一种基于改进ORB特征匹配的无人机视觉导航方法

为了解决在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)拒止情况下无人机导航能力缺失等问题,提出了一种基于改进快速提取旋转描述子(Oriented FAST and Rotated Brief, ORB)图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先,为了实现无人机的绝对定位,提出了一种特征图像基准数据库构建方法;其次,为提取图像数据集的特征点,采用了一种结合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)的尺度空间优化ORB特征提取算法;最后,为了将图像特征与图像基准数据库快速匹配并提高其匹配精度,提出了一种改进ORB特征匹配算法——ORB+GMS+PROSAC算法。通过在ArcGIS中分割图像构建基准数据库并进行实验分析,结果表明,基于ORB+GMS+PROSAC特征匹配算法性能显著提升,其中匹配准确率上升5.05%,匹配时间减少41.61%,明显优于其他传统特征匹配算法。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像匹配

为解决无人机景象匹配导航及制导对匹配算法实时性要求较高的问题,对SIFT算法中的生成特征描述符环节进行改进,提出了以特征点为圆心构造同心圆环划分特征邻域的匹配算法;同时对匹配点对进行筛选,减小模型估计误差,提高精度。以大量的存在尺度缩放和角度旋转的遥感影像进行仿真,实验表明该方法在保持SIFT算法定位精度的前提下提高了算法的实时性。     

图像透视特征提取方法及其在无人机视觉导航中的应用

近年来,图像透视特征在无人机视觉导航中应用日益广泛,因此结合近年来视觉导航技术的发展状况,分析了图像透视特征在无人机视觉导航领域中的重要作用。同时,还详细介绍了图像透视特征的提取方法,以及图像透视特征提取方法在无人机视觉导航技术中的应用,如飞行器姿态角估计,高度估计以及相对位姿估计等。     

一种用于组合导航的SAR图像快速匹配算法

提出了基于合成孔径雷达(SAR)图像匹配技术的惯性导航系统(INS)/SAR组合导航方法。首先将计算机视觉领域的快速鲁棒性特征(SURF)算子用于对SAR图像的局部特征描述,然后对兴趣点建立快速索引,并用阈值为0.6的最近邻法则进行快速的初匹配,最后使用随机抽样一致(RSC)进一步去除错误的匹配点对。实验中,用2组真实的SAR数据对算法进行仿真并与尺度不变特征变换(SIFT)算子进行比较,结果显示,两者的鲁棒性相差很小,但在匹配时间上本文算法明显优于SIFT算子,本文算法更适用于组合导航的SAR图像匹配。     

SIFT与SURF特征提取算法在图像匹配中的应用对比研究

SIFT算法和SURF算法是图像特征提取和匹配的典型方法,广泛应用于目标检测、图像理解与识别等领域,然而对二者尚缺乏较深入的对比研究。针对这两种算法,采用实验室相机实拍图像和低空无人机实拍图像,以不同的图像旋转角度进行特征点提取和图像匹配实验,从匹配成功率和运行效率两个方面对算法的性能进行对比研究。结果表明,SIFT算法具有较好的图像旋转不变性,匹配精度较高,而SURF算法匹配精度较低,但是效率较高,因此在实际应用中可根据具体需求合理选择。     

基于SIFT和Hu特征融合的算法研究

基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法是一种融合了局部特征和整体特征的不变矩融合算法。通过基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法能够对三维物体图像的整体信息进行定义和把握,进而实现对物体的合理定位分析。另外,局部特征能够辅助全局特征对三维物体的特征进行更准去的定位和匹配。这种算法具有良好的伸缩能力、旋转能力、位移能力和抵抗能力,能够有效解决三维物体的匹配问题,同时提升系统的识别能力和工作效率,基于此,文章对SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法进行研究。     

基于改进SIFT算法的单目SLAM图像匹配方法

基于单目视觉的机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法是实现机器人自主行走的重要研究方向之一,而图像特征匹配技术是该方法中的关键技术。基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的SLAM匹配方法具有提取特征点数量丰富、稳定等优点,然而在速度以及正确率方面仍存在一些不足。因此针对SIFT算法描述子维数高、匹配时间长等问题,提出了一种改进的SIFT算法,将原128维的特征描述子降至内部矩形外部圆形的24维特征描述子,匹配过程中应用了三线性插值、RANSAC算法等对匹配结果去除误匹配。实验结果最终表明,改进后的SIFT算法不仅对角度变化、光照变化等情况均具有良好的鲁棒性,匹配速度和正确率也有显著提升,可满足实时SLAM同步地图构建的需要。     

图像多角度局部特征提取及相似性匹配技术研究

图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础.研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征(即多角度局部特征)提取算法,研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法,并以基于内容的图像检索(CBIR)为应用实例,验证了算法的有效性和高效性.     

基于SiftGPU特征匹配方法的实时视觉里程计系统

采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配方法对双目相机图像进行立体匹配,同时匹配相邻两时刻的三维点,求解运动方程进行运动估计,得到机器人2个时刻坐标变换的旋转和平移参数;使用每2个时刻的旋转和平移结果进行机器人的路径反演,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配,实现实时的视觉里程计系统,并采用RANSAC算法用于运动估计剔除误匹配点干扰。实验结果表明,具有仿射变换较强不变性的SIFT特征匹配算法能够得到较为精确的路径反演结果,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配能达到实时的视觉定位效果。     

基于SIFT的多焦距图像特征点提取算法

将尺度不变特征变换（SIFT）算法应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法可在尺度空间寻找极值点,提取对图像焦距变化具有稳定性的特征点及其特征描述符。在采用SIFT算法提取图像的特征点及其特征描述符后,提出了一种特征点精匹配算法进行特征点的匹配,并通过仿真证明该算法具有很好的效果。