一种用于螺纹桶内壁图像拼接的匹配方法

针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法。先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点。利用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)匹配特征点,结合坐标比较和随机抽样一致性算法(RANSAC)进一步剔除误匹配,最终匹配正确率达到99%以上。实验结果表明:基于标定区域内的特征提取及匹配约束条件可提高匹配速度和精度。相比传统匹配方法,本文匹配方法对相似性较高的螺纹图像匹配具有鲁棒性和优越性,适用于螺纹桶内壁图像的全景拼接。     

基于优化正畸和拼接拖影算法的工程装备全景图像技术

为实现全景视频技术在工程机械设备中的应用，针对传统全景视频拼接技术存在一定的失真性，同时拼接过程相机畸变矫正时间长，缺乏实时性，以及图像产生拖影等问题，提出一种优化图像畸变和提高图像拼接速度的全景拼接融合算法。该算法利用离散余弦变换进行高频系数滤除，有效提高了全景拼接图像的质量并缩短了拼接用时。实际应用结果表明，采用该技术可将拼接用时减少45%。     

一种结合区域选择和SIFT算法的遥感图像配准方法

针对SIFT算法存在提取特征点数目大、运算速度慢、匹配点正确率不高的问题,提出一种基于区域选择和SIFT的遥感图像配准方法。首先对遥感图像进行粗配准,按照粗配准系数获得图像系列的重叠区。分割重叠区域,利用二维小波变换对分割图像进行变换得到其三个方向的高频分量,计算其高频能量总和,选取能量值最大的图像块代替原图像按照SIFT算法进行配准。改进后的方法不仅能够避免传统SIFT配准提取冗余干扰特征点,且能够加快匹配速度,提高匹配点正确率,尤其适用于大幅遥感图像配准。实验结果表明,该改进算法能够获得较高的配准精度且配准效率高。     

高效并行递归高斯SIFT算法的实现

针对传统尺度不变特征变换scale invariant feature transform(SIFT)算法中计算复杂度高、实时性差的问题,提出一种基于多核处理器的数据级并行递归高斯-尺度不变特征变换(recursive Gaussian filter-scale invariant feature transform,RGFSIFT)算法。利用四阶递归高斯滤波逼近尺度不变特征变换算法中的线性高斯滤波,通过EDMA数据传输技术,将图像数据分割为多块,分配到多个DSP核并行处理。实验结果表明:并行递归高斯-尺度不变特征变换算法的特征点重复率比SIFT算法的高;在图像特征点个数小于或等于500的情况下,多核并行递归高斯-尺度不变特征变换算法的平均加速比为17.97倍。     

基于OpenCV图像处理的无人机影像拼接技术研究

随着无人机技术的发展,无人机航空摄影已在众多行业得到广泛应用,无人机航拍影像自动拼接技术可以快速获取宽视域、高分辨率的图像.文章基于OpenCV计算机视觉库和SIFT图像匹配算法,采用Python开发语言,围绕无人机航拍影像的特征检测与匹配、单应性矩阵计算、图像透视变换、重叠区域影像融合等问题进行研究,实现了无人机影像...     

基于SURF算法的无人机航空图像自动配准研究

针对实时性要求中SIFT特征配准算法耗时长的缺点,本文将SURF（Speeded Up Robust Feature,即加速鲁棒特征）算法应用于无人机航空图像的自动配准问题中。首先利用Hessian检测子检测特征点,再通过粗匹配和细匹配得到匹配点对,最后执行几何变换完成对图像的配准。通过与SIFT（Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换）配准方法进行对比,结果表明SURF算法在满足精度的前提下具有比SIFT算法计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值。     

