一种基于图像特征点的图像匹配算法

图像匹配技术被广泛用于人脸识别、全景图像生成等领域.该文利用变比不变特征点 (Scale Invariance Feature Transform-SIFT)提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法 (Nearest Neighbor-NN)进行匹配,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该匹配算法具有匹配精度高,鲁棒性好的特点.     

一种改进的GMS图像特征点匹配算法

网格运动统计（Grid-based Motion Statistics,GMS）匹配算法中网格化图像加速了算法的实现,然而网格边缘的特征点没有进行有效的处理,导致匹配对中存在着错误匹配对,为此提出了一种融入自适应边距的网格运动统计的图像误匹配剔除算法。首先采用了自适应算法计算出最佳网格边缘距离,将网格边缘的特征点归属到相邻的其他网格,使得这些特征点可以有效发挥对正确匹配点的支持作用,提高了正确匹配点的得分;最后通过表征运动平滑约束的统计特性剔除初始匹配中的错误匹配点。仿真实验表明：该方法相比 GMS 算法召回率提高了10% 左右,同时实时性也提高了30 %左右,相比于SIFT算法,运行时间平均缩短了17倍;相比于SURF算法,正确匹配个数平均提高了8倍,充分说明能有效、高效的剔除错误匹配点,进一步提高图像匹配质量。     

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。     

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SURF算法的射线底片拼接技术研究

在工业射线技术中,由于其本身技术特点的原因以及射线底片长度有限,一次检测焊缝的长度使得检测往往需要多张底片彼此搭接在一起才能完整显示原有的信息.这样不仅影响了检测后的直观性,还存在着伪造焊缝射线底片的可能.目前,现有的防伪手段之一是由监督检测人员对射线底片进行人工识别,但是由于同一铸件的底片数量较多以及特征不明显等原因...     

基于改进SURF算子的彩色图像配准算法

为了解决传统SURF算法存在的问题,提高彩色图像配准的精度和准确率,提出一种双向邻近匹配的彩色图像配准算法。该算法对传统的SURF描述符进行改进,将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统SURF特征描述符上,组成改进的SURF特征描述符,以增强彩色信息对配准的影响,提高配准的准确率;采用FLANN算法搜索匹配点对,并对匹配点对进行双向邻近匹配,以提高搜索效率和匹配精度;利用改进RANSAC算法剔除匹配错误的特征点对,以进一步优化匹配结果。实验结果表明,该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率,具有较好的鲁棒性和图像变换适应性。     

基于电流突变量曲线拟合的故障时刻检测算法

传统基于相电流突变量的故障时刻检测方法虽然简单,但因受暂态分量的影响而存在较大的检测误差。利用现有保护装置采集的电流信息,对相电流突变量进行曲线拟合,并经逆向推导求出故障时刻。对电力系统的短路暂态过程进行分析,探究相电流突变量的变化规律并推导其广义表达式。利用Prony算法对离散的相电流突变量值进行函数拟合,得到表征其函数曲线的特征参数;通过改进现有的波形相似算法,进一步从拟合函数的过零点中筛选出故障时刻。结合PSCAD仿真测试,探究故障时刻的检测精度及其影响因素,仿真结果验证了所提算法的可行性和准确性。     

基于ORB-SLAM2的改进特征匹配与稠密地图算法

针对ORB-SLAM2算法在特征匹配时容易出现误匹配以及无法构建稠密地图的问题,引入GMS算法来改进ORB-SLAM2算法中的误匹配问题以及添加稠密地图线程.首先,建立图像金字塔,对每层图像金字塔进行网格划分,提取特征点,对每个网格中的特征点引入四叉树策略进行筛选,得到均匀的特征点;其次,在特征匹配阶段引入GMS算法剔除误匹配;最后,根据位姿估计和关键帧构建稠密点云地图.通过TUM数据集上的实验验证,结果表明改进算法的匹配数比原ORB-SLAM2算法增加了18.36%,匹配用时减少了8.53%,将改进算法应用于移动机器人自动导航和避障中,能够提高系统的可靠性和运行效率.     

