改进的基于多尺度融合的立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在弱纹理或视差不连续区域匹配精度低等问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和特征金字塔结构(FPN)的多尺度融合的立体匹配算法。在卷积神经网络的基础上应用了特征金字塔,实现立体图像的多尺度特征提取和融合,提高了图像块的匹配相似度;利用引导图滤波器(guided filtering)快速有效地完成代价聚合,在视差的选择阶段采用改进的动态规划(DP)算法获得初始视差图,对初始视差图精细化得到最后的视差图。所提算法在Middlebury数据集上提供的图像进行训练和测试,结果表明该算法得到的视差图具有较好的效果。     

基于运动预测的改进ORB-SLAM算法

针对不同运动场景下以固定的点特征提取与匹配策略的ORB-SLAM算法存在系统跟踪定位误差较大的问题,考虑相机自身运动对视觉SLAM系统的影响,提出基于运动预测的改进ORB-SLAM算法.该方法利用上一帧的点特征利用率和匀速运动模型,预测出相邻2帧之间的共视范围,实时动态调整不同运动状态下的点特征提取阈值,在保证系统稳定性的情况下,提高系统的准确性.提出基于运动预测的点特征匹配优化策略,基于匀速运动模型快速确定出共视范围内的有效待匹配点,结合图像金字塔缩小匹配搜索范围,减少大量的无效匹配过程.在TUM数据集上进行对比实验,结果表明,提出的算法不仅实时性好,而且提高了系统的精度.     

融合梯度密度的点线视觉SLAM算法改进

针对视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法在相机快速运动中容易导致图像模糊,以及在稠密场景中线特征提取易造成信息冗余等问题,提出一种融合梯度密度的点线视觉SLAM算法改进。该算法首先利用前后图像帧之间特征点数量信息对模糊图像进行筛选,并使用高斯模糊进行优化处理,得到匹配效果更佳的图像帧。然后利用点特征信息判断是否引入线特征,并引入图像像素梯度密度对LSD(Line Segment Detection)线特征进行多维优化,提取出稳定线特征以提高后续匹配质量。最后结合点线特征误差构建误差函数,最小化投影误差提高位姿估计精度。算法在TUM数据集下进行测试,实验结果表明本算法可以有效提升特征提取的稳健性,进而提高相机位姿估计与建图的精度。     

一种复杂背景图像三维重建算法及其医学应用

针对复杂背景下绝大多数三维重建算法的可靠性不高和鲁棒性不强的问题,提出一种适合复杂背景图像的三维重建算法.研究空间点三维重建计算的一般性框架,并分析具体的实现过程;为了提高复杂背景下三维重建的可靠性和鲁棒性,对初始视差图中的无纹理或低纹理区域、遮挡区域和深度不连续区域分别运用置信滤波器、左右一致性滤波器和唯一性滤波器进行预处理,剔除伪匹配点;将滤波后的致密视差图进行空间点的三维重建,得到复杂背景图像点的深度信息.实验结果表明,该算法计算效率高,具有很强的稳健性,即使图像背景条件发生动态变化也能够获得满意的三维重建精度,能够为计算机辅助外科诊断系统提供可靠的深度信息.     

一种基于角点特征的医学图像配准方法

医学图像配准技术是医学图像融合及影像三维重建的基础.提出了一种基于SUSAN算子的特征点的医学图像配准方法.该方法利用SUSAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤建立特征点集之间的对应关系,得到匹配特征点对.然后再根据这些特征点使用反向映射的仿射变换实现图像的配准.实验表明,此方法能有效地实现医学图像的配准,并取得良好的精度.     

一种新的大场景三维重建算法

大场景图像集具规模巨大、尺度多变、结构不整等特点。本文针对此类图像集,提出一种新的鲁棒稠密三维重建方法。该方法在选取图像的邻居图集时考虑了尺度鲁棒性,随后基于DAISY特征匹配和PatchMatch信息传播计算深度图,然后利用深度一致性优化、融合深度图,最后利用重建三维点精度去除冗余点。深度图计算时相互独立,故本方法易在图像级并行,适合大场景三维重建。实验结果表明,该方法重建结果具有较高的精度和完整性。     

基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法

针对现有火灾检测算法检测精度不佳和算法模型复杂度过高的问题,提出基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法. 该算法以目标检测网络FCOS为基础,降低通道维数并选用GhostNet作为特征提取网络,以实现轻量化火灾检测算法. 引入动态卷积,在不增加网络宽度和深度的情况下优化主干网络的基础模块,提高对形态多变的火焰图像的特征提取能力. 增加空间注意力模块,优化网络空间特征的表达. 改进正负样本定义和回归损失函数,优化训练过程中算法模型对标注框内不同区域的关注程度. 在自建火灾数据集和公开数据集中的实验结果表明,该算法在检测精度和模型复杂度方面具有优势. 该算法在自建火灾数据集中的检测精度为90.9%,参数量为4.58×10⁶,浮点计算量为31.45×10⁹.     

