基于图像匹配的目标定位技术研究

本文通过对图像匹配过程的描述,使用SIFT算法完成对基准图像以及待匹配图像的精准匹配,从而实现对目标的定位。SIFT算法在图像匹配过程中具有很好的鲁棒性。通过实验验证其适合应用于目标定位领域。     

SIFT算法在多视角图像匹配中的应用

为了获得更加丰富与详细的图像信息,对同一场景往往需从不同的角度进行拍摄,这样就获得了多个不同视角的图像,即多视角图像。本文通过研究及应用SIFT算法,来实现多视角图像的配准。实验结果表明该算法对多视角图像具备较稳定的特征匹配能力。     

基于SVM和归一化技术的音视频特征融合身份识别

针对噪声环境下人脸识别率和说话人识别率低的问题,在研究特征层融合的基础上,结合归一化技术和SVM理论,提出了一种融合人脸和语音的多生物特征识别模型。首先采用离散余弦变换和局部保持投影算法提取人脸特征及SVM方法提取语音特征,在特征层进行融合得到融合特征后,计算测试身份与模板间的距离,为了减少计算量和提高识别性能,对匹配距离进行归一化处理,最后输入到SVM进行识别。仿真结果表明,在噪声环境下,当信噪比降低时,融合识别率要明显高于单个系统的识别率,达到了身份识别的目的。     

基于双目视觉脉搏图像SIFT特征匹配

通过双目视觉原理构成脉搏图像传感器采集脉搏薄膜图像,再基于特征点的立体匹配框架中,利用图像梯度信息,引入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,进行脉搏图像的特征匹配,为最后的三维信息的获取和对其他立体视觉图像匹配有很大的参考性。     

一种基于SIFT的图像特征匹配方法

为解决查询点落于分割超面以及匹配图像光照变化较大时,传统SIFT(尺度不变特征变换)算法的检测性能将会降低的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法引入了灰度均匀化技术与冗余分割树。灰度均匀化技术将原图像的灰度直方图映射到更宽更均匀的直方图上,降低了光照变化的影响。冗余分割树在分割数据进行匹配时采用了2个分割超面进行数据分割,消除了查询点落于分割超面带来的影响。实验结果表明,在各种不同场景的测试下,改进的SIFT算法均提高了图像的匹配精度,性能优于传统SIFT算法。     

改进的尺度不变特征转换精确图像匹配在电力设备目标定位中的应用

针对电力设备目标定位问题,研究了基于改进的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)精确图像配准的定位方法。首先用改进的SIFT特征描述子提取图像中的特征点,降低了特征向量描述子的维数,大大提高了算法的速度;然后采用欧氏距离对特征点进行初始匹配,由于初始匹配过程中存在误匹配,采用改进的随机取样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对阈值进行自动调整,消除了错误匹配;最后,以电力系统中的刀闸、变压器为例,采用旋转、缩放、光照变化及加噪声图像验证了该算法。实验结果表明:改进后的算法不仅继承了SIFT算法的鲁棒性,而且提高了算法的速度和匹配精度,可以较好地应用于电力设备目标定位中。     

基于直线和SIFT融合特征的物体识别研究

本文阐述了基于直线特征和SIFT（scale invariant feature transform）特征融合的物体识别研究,直线特征是最普遍的图像特征之一,而SIFT特征是最鲁棒的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性。本文以家用遥控器作为目标物体,首先提取平行直线特征作为本问中的主要图像特征,通过与物体模型进行匹配可以产生出很多的假设匹配结果,SIFT特征作为辅助特征,用来降低匹配的不确定性,从而提高识别率。试验结果表明该方法在复杂的环境中达到了鲁棒的识别效果。     

电容层析成像系统自适应电容归一化模型研究

电容层析成像(ECT)系统中,电容测量转换电路获得的数据必须经过归一化处理,才能使用重建算法进行图像重建。在并联、串联归一化模型的基础上,利用并联、串联模型的数学关系提出了自适应归一化模型函数关系。模型的自适应因子根据中心电场线(EFCL)划分的两个区域中单元到中心电场线的最小距离与最大距离的比值来计算,仿真及实验结果表明基于该模型的重建图像质量优于并联及串联模型。     

