三维曲面图像无缝拼接方法的研究与仿真

研究三维曲面图像的无缝拼接问题。针对三维曲面图像拼接过程中,多个曲面图像之间的重叠区域由于像素的灰度和梯度等特征存在较大差异,像素不匹配,拼接后的重叠区域图像由于这种像素差异的存在,会存在明显图像裂缝的问题。为了解决这个问题,提出了一种基于交叉匹配的曲面图像拼接算法,该算法以互信息作为相似性测度,对待配准曲面图像的空间变换参数进行优化,运用空间曲面图像插值技术完成最后的三维曲面图像的融合,实现三维曲面图像的无缝拼接。实验表明,本文的方法能实现差异较大曲面图像的无缝拼接,取得了不错的效果。     

立体视觉与体视匹配

本文简要地介绍了立体视觉和体视匹配的研究内容和研究方法。回顾了立体视觉的发展过程。重点讨论了基于区域的和基于特征的二种体视匹配方法。总结和分析了立体视觉所面临的技术难点及其发展动向。     

三维体模型构建中的空间对象的快速匹配

在三维对象体模型中;大量基本拓扑对象点、线、面、体元在构建时;需要进行匹配;确认其在存储列表中唯一存在;以维系拓扑系统的有效性。本文在对顶点按照一定的规则进行排序的基础上;采用平衡二叉树进行存储;结合三维空间对象之间的拓扑关系;有效地实现了对象的快速匹配查询;大大提高了拓扑对象在确保唯一性基础上的生成速度;为体模型中大规模三维拓扑数据的快速构建奠定了基础。并在对地层的四面体剖分中得到正确验证。     

基于灰度塔评分的匹配模型构建在无人机网络视频拼接中的应用

对于复杂非配合情况下,视频拼接中特征匹配对的数目和特征匹配准确率无法同时达到后续稳像和拼接的要求这一问题,提出一种基于灰度塔对特征点进行评分后构建匹配模型来进行精准特征匹配的方法。首先,利用灰度级压缩后相近灰度级合并这一现象,建立灰度塔来实现对特征点的评分;而后,选取评分高的特征点建立基于位置信息的匹配模型;最后,依据匹配模型的定位进行区域分块匹配来避免全局特征点的干扰和大误差噪点匹配,选择误差最小的特征匹配对作为最终结果匹配对。另外,在运动的视频流中,可通过前后帧信息建立掩模进行区域特征提取,匹配模型也可选择性遗传给后帧以节约算法时间。实验结果表明,在运用了基于灰度塔评分的匹配模型后,特征匹配对准确率在95%左右。相同帧特征匹配对的数目相较于随机采样一致性有近10倍的提升,在兼顾匹配数目和匹配准确率的同时且无大误差匹配结果,对于环境和光照有较好的鲁棒性。     

基于线匹配的图像拼接

提出一种图像拼接算法,通过确定两幅图像的最佳拼接线,不需要手工指定特征点,可对图像进行快速、自动无缝拼接。实验结果证明了该算法的有效性。     

累进三维模型相似匹配算法

提出了一种构造三维模型特征二叉树的算法,并根据特征二叉树匹配来获得三维模型的相似程度,特征二叉树与二维模型坐标系统系旋转和平移无关,且适合于三维模型累进牵引匹配,实验结果表明,文中算法能较好地匹配三维模型的相似性。     

基于引力模型的三维运动点集的非精确匹配

本文提出了一种基于引力模型(attractive model)的非精确匹配算法,应用于三维空间运动点集的对应点匹配问题.根据引力模型,我们将匹配和运动估计问题转化为一个代价函数的全局优化问题,实现了无对应点的运动估计和总体匹配.这种算法是一个鲁棒(robust)估计和匹配方法,可以处理包含非匹配点对的三维运动点集.大量计算机模拟实验结果充分证明了算法的鲁棒性和有效性.     

基于轮廓线匹配的2-D碎片拼接研究

分析了数量较多时不规则形状的2D碎片拼接的困难性,提出2D碎片的拼接策略,先通过轮廓线匹配进行局部形状匹配;然后通过全局搜索拼接重构物体形状,由于匹配的特征集选择了带有几何结构属性的连接点,优点是不仅局部匹配的速度提高而且全局拼接重构的有效性提高.试验对比表明提出的算法更有效.     

弹性音节拼接与特征空间轨迹匹配的关键词检测

不同的汉语语音关键阋识别系统,以关键词为单位建立模板工作量大而且可重用性较差,而以音节为单位可以很好地提高重用性。将弹性音节拼接与具有较高性能的基于特征空间轨迹匹配的关键词检测相结合构建识别系统,实验结果表明该系统具有相当高的识别率。     

两个三维点集的非精确匹配方法

本文提出了两种高效率的用于匹配两个三维点集的方法,第一种方法是对文献[1]所提出的方法的改进,但第一种方法需要知道三个匹配点,为了放宽条件,我们提出了第二种方法,第二种方法具有更好的适用性,它可以解决任意两个三维点集的匹配问题,这两种方法都是基于先分别对两个点集中的全部点进行排序,然后进行小范围的局部匹配的思想;假定两个点集中都有几个点,它们的计算复杂性是O(n log n),而其它的方法都是O(n~2)。在点集较大的情况下(大于20个点),这两种方法将获得快速而有效的结果,并且容易逼近总体上的最佳匹配。