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。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSO-LSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSO-LSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于航拍序列图像的输电线弧垂测量方法

弧垂是输电线路运行的一个重要参数,直接关系到电网运行的安全性和可靠性.提出了一种基于直升机巡检时采集的航拍序列图像进行弧垂测量的新方法.选取输电线路上的隔离棒作为识别目标,采用归一化互相关图像匹配算法,结合基于小波的金字塔分层搜索策略,测量出隔离棒中心在序列图像上的像素坐标;然后基于立体视觉技术对隔离棒中心的三维空间坐标进行测量;最后通过最小二乘非线性回归算法,计算出输电线的实际弧垂.实验结果表明该方法可以提高弧垂测量的效率,并且适合在复杂地理条件下应用.     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

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%。     

大尺寸圆形零部件尺寸高精度视觉测量方法

圆环类零部件,在进行环形光源和条形光源照射方式下的圆环直径尺寸测量时,通常存在零部件倒角特征成像出现宽边缘、受厚度影响导致圆环边界呈现阴影、表面纹理及擦痕影响图像处理效率、相机视野不足无法单次采集大尺寸圆形零部件高分辨率全景图像等问题.本文提出一种基于改进SURF图像拼接的圆形零部件尺寸测量方法,通过光照优化、图像拼接和亚像素边缘检测实现零部件尺寸的高精度测量.首先,分别提出条形光源45°布置、环形光源垂直向下和条形光源45°组合布置的照射方式,用以消除在零部件成像中存在的宽边缘、阴影、纹理及擦痕等对尺寸测量的影响.其次,改进SURF特征匹配法,定位拼接图像重叠区域进行特征点粗匹配.接着,提出RANSAC算法对特征点进行精匹配,改进图像配准法,等尺寸扩充零部件拼接图像,补充缺失背景区域.然后,提出加权平均融合算法对拼接图像进行平滑处理,获取高分辨率零部件全景图像.最后,改进最小二乘法拟合圆方法,以实现图像中边缘圆环的拟合,通过像素尺寸转化获取零部件实际尺寸值.实验结果表明,该方法相比传统视觉测量方法精度更高,与三坐标测量仪测量参考值相对误差在0.0444％以内.     

铁路视频监控中基于多算法结合的图像拼接

针对铁路视频监控系统中单个监控摄像头视角范围有限的问题,提出一种用于扩大监控视角的图像拼接方法。首先提出一种简单的输入图像排序算法,对输入的两张具有部分重叠的图像进行自动排序,可以提高监控系统的可靠性和图像的配准精度;然后采用尺度与旋转不变的SURF算法提取特征点,并用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,进一步保证了图像配准的精度,使正确匹配的特征点达到总数的80%以上;最后以渐入渐出法进行图像平滑过渡融合,消除了由于光照引起的图像拼接缝隙。实验表明,本方法在图像拼接的速度和精度上取得了较好的效果,适用性较强。     

基于PCL的柴油机缸盖三维特征提取技术

为测量某型号柴油机缸盖的三维特征尺寸,通过CCD、线结构光和闭环反馈触发控制子系统扫描测量得到缸盖的三维点云数据。应用点云库（PCL,point cloud library）中的随机采样一致性算法（RANSAC）进行平面拟合,计算点云表面的法向量,完成测量坐标系转换,建立位置基准。采用PCL中的SAMODEL_CYLINDER模型将圆柱特征点和背景点进行分割,采用PCL函数拟合圆柱轴线向量、轴线上某点坐标和圆柱半径来确定圆柱位置,实现特征提取。实验表明采用PCL中的平面拟合函数、圆柱拟合函数具有较高的计算精度。     

面向智能运检管理的变电站运动目标立体匹配算法研究

针对目前变电站运动目标的立体匹配算法存在匹配点少、误匹配等问题,提出一种结合A-KAZE(Accelerated KAZE)算法和改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算法的智能变电站运动目标立体匹配算法.采用A-KAZE算法用于提取两个图像的匹配特征点,利用二阶多尺度改进的SURF特征...