基于图像匹配的长焦透镜焦距测量研究

提出一种新的测量长焦透镜焦距的方法。采用测角精度较高的光电经纬仪,由CCD相机拍摄经纬仪中十字亮线偏移的位置图像,并记录经纬仪显示的对应角度。应用改进的互相关匹配算法及三次曲面拟合算法,对CCD拍摄的两幅图像进行快速亚像素匹配,获得关于十字亮线中心的一对亚像素匹配点坐标。最后根据经纬仪角偏移量和亚像素点偏移量求出长焦透镜的焦距,实验获得了较高的测量精度。     

基于图像匹配的输电导线舞动监测方法

输电导线舞动对电网的安全运行造成了严重威胁。为此,提出了基于图像匹配的输电导线舞动监测方法。通过输电导线视频监控装置获取导线舞动的视频信息,以输电导线舞动视频中截取的多帧连续图像为研究对象,选取导线间隔棒作为跟踪目标来创建轮廓特征模板,通过匹配导线间隔棒来定位导线位置和计算舞动偏移量。该方法首先提取出未发生舞动时导线上的间隔棒进行模板创建;再对输入的待分析图像进行预处理,从而确定模板待匹配区域;最后通过后续视频帧图像中的全图搜索进行轮廓特征匹配,通过匹配成功的导线间隔棒来确定导线位置。实例分析结果表明,该方法能够匹配跟踪到导线舞动位置,并计算出导线舞动的相对偏移量和偏移角度。     

基于ADSP-BF533的图像匹配处理机的硬件平台设计

图像匹配处理机是目标识别系统的重要组成部分,是机器人视觉系统的核心技术,在现代信号处理特别是图像处理中占有重要地位.本文提出了以ADSP-BF533作为核心处理器并配以外围器件SDRAM、Flash和双端口RAM组成图像匹配处理机的硬件方案.本文对该硬件设计方案进行了详细分析和论述,并给出了硬件总体实现框图.该处理机硬件系统结构简单,实时性好,可靠性高.实验结果证明,本系统完全可以实时可靠地完成图像匹配任务.     

图像匹配算法在图像消冗领域的应用

随着互联网的普及化以及愈加开放化,大量的图像、视频、音频等多媒体数据的存储、复制和使用变得更加频繁,给互联网上带来了大量的冗余信息。这种情况的出现不仅造成大量存储空间的浪费,而且也使得数据检索需要花费更多时间,给用户体验带来严重影响,所以对大量图像集合的图像消冗,显得刻不容缓。根据需要进行消冗的源图像集合的特征,将图像消冗分为两类,在两类图像消冗技术中,图像匹配算法都起到了重要作用。在第一类图像消冗算法中使用了快速Hash过滤方法,是使用了基于灰度信息的图像匹配方法,计算图像的块平均灰度并进行后续处理。在第二类图像消冗算法中,将图像匹配算法作为图像消冗的核心步骤,查找出源图像集合中的重复图像,对图像消冗的效率有决定性的作用。     

基于图像匹配的电路板故障检测与定位算法

自动光学检查是利用图像处理算法进行电路板故障检测与定位的技术,它可以解决传统电路板测试无法克服的缺陷.图像相减是自动光学检查中最简单和最直接的办法,但具有一定的局限性,这是由于二值化预处理造成的.本文提出一种基于图像匹配的加载电路板故障检测与定位算法,无需进行二值化预处理操作,利用图像差的绝对值、平方以及相关操作,检测与定位元件的倒装与漏装故障,并具有与图像相减类似的简易性,实验证实了该算法的性能.     

基于图像匹配的制衣裁片对横条方法

针对格子类衬衫的衣服裁片缝制时需要对条对横的基本要求,提出在机器视觉范围内制衣裁片对横条方法。此方法通过工业相机获取需要缝制的格子类裁片的图像。首先,运用阈值法分割出裁片,孔洞填充以及形态学方法使锯齿边缘消除,通过面积大小识别前幅后幅并进行校正;然后,根据纹理灰度变化梯度计算裁片最小格子单元,选取缝合边缘区域大小为6~8个最小纹理周期作为模板,匹配另一相应缝制区域裁片,模板及匹配区域同时包含非裁片区域。经实验对比了几种不同模板及匹配算法后,分析裁片对横条产生偏移的原因,提出基于灰度的互相关匹配的裁片对横条方法,该方法能够不偏移的对齐横条,且误差小于1像素。     

