基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

砂轮地貌双目图像特征点提取和匹配研究

特征提取和匹配是双目视觉中的关键点和难点。对SIFT和Harris两种特征点提取算法应用于双目砂轮地貌图像的角点检测进行了研究,通过对SIFT特征采用欧式距离进行匹配,对Harris角点采用零均值归一化互相关算法(ZNCC)进行模板匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配特征点对。实验结果表明,SIFT算法在双目砂轮地貌图像上应用较Harris算法效果理想。     

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

利用双目视差理论的摄像机参数标定方法

针对龙眼和荔枝采摘机械手的目标获取问题,文章提出了基于双目立体视觉的摄像机标定的实验系统。实验系统是采用双目视差原理来获取深度信息的标定模型,通过对不同距离的标定板上已知特征点的图片获取和数据处理和分析,确定了两摄像机之间的最佳基线距离,在此基础上进一步验证了采摘目标的深度信息与摄像机的焦距有关的理论,并获得摄像机的合理焦距,为采摘机械手定位提供了基础理论研究依据。     

改进Harris-SIFT算法在双目立体视觉中的应用

针对双目立体视觉图像匹配的实时性问题,提出了一种改进Harris-SIFT算法,克服了原SIFT算法提取的特征点不是角点且耗时长等问题。该算法首先用改进Harris算子进行角点提取,然后用SIFT算子构建特征描述子,最后对提取的特征点采用欧氏距离度量点对的相似性,利用最近邻搜索策略进行特征匹配。在VC++6.0与Open CV平台上,通过实验比较了所提算法与SIFT算法的特征点提取匹配结果,证明了所提算法的有效性与实时性。     

基于SIFT的三视图像特征匹配算法

提出一种基于SIFT的三视图像特征匹配算法。采用SIFT算法对三视图像进行特征匹配,引入计算机视觉中的三线性关系和基于三焦张量的像素转移误差计算方法,对SIFT算法的匹配结果进行筛选,剔除匹配过程中产生的误配点。真实图像数据实验表明,该算法有效剔除了SIFT算法产生的97％以上的误配点,提高了三视图像匹配的准确度。     

一种字符组合词包模型的少约束车牌定位算法

针对如何在复杂背景、拍摄角度和车牌尺度发生变化等少约束条件下实现基于字符组合词包模型的车牌定位算法。本文首先构造包含车牌数字字符和英文字符的数据库;然后利用本算法识别提取车牌字符的SIFT特征,并精准计算识别特征点在字符识别区域的相对位置、物理方向等信息组成视觉识别词汇;最后把本车牌字符的视觉词汇聚合后搭建车牌字符视觉词包数据库。在识别阶段,提取待识别图像SIFT特征与视觉词包中的视觉词汇进行匹配,并聚合所有有效投票位置来实现车牌区域的准确识别定位。仿真结果表明,本文算法对于背景复杂下的车牌区域定位具有较好的效果。     

基于平行双目立体视觉的测距系统

基于计算机视觉的理论基础,在PC机上搭建出了平行双目立体视觉测距系统的实验平台,在前人的基础上对传统的标定方法进行了改进,实现了双目摄像机的标定,并采用特征点匹配领域的热点与难点算法尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法实现了立体匹配,恢复出物体的深度信息。通过实验与计算,最终验证了该方法理论分析的正确性及实践的可行性。     

基于K-Means聚类与深度学习的RGB-D SLAM算法

传统的RGB-D视觉同时定位与制图（SLAM）算法在动态场景中识别动态特征时会产生数据错误关联,导致视觉SLAM估计姿态精度退化。提出一种适用于动态场景的RGB-D SLAM算法,利用全新的跨平台神经网络深度学习框架检测场景中的动态语义特征,并分割提取对应的动态语义特征区域。结合深度图像的K均值聚类算法和动态语义特征区域对点特征深度值进行聚类,根据聚类结果剔除动态特征点,同时通过剩余特征点计算RGB-D相机的位姿。实验结果表明,相比ORB-SLAM2、OFD-SLAM、MR-SLAM等算法,该算法能够减小动态场景下的跟踪误差,提高相机位姿估计的精度和鲁棒性,其在TUM动态数据集上相机绝对轨迹的均方根误差约为0.019 m。     