一种混合式图像特征检测与匹配算法研究

基于图像的三维重建近年来成为摄影测量和计算机视觉等学科的研究热点,其关键技术是将图像中的特征点进行提取和匹配,本文提出了一种混合式的图像特征检测与匹配算法。混合算法基于传统的Harris角点检测算法和SIFT算法,通过降采样构建图像尺度空间并提取Harris角点,采用综合图像色彩标准化算法(CCIN:Comprehensive Color Image Normalization)预处理图像,计算三色通道下的SIFT描述子,并二值化,最后通过欧式距离作为相似形度量实现两幅图像特征向量的匹配。在MATLAB 2014平台上实现混合算法,测试3组不同图像,结果表明,混合算法提取的特征数量优于Harris算法和SIFT算法,且特征分布均匀,采用了具有色彩属性的描述子,特征匹配正确率达到了90%以上。混合算法能提高特征提取的数量,提高特征匹配正确率,为后期三维重建建立基础。     

基于SIFT-SRBICP算法特征点云提取与配准研究

针对图像特征点提取效率低和稳定性差,点云集在实际情况下由于尺度变换引起的匹配不准确和旋转角变化过大引起的配准效果不佳的问题。本文对SIFT、SURF及ORB三种算法进行对比分析,验证了SIFT算法在解决图像特征点提取问题上优于其它两种算法。本文采用SIFT算法进行特征点提取,并提出基于改进型的SRBICP算法对点云进行配准,该方法不仅增加了初始信息素的随机性和考虑了尺度矩阵的边界,并加入了旋转角约束矩阵、动态迭代系数以及退火系数等因素对点云配准模型进行构建。最后采用基于开源GNU/Linux系统所搭载的的Ubuntu操作系统,在Ubuntu系统平台上进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法比传统ICP算法配准精度提高了约50%,同时配准速度提高了约40%。     

基于小波变换法的无人机图像拼接技术研究

无人机影像获取作为快速获取震后灾情信息的一种手段,近年来已被广泛使用。为了实现震后高图像分辨率和大收容面积,给后方指挥决策提供有效数据支撑,需对图像做拼接处理。在图像配准环节中,为解决边缘特征存在缝隙、边界不平滑的问题,采用小波变换和Canny算法结合的边缘提取算法,可提取出较为完整的大边缘,求出图像匹配点,然后使用最小二乘法求出原始图像间位置关系。最后进行融合计算,实现图像拼接。经过与文献中不同方法对比,该方法得到的拼接图像效果更佳。     

一种改进的RANSAC彩色图像拼接算法

本文提出了一种改进的RANSAC彩色图像拼接算法。图像拼接主要包括两个步骤,即图像配准和图像融合。该算法包括哈里斯角点检测,NCC粗匹配,改进的RANSAC提取,投影变换矩阵估计,投影变换,图像平滑等主要模块。基于统计规律的特征点提取的改进RANSAC可以极大地支持算法的实时性。结果表明,该算法快速有效。     

4A沸石抑制小麦淀粉爆炸试验研究

摘 要：为了研究4A沸石对小麦淀粉爆炸的抑制作用,基于小麦淀粉的最佳爆炸浓度,采用封闭的Siwek 20-L球开展了小麦淀粉/4A沸石混合粉尘爆炸试验,分析了混合粉尘的最大爆炸压力和最大爆炸压力上升速率随4A沸石质量增加的变化规律。结果表明：4A沸石能够降低小麦淀粉的爆炸猛度,抑制爆炸火焰传播;在10 g的小麦淀粉中,添加4A沸石能够连续地降低小麦淀粉的最大爆炸压力上升速率,质量分数为9.09%时,4A沸石能够大幅度地降低小麦淀粉的最大爆炸压力;添加9.09%及以上的4A沸石可使10 g的小麦淀粉不发生粉尘爆炸;4A沸石是一种物理化学混合型粉体抑爆剂,主要通过冷却、稀释、吸收自由基等作用减弱小麦淀粉的爆炸威力。     

一起住宅电气火灾的现场勘查与原因分析

在现场勘验分析的基础上,通过模拟试验和物证鉴定分析,确定了一起住宅电气火灾的起火原因、起火部位和起火点,并提出了“浴霸”使用中存在的火灾风险和防火措施.     