LNIP改进算法及其在材料形貌分类中的应用研究

针对LNIP(local neighborhood intensity pattern)纹理特征提取算法在旋转、尺度变化方面存在的不足,提出了一种LNIP改进算法RSILNIP(rotation and scale invariant LNIP)。首先,同化邻域信息之间的特征以提高其旋转不变性;其次,采用统一编码的方式降低特征提取维度;然后,提取多尺度特征并进行选择,从而增强其尺度不变性;最后,采用并联方式合并特征。将改进算法与同类算法在公共数据集Outex和材料扫描电镜图像数据集SEMdataset上进行分类精度测试,得到改进算法的分类精度分别达到96.76%和98.26%,说明改进算法在图像分类和材料形貌归类上有较好的工程应用价值。     

基于多源传感器数据融合的三维场景重建

针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法.在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现.首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征点进行特征提取与匹配,融合不同时刻的点云完成点云地图的重现;然后对构建的点云地图中可能存在...     

基于生成对抗模型的可见光-红外图像匹配方法

针对现有异源图像匹配存在的模态差异大、匹配难度大、鲁棒性差等问题, 基于生成对抗网络转换思想及传统的局部特征提取能力, 提出基于生成对抗模型的可见光-红外图像匹配方法. 依据生成对抗网络（GAN）的风格转换思想, 增加了损失函数计算通路并构建新的损失函数, 改进模型在异源图像上的转换效果. 利用SIFT算法分别提取转换后同源图像的特征信息, 确定待匹配点的位置和尺度. 依据匹配策略间接完成待配准图像的特征匹配及相似性度量. 在实景航拍数据集上进行实验验证. 结果表明, 利用该方法能够有效地处理多模数据, 降低异源图像的匹配难度, 为多模态图像匹配问题提供新的思路.     

直接三维ECT传感器灵敏度计算

针对采用传统方法获取直接三维ECT传感器灵敏度分布计算时间较长的问题,提出了一种基于电场强度的灵敏度近似计算方法来获取三维ECT传感器灵敏度分布,并通过灵敏度预处理提高重建图像质量.仿真结果表明,传统计算法和近似计算法获得的灵敏度矩阵和对应的重建结果均很接近,但近似计算法的计算时间只是传统计算法的1.5%,灵敏度预处理可使重建质量略有提升.两种灵敏度计算法均可用于三维ECT重建,近似计算法在计算时间上有显著优势.     

带阈值滤波的迭代法三维ECT图像重建

针对Landweber迭代法用于三维ECT重建时,需要的迭代次数多且重建图像中含有大量伪迹的问题,提出了一种带阈值滤波的迭代重建法.该方法利用Landweber迭代法重建一初始图像,用阈值滤波获得改进图像,为了获得最佳阈值,依次用有限个离散化阈值对初始图像做二值化处理,计算出二值化图像对应的电容估计值与电容测量值之间的误差,并将对应最小误差的阈值确定为最佳阈值.仿真实验结果表明,自适应阈值滤波能够显著减少重建图像中的伪迹和重建时间,该方法具有良好的应用潜力.     

基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.     

基于图论分割的肺部CT图像的三维重建

为了得到精准的人体肺部CT图像的分割结果,采用改进的最小生成树法对人体肺部CT图像进行分割,再采用面绘制中的Marching Cubes(MC)算法进行三维重建,实现肺部的三维立体显示.通过实验仿真,验证了改进最小生成树算法的快速有效性,并将该算法与基于阈值分割的三维重建仿真效果进行对比.结果表明,改进后的算法能有效提高肺部CT图像三维重建的效率和完整度,在保证了快速三维重建的同时,三维重建的效果更佳,将为医生的医疗诊断提供有力的判断依据.     

大型风力机主轴承故障信号提取方法

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中.分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效.     

基于模板匹配的发票号码识别算法

针对数字识别系统中的发票号码识别问题,提出了一种有效的基于模板匹配的发票号码识别算法.通过对发票数字图像进行前期处理以获得单个字符图像,根据印刷体数字二值化后矩阵特点,基于模板匹配的思想,将待识别字符图像与模板图像进行信息区叠加,对叠加后的图像进行不匹配像素统计,从而得到匹配系数,取匹配系数最小值为最佳匹配.结果表明,该方法简单有效,抗干扰性强且识别率较高,识别发票图像准确率可达99%.     

基于MLS点云模型特征的提取算法

针对以往特征提取算法提取边界特征效果不理想和特征识别时间较长的问题,提出了一种改进的点云模型特征边界线提取算法.该算法以移动最小二乘法为基础,在对已有的边界特征提取方法研究的基础上,结合研究对象棱角分明的特点,提取点云模型边界特征点集,利用双向搜索方法快速生成模型的特征边界线,并对得到的特征边界线进行特征修复,从而得到较为稳定的点云模型的特征边界线.实验结果表明,该算法能快速地提取点云模型的特征边界线,为后续基于特征边界的建模节约了大量时间.     

一种虹膜色素块检测与分类方法

针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求.     

基于最小二乘法和克里金插值的三维温度场重建

为了提高三维温度场声学CT法的重建精度,提出了最小二乘法和克里金插值相结合的重建方法.采用最小二乘法获得一个由少量像素描述的温度场,运用克里金内插和外推运算获得整个被测温度场的细致描述.典型的单峰及双峰三维模型温度场的重建结果及误差分析表明,克里金法的内插和外推精度优于普遍采用的三次样条法.最小二乘法和克里金插值的结合,可有效克服最小二乘法像素数需少于声波路径数给温度场细致描述带来的困难,能实现复杂三维温度场的高精度重建.