结合机器视觉的采摘机械手的定位仿真研究

对水果采摘机械手空间定位机理进行了研究,分析了双目立体视觉系统的定位误差并建立视觉误差补偿机制,利用虚拟机械手开发软件和CCD视觉硬件构建了仿真系统,通过双目立体视觉获取空间位置数据映射到虚拟环境下引导机械手进行模拟采摘。该系统利用多领域知识融合实现了采摘机构与视觉关联精确定位的仿真,能有效地指导实际作业环境中采摘机械手精确定位的优化设计。     

改进型SIFT立体匹配算法研究

针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法）和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。     

一种基于SIFT特征的机器人环境感知双目立体视觉系统

针对双目立体视觉系统在机器人环境感知领域中存在的立体匹配以及测量精度问题,设计一种基于SIFT特征的双目立体视觉测量系统.利用SIFT特征良好的旋转、尺度、光照不变性等特性,有效地解决双目立体视觉系统的匹配问题,同时将SIFT算法在由FPGA和DSP组成的嵌入式系统上实现,显著地提高测量系统的实时性.提出一种基于二次多项式的误差补偿方法,对系统的测量结果进行补偿,弥补双目立体视觉系统测量误差随测量距离增加而增加的不足,从而提高系统测量精度.通过实际的测量实验、移动机器人环境感知实验以及与现有双目立体视觉产品的对比实验结果表明,系统能够很好地解决双目立体视觉的立体匹配和精度问题,并且能较好地应用于移动机器人环境感知任务中.     

基于SIFT特征描述子的立体匹配算法

目前,立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,本文提出了一种新的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法。该算法利用图像梯度信息,构造基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验结果表明,该方法匹配精度高,对图像灰度的非线性变换比较鲁棒,可以应用于对匹配算法鲁棒性要求比较高的立体视觉系统中。     

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.     

基于改进ORB算法的视觉里程计特征匹配方法

为了满足排爆机器人自主导航要求,利用视觉SLAM技术,为排爆机器人路径规划做准备。本文主要对用特征点法搭建的前端视觉里程计进行优化,将FAST角点法与Harris角点法进一步结合,同时引入SIFT算法关键点检测,然后与BRIEF描述子结合,用暴力匹配算法完成不同图像的匹配。通过仿真实验验证算法的可行性,为后续的路径规划奠定基础。     

基于改进SIFT算法的山谷地形影像匹配

针对山谷地形的低空影像中地貌单一且特征不易提取的问题,本文对SIFT算法改进,融合Harris特征提取算法优势,得到一种可用于山谷地形下低空无人机影像特征提取与匹配的算法。算法首先利用Harris算法和SIFT算法分别提取特征点,对两种算法提取的特征点进行合并,然后运用SIFT算法对合并后的特征点进行描述,再利用特征点特征向量的欧氏距离进行粗匹配,最后利用RANSAC算法进行精匹配来提高匹配精度。为了验证该算法的有效性,选用一组山地影像数据进行实验并与SIFT算法进行比较,结果表明:算法有效地提升了山谷地形影像上特征点匹配精度。     

双目视觉小波域SIFT匹配与极线约束算法研究

研究双目立体视觉技术,特征的提取和匹配是双目视觉的最基本的问题。目前,SIFT已经被证明鲁棒性最好的局部不变特征描述符。但是SIFT算法产生的误匹配较多,精度偏低,为了解决这一问题,同时降低算法特征提取与匹配的复杂度,达到双目立体视觉实时性的要求,文中提出了一种结合小波变换和SIFT特征点的双目立体视觉匹配方法。首先,对双目视觉系统采集的左、右图像进行小波分解,把分解得到的低频图像作为输入,用SIFT算法进行特征点的初始匹配,再利用极线约束的理论求得精确匹配。实验结果表明,该方法具有较强的适应性,能够在减少误匹配的同时,大大加快运算速度。