基于特征的影像拼接算法

利用了Canny特征提取算子从原始立体像对提取图像的边缘信息,从而进一步提取出特征较强的特征点,采用基于特征的影像匹配方法进行近景影像匹配拼接。实验以VC^＋＋ 6．0为平台,采用背景为山水的2张像片,结果表明拼接效果较好。     

An image processing technique for fire detection in video images

This paper presents an image processing technique for automatic real time fire detection in video images. The underlying algorithm is based on the temporal variation of fire intensity captured by a visual image sensor. The full image sequences are analyzed to select a candidate flame region. Characteristic fire features are extracted from the candidate region and combined to determine the presence of fire or non-fire patterns. Fire alarm is triggered if the fire pattern persists over a period of time.     

基于红外图像的高温点定位跟踪算法研究

提出一种基于红外图像的高温点定位跟踪算法，并将该算法实现于基于FPGA和红外探测器技术的智能消防头盔中，通过红外探测器收集火场温度图像信息，实现火场高温点的定位与跟踪，并通过所获取的高温点位置进行信息共享，以有效提高协同灭火战斗能力，及时高效地扑灭火灾。实验结果表明，基于该算法实现的智能消防头盔能够达到较为良好的高温点定位效果，且在搜寻过程中具有较小的目标偏移距离和较短的目标搜索时间，高温点位置判断的准确率相对较高，能够为灭火指挥与救援战斗提供有效而可信的辅助信息。     

Metrological Tool for the Characterization of Flame Fronts Based on the Coupling of a Heat Flux Approach with Image Processing Data

The aim of this paper is to present some improvements in the metrology of forest fire flames by coupling image processing and radiative heat flux measurement. A new metrological tool using a visual video camera and a specific multiple thermal sensors is proposed. By means of an appropriate segmentation algorithm and the Direct Linear Transformation, the image processing methodology gives the forward or the backward fire front positions as input data to a radiative heat flux approach. Using a simplified flame model, this technique provides fire front positions versus time, and average values for the flame length, flame depth, flame tilt angle, apparent flame temperature and flame emissivity. The rates of spread, obtained by a linear regression of the determined fire front positions, as well as the thermal and radiative properties of the flame, are compared favorably to those given in the literature.     

受限空间火灾探测数据融合算法研究

为了实现对受限空间火灾发生情况多传感器自动探测信号处理,建立了基于CO浓度、烟气颗粒浓度、红外视频图像等多传感器探测的火灾探测数据融合分析系统.在受限空间内搭建基于多传感器火灾探测的数据融合分析实验平台.根据火灾红外视频图像的燃烧区域面积及圆形度等特征参数介绍了红外图像识别算法.在三种火灾探测方式特征参数的基础上提出了...     

Modeling carbon black trace in building fire and its validation

The carbon black trace is an important characteristic in a building fire accident and becomes crucial evidence in fire investigation. Based on the particle deposition theory, the mathematical model is established for the carbon black trace in a building fire. The numerical model of the carbon black trace is implemented into the Fire Dynamics Simulator (FDS) software. The total mass of the carbon black particle deposited on the wall surface can be calculated quantitatively and be simulated visually. The proposed model is applied into a fire accident as a validation. A numerical model is used to simulate the fire accident. In numerical simulations, the grid size resolution is analyzed. The accident reconnaissance data, accident interview record and accident scene photo/video are compared with the results of numerical simulations. It shows that the simulation results have a good agreement with those in the fire accident, which validates the mathematical model in this study. The proposed method can provide useful data for fire reconstruction and fire investigation.     

基于目标检测卷积神经网络的图像型火灾探测算法

摘 要：针对传统图像型火灾探测算法误差率高、延迟探测、计算量大等问题,提出了基于目标检测卷积神经网络（Faster-RCNN、R-FCN、SSD和YOLO v3）的图像型火灾探测算法。通过对比实验表明,基于目标检测卷积神经网络的探测算法准确性较高。其中,YOLO v3探测算法的平均精度为84.5%,探测速度为28帧/s,具有更高的稳定性,更适用于图像型火灾探测系统的开发。