基于双目视觉模型的彩色目标实时检测与定位

从立体视觉中提取位置信息是计算机视觉的热点问题.在建立双目视觉模型的基础上提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法.该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复图像位置信息,完成对目标的实时检测和定位,满足机器比赛中对足球实时检测和定位的需要.     

基于图像几何特征的行星表面参考区域提取与匹配方法

针对探测器在行星表面精确着陆的问题,提出了一种通过提取参考区域光照阴影及其轮廓几何特征进行自主识别、匹配的方法.首先,对图像预处理,包括基于区域斜分的二维最大熵双阈值分割、提取连通区域等操作;然后,提取特征区域阴影的轮廓,针对区域阴影及其轮廓信息进而提取其线状及面状几何特征;最后,利用基于加权欧氏距离的聚类方法进行模板匹配.该方法克服了在以往研究中选取参考区域单一化的缺陷,通过对取样图像大量反复的实验,匹配的正确率在93%以上,从而验证了该方法的可行性和鲁棒性.     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实验结果表明该算法匹配准确率较高。     

鲁棒的掌纹图像特征提取方法

提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法.采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类,应用Ostu二值化方法分割出手掌,并提取出有效掌纹区域.采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点,给每个特征点赋予方向,并根据局部区域特征构造方向不变的特征向量,所有特征点及其特征向量的集合构成了掌纹图像特征.在识别时只须在两个特征点集之间查找匹配对应,并通过随机采样一致性检验最大一致集中内点个数是否大于自适应域值来确定两个手掌是否匹配.利用该算法对网络摄像头采集的手掌样本进行了实验测试,获得了较高的识别精度与性能.该算法对手掌的距离、方向、姿势没有特殊要求,是一种鲁棒高效的掌纹图像特征提取方法.     

基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得...     

一种基于图像边缘的快速模板匹配方法

提出了一种基于边缘的快速模板匹配方法,算法首先把模板二值化,根据传统标记目标区域的方法对二值化后的模板图进行标记,利用八临域判别准则提取各个区域的边界,在匹配时只匹配区域边界上的点,同时设定阈值,若前面n个点与模板图的前n个点的绝对差和超过阈值,则跳过该搜索区域。实验结果表明,不仅减少了匹配计算量,而且能够保证匹配的精确性。     

基于形态学分水岭的垩白米粒检测方法

提出了一种基于形态学分水岭的垩白米粒检测方法。充分利用单个垩白米粒图像区域中垩白部分白色不透明这一物理特征,将单个垩白米粒图像区域分成3个标记区域,通过形态学分水岭方法分割垩白米粒图像,提取区域间的单像素边缘将垩白区域提取出来。为了提高边缘检测的准确性,使用sobel算子去噪。由于使用标记控制分割,从而使区域极小值修正具有自适应性和准确性特点。试验结果表明:该方法对垩白米粒的检测精度为96.4%,而且识别效果好于基于分形维数的检测算法。     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT（scale invariant feature transform）尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

基于马尔科夫随机场的三维激光雷达路面实时分割

针对多类型场景下三维激光雷达地面高准确性实时提取问题,提出一种基于马尔科夫随机场的路面分割算法.算法对三维点云进行滤波和位姿修正,采用基于最大模糊线段法对每条激光雷达扫描线在x-y平面上的投影进行分割,使用角点检测准确定位每条线段端点.利用原始雷达数据结构信息,建立以线段为节点的无向图马尔科夫随机场,通过分析线段长度、相邻线段间的距离、梯度以及垂直高度差等特征,构建能量方程,用图分割的方法求出最优解,并将线段标记为2类:地面区域和障碍区域.分别在城市平坦路面和乡村起伏道路场景下进行实验,结果表明:与现有算法相比,本算法地面提取准确率更高,在颠簸的乡村道路区域具有更高的稳定性.     

利用关键点检测算法的超声图像定点测量

超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大,边缘模糊,因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行优化,难以在保证每个关键点检测精度的情况下得到准确的测量距离.为使超声图像中关键点的精度和两个关键点之间的距离更加精确,本文提出一种基于级联卷积神经网络的关键点检测算法,该方法采用两个卷积网络从粗略到精细的对关键点进行定位.首先利用第一个网络回归两个关键点的粗略位置,并将包含这两个关键点的小区域送入第二个网络.然后本文提出一种加入距离修正的损失函数,作为第二个网络的优化目标,在第一个网络输出结果的基础上定位最终的关键点位置.实验结果表明,本文提出的级联方法无论是相比传统的级联方式还是回归树方法,本文算法在超声图像的关键点定位上更为精准,并且在最终的距离测量精度上也有很大的提高,在评价标准下比传统级联方法检测精度上提升将近30%.     

路面路标高精度地图构建与多尺度车辆定位

为提高智能车定位精度,提出一种利用路面标志构建高精度地图的方法,并在制作的地图基础上提出多尺度车辆定位算法.以路面路标为核心构建高精度视觉地图,地图中每个路标均包含路标视觉特征、几何结构信息,以及其在参考坐标系的精确的位置关系.在定位过程中,首先通过GPS粗匹配计算车辆位置在地图中的位置范围;然后匹配地图中的视觉特征实现路标级定位;最后通过地图中的路标的几何结构信息与参考位置关系实现车辆位置的精确计算,从而实现基于路面路标高精度地图的车辆多尺度定位.针对某大学校园约3.4 km的道路路面标志(包括路面直行箭头、右转箭头、井盖等)进行高精度地图构建,并以之为基础实现车辆定位.定位实验结果表明:算法平均定位误差为12.5 cm,最大定位误差为23.3 cm.定位采取先制图后定位以及多尺度匹配的策略为高精度智能车定位建议了一种新的方法.     

