜色分量提取,采用颜色模板空间投影算法进行三维动画图像的分块融合处理,提高三维动画图像的边缘像素点的特征配对性能,结合三维动画图像的色彩空间分块融合结果进行像素特征优化配置,计算匹配窗口相关系数,实现三维动画图像的动态信息融合处理。仿真结果表明,采用该方法进行三维动画图像的动态信息融合处理,能提高图像输出峰值信噪比,提高动态成像质量。     

耦合边缘检测与优化的多尺度遥感图像融合法

为了使融合图像在显著提高空间分辨率的同时,最大限度地融入多光谱图像的光谱信息,提出了一种结合Canny算子与非下采样Contourlet变换的粒子群优化的遥感图像融合方法。首先在IHS变换的基础上,利用Canny算子对全色图像进行边缘提取,根据边缘分布特征对全色图像和多光谱图像[I]分量进行边缘特征融合得到边缘加强的全色图像,然后对新的全色图像和多光谱图像[I]分量分别进行非下采样Contourlet变换,并在低频子带采用有选择性的加权求和融合规则,对于高频方向子带先利用粒子群优化算法寻找结构相似度的最优阈值[p],再采用基于区域结构相似度的融合规则,最后经NSCT和IHS逆变换获得融合图像。仿真实验结果表明：提出的算法能很好地兼顾全色图像细节信息的保留和多光谱图像光谱信息的保持。     

基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法

利用多源传感器之间获取信息的互补性,克服单传感器的缺陷,从而提高系统整体性能指标的思想已经在军事、医疗、卫星等领域获得了广泛的应用。可见光和红外图像相融合也能提高视觉应用场景中对目标的探测能力,降低目标警报的虚警率和漏警率,提升准确率和工作效益。对于红外与可见光图像配准过程中受不同传感器图像成像原理不同,成像结果图像灰度差异大、特征难以匹配的问题,可以利用红外和可见光图像的共有特征即边缘轮廓特征,采用Canny边缘提取算法提取出图像最基本、稳定的特征,然后在边缘图中使用SURF特征检测算法进行特征点提取与匹配,最后采用RANSAC进行精准匹配。由于边缘在红外和可见光图像中都是比较稳定的特征,而且在边缘轮廓图中进行特征提取将极大减少计算量和提高匹配率,因而最终能够获得较为准确的红外、可见光图像的变换关系。     

基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法研究

针对汽车座椅坐姿自动化装配过程存在人体动作干扰等因素,提出基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法。结合视觉动态特征分析方法,进行汽车座椅坐姿自动化装配的动作图像采集,对采集的汽车座椅坐姿动作图像进行降噪处理,采用分区域特征匹配方法进行汽车座椅坐姿动作图像的模板特征匹配,提取汽车座椅坐姿动作图像的边缘轮廓特征量,结合模糊像素区域性融合技术实现对汽车座椅坐姿自动化装配过程中的动作捕捉,根据动作捕捉结果进行汽车座椅坐姿的动态调节,实现汽车座椅坐姿自动化装配优化。仿真结果表明,采用该方法进行汽车座椅坐姿动作捕捉的性较高,动态调节能力较好,提高了汽车座椅坐姿自动化装配水平。     

基于倾斜摄影测量的矿产地形三维可视化建模研究

对矿产地形进行三维可视化建模,指导地质勘探,提出基于倾斜摄影测量的矿产地形三维可视化建模方法,采用倾斜摄影测量进行矿产地形的三维图形重建,提取矿产地形的三维边缘轮廓特征量,采用稀疏性的模板特征匹配方法进行矿产地形三维可视化的块匹配,构建矿产地形的边界分布轮廓线,采用不规则三角网重建方法进行矿产地形三维可视化图像的视觉重构,结合倾斜摄影测量方法实现对矿产地形的三维离散点数据重构,提高对矿产地形三维可视化建模的精度。仿真结果表明,采用该方法进行矿产地形三维可视化建模的精度较高,视觉重构效果较好。     

基于稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复

传统方法在进行对抗网络图像聚焦形貌修复时,图像光影边缘修补效果不佳,图像去噪效果差,提出一种稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复方法.通过摄像机采集到基本的目标图像,利用计算机图像扫描程序对目标图像分别进行整体的与局部的图像扫描,采集需要修复的图像内部信息.使用图像融合法融合图像数据,提取特征点.通过预估字典矩阵确定字典类型,运用贪婪算法中的追踪匹配法,实现图像数据匹配与缺陷填补.使用平滑处理的方式改善线条与光影边缘部分,得到清晰的图像.实验结果表明,设计的图像聚焦形貌修复方法能够提高目标图像完整融合,提高图像修复清晰度,有效解决噪声问题.     