基于SIFT特征的SAR图像飞机目标匹配分类方法研究

随着合成孔径雷达成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类识别工作成为近年来研究的热点。由于SAR图像固有的特征,使得SAR图像的匹配分类不能直接使用光学遥感图像自动匹配。针对SAR图像自身的特性,提出了基于图像特征中保持不变的特性,作为两幅图像的参考信息进行配准。该方法在图像中选取了表示某些特征的参考点,提取图像的特征,利用特征计算空间变换参数。采用基于SIFT特征匹配的分类方法对飞机目标进行分类,仿真结果表明,在对3种类型的飞机进行分类的情况下,本文方法取得了较好的匹配结果,证明了算法的有效性。     

一种基于曲线拟合的柱面图像匹配算法

传统的RANSAC误匹配剔除算法对柱面图像误匹配剔除效果较差,为了解决这一问题,提出一种基于曲线拟合的误匹配剔除算法.首先对两幅图像进行SURF特征提取并采用最近邻匹配法进行粗匹配,然后将匹配点对集合按照所在列数的大小进行排序,最后将每个匹配点对两个特征点所确定的直线的斜率集合、欧式距离集合分别进行曲线拟合从而剔除误匹配.实验证明,提出的基于曲线拟合的图像匹配算法明显增加了剔除误匹配后靠近柱面图像边缘部分的匹配点数量,提高了柱面图像匹配的精度.     

标积制动判据归一化的研究

分析现有分相电流差动保护判据的动作特性,指出了传统原理在保障区内故障灵敏性和区外故障可靠性方面存在的不足。提出了将标积制动判据进行归一化处理得到相应的相角判据,同时辅以自适应系数幅值约束的新型保护判据。新判据提高了差动保护的灵敏性和可靠性。理论分析表明新判据在内部故障的灵敏性和区外故障的可靠性上均优于传统的分相电流差动判据,具有良好的抗高阻能力和抗电流互感器饱和性能。仿真实验验证了新原理的正确性。     

四桥臂逆变器SPWM和SVPWM的归一化研究

针对四桥臂逆变器常规空间矢量脉宽调制(SVPWM)需进行坐标变换的问题,对四桥臂逆变器的SVPWM和正弦脉宽调制(SPWM)两种调制技术进行了分析,给出了一种快速数字化三维(3D)SVPWM算法,无需坐标变换,节约了计算时间;证明了常规3D-SPWM改进后,与3D-SVP-WM完全等效,两者是归一化的,而且本质上均为逆变器最优跟踪控制方程的解,可获得最大直流电压利用率。SVPWM比SPWM算法更简单,是工程应用的首选。给出了详细的仿真结果,在一台四桥臂样机上验证了结论的正确性。     

基于多角度混合高斯模型的纸币图像识别算法

针对金融领域的应用需求,提出了一种基于双面网格特征和多角度混合高斯模型的纸币图像识别算法。该算法使用双面网格作为特征提取方法,并根据类内、类间距离求取网格划分数量,证明双面网格特征相较单面网格特征的优势。然后针对不同倾斜角训练多角度混合高斯模型作为分类器,省去对整幅图像进行旋转的预处理过程,简化识别流程。改进的高斯密度判决函数进一步降低了时间消耗。实验结果表明,该算法的识别率可以达到100%,识别速度4ms/张,准确性和实时性都得到了很好的保证。     

基于CNN和SIFT特征的遥感图像变化检测

提出了一种基于卷积神经网络和SIFT特征的遥感图像变化检测方法。起先用该方法将用SIFT把特征从原始图像中提取,接着将提取的SIFT特征组合在一起训练卷积神经网络,用训练后的神经网络来完成遥感图像的变化检测。SIFT具有旋转、尺度缩放、亮度变化和平移不变性的特性,这些优点能使卷积神经网络可以在训练时保持提取的特征不变,分别对两组遥感图像数据集进行实验,从实验结果可以看出该方法不但可以有效地提高变化检测精度,而且对不同的遥感图像表现出较强的鲁棒性。