基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位

提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法. 该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合. 使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定位. 三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合,该算法使用模型拟合代替穷举搜索,避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销. 使用FRGC v2.0和Bosphorus数据库,对算法进行实验评估. FRGC v2.0库上的特征点平均误差为2.48~4.12 mm,总体检测成功率为97.3%,其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%. Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%、95%和89%. 实验结果表明,提出方法具有较好的效果,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性.     

基于级联形状回归的多视角人脸特征点定位

针对当前人脸特征点定位精度低、且当人脸图像存在较大姿态变化时不能在同一模型框架下实现任意姿态人脸图像的面部特征点精确定位问题,提出基于级联形状回归的对姿态、遮挡都鲁棒的人脸特征点定位方法. 为了提高定位的准确度,提出按姿态偏转造成的遮挡程度对人脸区域进行分块,针对每一块分别训练形状估计回归器;为了能够在同一框架下实现任意姿态人脸的特征点定位,在特征点形状定义中引入特征点的可见/不可见属性;为了提高该算法的性能,在特征的计算方法和计算策略上分别进行改进. 在Multi-PIE、AFLW、COFW和300-W数据库上的实验结果表明,提出算法不但对姿态、遮挡具有很强的鲁棒性,而且在其他不可控因素影响下取得很好的效果.     

集中式光伏电站巡检无人机视觉定位与导航

为了使无人机在集中式光伏电站实现自主飞行,完成光伏组件红外及可见光图像采集任务,针对集中式光伏厂区光伏组串分布特点,提出光伏组串边缘检测方法,并通过视线导引法实现无人机路径跟随控制. 同一厂区的不同光伏组件之间存在颜色差异,针对其颜色特征提出自定义分割方法,结合形状特征可有效识别光伏组件;提取光伏组串轮廓和边缘信息可获取无人机理论飞行路径,通过视线导引法实现无人机对理论飞行路径的精准跟随以确保图像数据采集的有效性和完整性. 实验结果表明,提出的光伏组串识别算法具有较好的适应性和实时性,能够用于无人机理论飞行方向与无人机和光伏组串间偏移量的计算,利用导航控制算法能够实现理想的光伏组串循迹. 光伏组串识别算法和视线导引法能分别有效实现定位和导航,2个程序的结合能够满足无人机飞行控制要求.     

基于分布式导航信息的大范围环境机器人导航

针对大范围半未知环境下的机器人导航问题,基于认知理论提出了“分布式导航信息获取模式”。采用二维码技术设计了一种新型人工地标,并给出了其识别及识读的方法。通过在关键点位置配置不同的人工地标,基于导航信息的分布式表达,将大范围半未知环境下的机器人导航划分为全局引导层和局部搜寻层,使机器人在大范围半未知环境下的导航摆脱了传统的地图创建-全局定位-路径规划模式的限制。实验验证了该导航方法的有效性。     

单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法

针对很多场合下GPS信号会受到遮挡而无法使用,导致机器人定位精度下降很快的问题,提出一种基于单目视觉自然路标辅助的机器人绝对定位方法.在导航环境中的若干位置预先建立视觉路标库.机器人在利用惯导（INS）定位过程中,同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配.建立基于全局特征信息（GIST）和快速鲁棒算子（SURF）局部特征相结合的在线图像快速匹配框架,同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向.最后利用卡尔曼滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和INS有效地融合起来.结果表明,该方法有效地提高在GPS受限情况下惯性导航定位的精度和鲁棒性.     

一种基于蝙蝠算法的视觉跟踪方法

提出了一种基于蝙蝠算法的目标跟踪新方法.首先描述了基于蝙蝠算法的目标跟踪流程,在此基础上研究了蝙蝠算法的迭代终止条件、蝙蝠种群数、脉冲频率因子和脉冲音强衰减因子对跟踪性能的影响,并通过实验确定了以上参数,最后与粒子滤波、均值漂移和粒子群优化3种跟踪算法进行了比较.实验结果表明,基于蝙蝠算法的视频目标跟踪方法的跟踪效果优于其他3种算法.     

An object tracking and global localization method using the cylindrical projection of omnidirectional image

We present an omnidirectional vision system we have implemented to provide our mobile robot with a fast tracking and robust localization capability. An algorithm is proposed to do reconstruction of the environment from the omnidirectional image and global localization of the robot in the context of the Middle Size League RoboCup field. This is accomplished by learning a set of visual landmarks such as the goals and the comer posts.Due to the dynamic changing environment and the partially observable landmarks, four localization cases are discussed in order to get robust localization performance. Localization is performed using a method that matches the observed landmarks, i.e. color blobs, which are extracted from the environment. The advantages of the cylindrical projection are discussed giving special consideration to the characteristics of the visual landmark and the meaning of the blob extraction. The analysis is established based on real time experiments with our omnidirectional vision system and the actual mobile robot. The comparative studies are presented and the feasibility of the method is shown.     

基于强跟踪H-/H∞优化的无人机系统故障检测

针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。