一种用于无人机室内定位的改进ORB光流算法

针对无人机室内无GPS的导航定位问题,结合ORB特征与LK金字塔光流,提出了一种改进的ORB特征光流算法.采用ORB算法提取每帧图像的特征点,送入金字塔中估计下一帧点集坐标;采用前后双向单追踪策略进行粗匹配;采用FLANN-KNN匹配规则和前后双向双追踪策略组成的精匹配,进行误匹配点集的滤除.通过多种场景提取效果和无人...     

基于改进ORB 算法的图像特征点提取与匹配方法

针对传统ORB 算法阈值选取固定,存在误提取、误匹配,无法满足不同图像特征 点的准确提取和匹配的问题,提出了一种改进的ORB 特征点提取与匹配方法。首先设定局部 自适应阈值;然后通过像素分类,设计自适应阈值选取准则,达到ORB 特征点的精准提取; 最后在改进ORB 特征点基础上通过PROSAC 算法完成对特征点的匹配。实验结果表明,改进 后的方法对亮度变化具有较强的适应能力,计算速度和提取精度得到了提升。匹配总时间降低, 误匹配点对数量较少,正确匹配率较高,具有良好的准确性和实时性。利用匹配阶段得到的特 征点进行跟踪时得到的RMSE 误差较小,表明匹配精度得到了较大提升。和其他方法相比,具 有更好的环境适应能力和应用价值。     

学生竞赛系统中机器人的定位与目标检测研究

为提高学生竞赛系统中机器人定位和目标检测的准确率,提出基于ViBe算法的ORB特征匹配方法。首先,对ORB算法原理进行具体分析;然后加入四叉树分块用于前景分割,以减少图像边缘和纹理较少的目标点,之后再进行特征匹配,减少提取特征点数量,并简化算法过程;然后在改进的ORB特征匹配方法基础上,加入ViBe运动目标检测算法对ORB竞赛系统机器人进行更精准的特征匹配;最后将改进算法应用到学生竞赛系统机器人中进行实验验证。实验结果表明,提出的改进ViBe算法的精确率和误检率分别为78.4%和6.5%,均优于传统深度学习算法,由此说明基于改进的ViBe算法的特征匹配率更高,鬼影消除效果较好,匹配速度显著提升,可实现学生竞赛系统中机器人的精准定位和目标检测。     

多分辨率LK光流联合SURF的跟踪方法

针对交通监控中运动目标形变、雾霾天气、高速、光照不均、部分遮挡等复杂情况导致Lucas-Kanade（LK）算法跟踪不稳定问题,提出基于多分辨率LK光流算法联合快速鲁棒性特征（SURF）的跟踪算法。所提算法构建图像多分辨率小波金字塔,解决传统LK算法中同一像素点帧间大尺度运动易丢失问题;同时联合SURF尺度不变特征变换算法,提取特征点进行光流跟踪,并制定自适应模板实时更新策略;在减少光流计算量的同时增强运动目标抗复杂环境的能力。实验结果表明,新方法中特征点匹配准确快速,自适应性强,在交通复杂化境中跟踪稳定。     

基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,将角点检测结果融入到LK光流法中,并对检测到的角点进行运动光流特征提取,最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪,采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明,本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪,具有较好的识别效果,且检测效率得到提高。      

一种基于SIFT特征光流的运动目标跟踪算法

针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪。实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现。     

改进人工鱼群的ORB特征匹配算法

针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。     

结合ORB特征和色彩模型的视觉跟踪算法

为解决CAMShift算法在色彩相似背景下跟踪失效的问题,提出一种结合ORB特征点和目标色彩模型的视觉跟踪算法。运用ORB特征匹配检测目标的初始位置,提出自适应的色彩分割阈值算法以提高目标的色彩模型精度,并在跟踪过程中通过ORB特征点包含信息对搜索窗口进行修正。然后对目标的丢失增加判断方法,并且建立迭代更新的特征模板用于重新定位丢失目标。实验结果证明,与CAMShift算法和基于特征提取的同类改进算法相比,该算法在目标快速运动场景下的跟踪具有较好的鲁棒性,能够对错误的跟踪结果进行判断并修正,并在计算效率上得到较大的提升。     

顾及影像尺度与旋转的光流点跟踪算法

传统的光流点跟踪算法在处理相机不规则运动和影像弱纹理场景时存在点位分布不均、匹配精度不高等问题,针对该问题提出一种尺度旋转不变的改进光流点跟踪算法.在光流跟踪点的基础上,构建匹配相似三角形;在匹配三角形内提取当前尺度图像的DOG特征点,基于角度交会原理获取待跟踪点的初始位置;利用匹配三角形间的尺度旋转参数计算DOG特征...     

面向移动设备的快速特征点匹配方法研究

针对增强现实在移动设备应用中特征点匹配速度缓慢的情况,提出了一种特征点匹配优化算法.该算法基于移动设备自带的重力感应系统,用重力方向代替原有的描述符方向,以此来降低传统ORB(oriented FASTand rotated BRIEF)算法中特征点方向角计算的时间复杂度.在实际移动设备上的测试结果表明,改进后的算法同时提高了匹配速度和匹配准确率,具有较好的效果.     

结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法

针对定向二进制简单描述符（ORB）算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征（SURF）算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K-近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值（LMedS）定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。     

一种结合光流追踪的双目视觉里程计算法

针对特征点法视觉里程计频繁计算和匹配描述子导致系统实时性能变差的问题,提出一种结合光流追踪的双目视觉里程计算法;首先进行初始化,生成初始的关键帧和地图点,随后在追踪线程中使用光流追踪特征点获取匹配关系,计算并优化相机位姿;满足生成关键帧的条件后,将当前帧设置为关键帧,提取图像的ORB特征点,并使用描述子匹配获取与上一关键帧特征点的匹配关系,三角化生成新的地图点;最后在优化线程中将新的关键帧和地图点使用滑动窗口算法进行优化,剔除冗余关键帧和地图点;在KITTI数据集上的实验结果表明,所提出的算法轨迹误差与双目模式下的ORB-SLAM3算法处于同一水平,同时实时性能有大幅度提高,追踪每一帧图像的平均时间从52ms降至16ms,在保证高精度的情况下运行速度大大提高,具有较高的实用价值.     

基于轨迹稀疏聚类的高速公路车辆检测

针对高速公路中车辆的实时检测问题,提出了一种基于轨迹稀疏谱聚类的高速公路车辆检测方法。使用ORB算法检测特征点并利用基于金字塔LK光流算法进行跟踪得出特征点轨迹,将轨迹逆投影至三维世界坐标系,利用轨迹三维信息构建轨迹间的相似矩阵并对其进行稀疏化处理,采用谱聚类方法对特征点轨迹进行初步聚类,对谱聚类结果进行类间合并得出车辆检测结果。实验结果表明,方法花费了更少的时间代价,有效地解决了车辆遮挡问题,车辆实时检测精度提高至93%,具有一定的有效性和价值。     

尺度及主方向改正的ORB特征匹配算法

针对二进制描述算法（Oriented fast and Rotated Brief，ORB）尺度性配准误差大，配准率低的问题，提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础，构建金字塔式尺度空间，改进尺度空间结构，简化尺度空间层数和采样图像数目，使提取特征点的过程更加效率，并采用Harris函数检测特征，消除边缘特征点的影响，提取具有尺度信息的特征点；然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式，优化求解主方向邻域范围，以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明，改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高，并且配准的精度较传统ORB更高，更能满足复杂图像快速精确配准的要求。     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。