基于FAST角点和FREAK描述符改进的无人机景象匹配算法

在无基准图的无人机返航过程中,实时图和航路点的景象匹配是无人机返航成功的关键。为提高景象匹配的实时性和鲁棒性,提出了基于加速分割检测特征(FAST)角点检测和快速视网膜关键点(FREAK)描述符的无人机景象匹配算法。首先,针对FAST角点检测方法的无尺度不变性、特征点数量冗余的缺点进行了改进;接着,对FREAK二进制描述符进行简化,以提高匹配速度;然后,采用K近邻比值法和RANSAC方法进行特征的初匹配和精匹配,并建立定位模型,从而获得航路点与无人机当前位置的实际距离和方位信息;最后,对算法的各项性能做实验验证。所提出的算法定位方向偏差在1°以内,像面距离偏差稳定在0.6 pixel,运行时间0.43 s,远小于尺度不变特征转换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法的处理时间。在尺度变换和噪声等条件变化的情况下,相比SIFT和SURF等算法,所提算法取得了较好的正确匹配率,具有更好的鲁棒性。实验结果表明所提出的算法鲁棒性好,运算速度快,尤其在视角变换方面表现优秀,更适合无人机视觉辅助导航。     

面向景象匹配制导的图像数据压缩方法研究

数据压缩问题是景象匹配制导图像预处理技术中的重要研究内容之一.本文首先系统总结了制导图预处理的主要内容及常用方法.然后,重点研究了几种可用于制导图数据压缩的方法,主要有四点邻域平均、中值滤波、特征提取等.通过具体实验,分析了这几种典型方法的压缩原理及处理效果.最后,以经典的归一化积相关景象匹配算法为例,通过大量的匹配仿真实验验证了文中所给出的制导图数据压缩方法的有效性、实用性.     

基于特征点匹配的室内表面流场快速测量系统

为提升室内模型试验表面流场测量的计算效率,建立了基于图像特征点匹配的模型试验表面流场快速测量系统。该系统由摄像机、示踪粒子和测速软件组成,试验中首先投掷示踪粒子并采集试验视频,然后导入测速软件进行图像预处理和基于图像特征点匹配算法的快速测流计算并实时展示瞬时流场,最终输出原型尺度的时均流场及流线图。该系统应用于堰坝水闸工程模型试验和泄洪洞射流模型试验,系统自动化程度高,计算效率高,应用场景适应性强;输出的流场具有高时空间分辨率,精度与PIV相当,可真实反映出试验工况下表面水流特性。     

ORB特征匹配的误匹配点剔除算法研究

在计算机视觉中,特征点匹配是一个极其重要的问题。为了提高图像特征点匹配精度,针对ORB常采用的RANSAC误匹配点消除算法不足,提出了改进的误匹配点剔除算法。该算法通过缩小抽样点总量来保证匹配点选取质量,并能有效的减少迭代次数。分别采用ORB+改进算法与ORB+RANSAC算法对两组图片进行特征点匹配实验。实验表明,该算法能够有效剔除误匹配点,与RANSAC算法相比较精度提高了8%,匹配精度提高至97.43%。     

基于灰度信息的多特征模板匹配法

指针式仪表示值的自动判读技术在工农业生产中有着广泛的应用,这种自动判读技术主要是通过图像处理技术来实现的,其常见的自动判读方法有三种：步长法、圆周灰度检测法、哈夫变换法。本在总结上述方法的基础上,提出了一种鲁棒性较好的基于灰度信息的多特征模板匹配法。     

光学/SAR图像的多DSP实时匹配系统的设计与实现

精确末制导技术中影响数据处理实时性的瓶颈是复杂的图像处理运算,单个处理器往往难以满足实时处理的要求,需要采用多个处理器并行计算。本文采用了4片TMS320C6414 DSP和1片Virtex4 FPGA设计了一个多DSP的光学/SAR图像实时匹配处理系统,将SAR实时图和光学图像的多值基准图直接匹配。本系统的双口RAM拓扑结构使得其能灵活地实现单任务分解和多任务并行处理,将复杂耗时的互相关计算平均分配到各个DSP。实验表明该系统适用于复杂图像处理算法的计算尤其是末制导中基准图和实时图的景象匹配实时处理。     

基于BRISK的图像快速匹配与变换算法

针对同类型摄像机获取的视频图像之间信息交互的需求,提出了一种基于二进制鲁棒不变尺度关键点(BRISK)的快速匹配与变换算法。该算法通过对称匹配策略消除误匹配,运用随机抽样一致(RANSAC)算法提取单应矩阵,仿射变换方法进行图像变换。实验中对具有旋转、平移、尺度差异的图像分别进行对比验证,采用电力设备图像进行实验,统计了关键点数、匹配对数和运算时间,图像显示和数据结果验证了算法的快速性和精准性。     

一种机载景象记录回放系统的研制

研制了一种机载景象记录回放系统。该系统采用MPEG-2压缩标准,对视频、音频信号进行压缩,有效地延长了数据记录时间;通过通道选择,可以对来自不同传感器的数据进行压缩记录;通过软件控制,方便、简洁地实现了记录数据的管理、下载、删除和回放等操作。该系统能够真实记录飞机座舱内各种仪表的动态变化过程、飞行员的操作动作以及座舱内的声音信息,通过下载和回放,可以真实再现飞行时的情景,从而为进行飞行技术评估、提高飞行质量、改善维修保障等提供可靠的参考依据。通过性能测试与实际试验,证明该系统达到了设计功能和性能指标要求,现已交付部队使用。这里对其整体方案、硬件结构、软件流程进行了简要介绍。     