飞机线缆自动检测系统布局优化设计研究

针对大型飞机约40000测试点的线缆自动检测系统中测试箱点数、测试箱位置和测试设备间控制电缆连接路径进行优化设计。利用近邻交换法实现机载插头自动分类,并基于0-1背包求解方法提升测试箱可接入点数利用率;利用分步遗传粒子群算法,以转接电缆总长最短为目标,优化测试箱可接入点数和测试箱位置;将控制电缆连接路径抽象为多支路无返回旅行商问题,取测试箱空间位置为节点,测试箱之间的控制线缆为边,测试箱内的对接点数量为权重,构建无向加权网络模型,并以支路总长最短、支路均衡为目标,采用混合离散粒子群算法搜索最佳连接路径,实现测试系统多支路优化设计。与原设计结果相比,测试箱可接入点数利用率从89.7%提高到100%,减少转接电缆10%、控制电缆18%。对线缆自动检测系统测试方案中待优化项目进行数学建模,涵盖了转接电缆的插头分类模型建立、转接电缆长度计算模型建立和控制电缆长度计算模型建立,并基于粒子群智能优化算法,优化线缆自动检测系统布局,从而达到了飞机线缆自动检测系统轻量化设计及最优成本实现。     

基于机器视觉的二次设备运行状态巡检方法研究

为了提高二次设备运行状态的自动检测能力,提出一种基于机器视觉的二次设备运行状态巡检方法,采用机器视觉方法构建二次设备运行状态的成像模型,提取二次设备运行状态的视觉成像特征量,采用边缘轮廓检测方法进行二次设备运行状态机器视觉的边界特征分析,在机器视觉的梯度下降流中构建二次设备运行状态巡检的变结构分布模型,以灰度值较高区域边界像素点为中心,进行二次设备运行状态巡检的视觉重构识别,实现二次设备运行状态自动巡检。仿真结果表明,采用该方法进行二次设备运行状态巡检的智能性较高,特征分辨能力较好,提高了二次设备的巡检能力。     

基于人工鱼群微细分解的先验未知像素点修复算法

由于未知像素点先验信息缺失,因此模块匹配和边缘结构信息未知,全息修复困难。传统方法采用子空间特征信息多维搜索方法未能实现对图像纹理的微细结构信息的模板匹配,效果不好。引入人工鱼群算法,提出一种基于人工鱼群微细分解和亮度补偿的先验未知像素点全息修复算法,即采用子空间特征信息多维搜索方法进行先验未知像素点置信度的更新,以保持被修复的图像破损区域的连续性。构建人工鱼群算法的图像微细分解模型,结合边缘特征点亮度补偿策略,来实现对先验未知像素点的图像信息修复改进。实验结果表明,改进的图像修复算法具有良好的视觉效果,修复时间和计算开销较少,提高了稳定性和收敛性,图像修复后的信噪比误差较小,保持在6%以内,因此该算法的性能优越。     

基于单目视觉的智能物料分拣机器人的设计

为解决目前工业物料分拣机器人发展的需求问题,以模拟自动化物流系统的作业流程为目标,提出了一种基于单目视觉的智能物料分拣机器人的设计。为实现物料的自动分拣过程,以STM32作为核心控制器,驱动OV2640摄像头对图像进行实时采集、处理与分析,实现颜色识别和目标定位,并将处理结果传送给驱动控制系统。在图像标定方面,采用读取TFT屏中目标的坐标和求取目标的实际坐标,通过MATLAB软件来进行数据拟合,找出两个坐标的函数关系,从而实现目标的定位。采用遍历腐蚀算法、增量式PID算法、DBCSAN算法和Dijkstra算法,分别完成对随机摆放的物料的自动识别和定位、电机控制和路径规划。实验与竞赛结果表明,该单目视觉分拣机器人的分拣准确率和效率高,能够实现智能分拣功能。     

多层次降维的头颈癌图像特征选择方法

针对原始病理图像经软件提取形态学特征后存在高维度,以及医学领域上样本的少量性问题,提出ReliefF-HEPSO头颈癌病理图像特征选择算法。该算法构建了多层次降维框架,首先根据特征和类别的相关性,利用ReliefF算法确定不同的特征权重,实现初步降维。其次利用进化神经策略(ENS)丰富二进制粒子群算法(BPSO)的种群的多样性,提出混合二进制进化粒子群算法(HEPSO)对候选特征子集完成最佳特征子集的自动寻找。与7种特征选择算法的实验对比结果证明,该算法能更有效筛选出高相关性的病理图像形态学特征,实现快速降维,以较少特征获得较高分类性能。     

基于形状特征的字母手势的分类及识别算法

提出了一种基于形状特征的字母手势的分类及识别算法。根据手势图像中手指的方向及数目进行粗分类，然后在边界图像及二值图像中提取手势的形状特征向量，进行基于类似度的模板匹配，实现对字母手势的细分类。实验证明，基于形状特征的粗分类能够排除完全不匹配的手势，减少了识别过程中的匹配搜索时间，提高了识别率。