基于改进ORB的图像特征点匹配研究

针对ORB算法不具备尺度不变性的缺陷,结合SURF算法,将ORB算法改进为SURB(SURF-ORB)算法。首先提取具有尺度不变性的SURF特征点,然后构建ORB算法描述子,特征匹配时,先对待处理图像进行区域分块,缩减原始搜索范围,节约了无效区域的特征点匹配时间,采用汉明距离完成初步匹配,然后结合PROSAC算法对初步筛选的点去伪,获得较为精准的匹配点对。实验结果表明,图像尺度变化时,SURB算法的平均匹配准确度为93.4%,约为ORB算法的3倍;SURB算法的平均耗时约为SURF算法的80%,具有较强的实时性和可行性。     

基于模版匹配和查表法的高精度指针式仪表自动检定系统研制

基于查表法的高精度指针式仪表读数识别方法的关键在于相机与仪表表盘位置相对固定,之前研究采用机械夹具将仪表位置固定,但不同批次的仪表外壳尺寸会有差异,造成系统鲁棒性差,读数识别不准确。针对这一问题,文中采用模版匹配的方法实现相机与仪表表盘的准确对中。实验表明,所采用的方法显著提高系统鲁棒性及通用性。     

复杂场景下的快速目标检测算法

针对场景发生改变的目标检测,提出了一种快速的目标检测算法。该算法将像素点划分为背景点和前景点两类,使用聚类的方法并采取像素级收敛条件分别建立背景和前景模型。背景模型的更新适用于全局发生缓慢的变化,稳定的前景模型向背景模型的转化对光照等其他场景突变具有很好的鲁棒性,使背景模型实时逼近真实背景,同时改进连通域扫描分割算法,提高目标分割速度。实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能够快速准确地检测出运动目标,为在DSP等嵌入式系统上实现实时目标检测提供了有利条件。     

DAISY和LBP描述符结合的三维点云粗拼接方法

针对三维点云拼接需借助点云信息几何特征的问题,采用DAISY描述符和LBP描述符结合的方法提取相邻测量站位重叠区域图像特征,解算出相邻测量站位坐标系之间的位置变换矩阵,从而将多测量站位的三维点云数据初步转换至同一坐标系中。首先,介绍了边缘检测和DAISY描述符的构建;然后,通过欧氏距离对相邻图片特征点进行匹配,根据匹配点之间的关系解算出不同站位下的坐标转换关系。实验结果表明,该方法在不使用其他辅助工具的前提下可以较好实现三维点云数据粗拼接,为点云拼接技术在三维重建和逆向工程等领域的应用提供了理论依据。     

基于球面浏览模型的案件场景重建方法

本文利用球面浏览模型重建了案件现场全景,实现了场景的360度浏览。通过建立球面浏览视窗与案件现场全景图之间的像素映射关系,显示案件现场球面全景空间不同视角的信息。运用鼠标和键盘改变观察方向,实现全方位的观察案件现场。通过将其在模拟的银行抢劫现场、交通事故现场及杀人案件现场进行了仿真实验,表明该方法较好地实现了案件现场全景重建,形象地再现了案件现场场景,对案件的侦破具有极高的实用价值。     

一种改进的SIFT血管图像特征匹配算法

基于特征提取的图像配准在医学领域得到广泛的应用。为了将尺度不变特性变换算法更好地运用到血管图像特征提取与匹配中去,根据血管图像特点,采用曲线拟合确定合适的低对比度阈值,并为了提高SIFT算法的处理速度以及匹配准确度,对SIFT算法的特征描述子进行降维处理,在特征点匹配阶段采用基于模比较的匹配方法,通过对比特征点描述向量模的关系寻找匹配点。实验结果及数据表明：改进后的算法在提高匹配速率和降低误匹配率方面均有提高,对临床血管疾病治疗有重要意义。     

基于层级化匹配的视图变形算法

为了提高基础矩阵的准确性和改善视图变形的视觉效果,提出一种基于层级化匹配的视图变形算法.首先对左右视图进行SIFT特征提取并使用传统的基于欧式距离的匹配算法进行粗匹配,然后使用基于局部结构的图匹配算法对粗匹配得到的匹配点对进行细匹配,最后使用细匹配得到的匹配结果计算基础矩阵,并通过视图变形算法合成虚拟视图.实验结果表明,少量的误匹配点对对视图变形的视觉效果有较大的影响,同时所提出的层级化匹配方法能够提高匹配的准确率,使计算得到的基础矩阵更加准确、虚拟视图的视觉效果获得了改善.     

基于YOLO v3的交通场景目标检测方法

针对复杂交通场景下的目标检测准确率和实时性要求,以交通场景中的汽车、行人为目标,提出了一种基于YOLO v3的交通场景目标检测方法。首先构建了交通场景的数据集,其次采用K-means方法对YOLO v3重聚类出适用于交通场景的锚框,基于新的锚框对YOLO v3进行重训练,最后在构建的交通数据集上检验了目标检测效果。实验结果表明,基于改进的YOLO v3的交通场景目标检测方法满足准确率和实时性要求。