机器视觉测量系统中的特征匹配方法

基于外极线约束法则的外极斜率匹配思想,针对图像中有限的角点特征,提出了一种快速直线匹配方法。     

利用极线约束方法实现图像特征点的匹配

点匹配一直是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题。通过对双目立体视觉测量数学模型的研究，在2副图你中特征点数相等的情况下，基于极线约束等理论，给出了一种解决图像特征点匹配的新方法，对三维空间中的离散点在2个视平面上的投影点进行了正确的匹配。实验结果表明，该方法效果良好，具有实用价值。     

复杂环境异源高分辨率光学卫星影像匹配算法

针对复杂环境异源高分辨率光学影像匹配成功率低的问题,提出了一种基于窗口约束的特征点匹配方法.借助于异源影像近似核线对和同名直线,对特征点建立几何约束窗口,利用该窗口限定同名点搜索范围,通过特征点主方向的约束和特征欧氏距离提取初始匹配点,并基于局部随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点,最终利用同名点对影像进行纠正,实现异源高分辨率卫星遥感的自动匹配.结果表明:与传统的尺度不变特征变换算法(SIFT)相比,窗口约束匹配方法提取了更多的同名点,为复杂环境异源高分辨率光学遥感影像数据的高精度自动匹配提供了一种可行的方法.     

双目动态视觉测量的匹配

针对在双目动态视觉测量系统中对特征点的准确匹配问题,采用强后方交会优化了外参数,提高外参数的精度,从而提高求取极线的精度;提出一种针对2幅图像特征点匹配的多约束匹配算法。多约束匹配算法在极线约束的基础上,增加了唯一性约束和双向匹配约束,结合视差约束的二次匹配,得到2幅图像特征点正确的匹配关系。实验结果表明:用于双目动态视觉测量系统的匹配中,可得到100%的匹配准确率。可以满足双目动态视觉测量系统对两幅图匹配的要求。     

序列图像场景一致性判断

首先在序列的两幅图像中检测兴趣点，并运用灰度差分不变量进行两点集之间的匹配。然后用改进的Hartley算法估计F矩阵。最后利用对极几何约束进行两幅图像的场景一致性判断。实验结果表明，该方法是有效的。     

一种基于斜率差和方位角的矢量数据匹配算法

矢量空间数据同名特征点搜索和同名特征点匹配是对多时相、多尺度地理实体要素进行变化检测的关键技术。结合矢量空间数据的坐标特征和方位角,提出一种同名地理实体要素特征点搜索与匹配算法。该算法采用分步取点的思想,分别提取曲线X、Y方向上的极值点为初始特征点,利用各极值点斜率差的绝对值作为约束条件删除冗余极值点。在上述提取结果中,两个相邻特征点通常存在较大变形,需添加部分合理特征点。综合利用特征点坐标方位角和距离进行同名特征点相似度匹配,分别利用线实体和面实体进行试验验证。结果表明:本研究算法能够适用于线实体和面实体特征点的提取与匹配,并具有良好的精度和可行性。     

基于采样策略的无人机着陆导航算法

给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机状态估计的算法。采用PCA-SIFT算法进行特征点匹配,在保证能够稳定匹配的前提下,提出了帧间自适应采样策略的特征点选取算法,减少了计算的冗余性。然后通过建立本质空间中的状态方程,利用极线几何约束设计IEKF滤波器,对无人机进行相对位置、姿态估计。仿真结果表明,该算法实现了帧间特征点的快速匹配,较好的估计了无人机的相对位置、姿态信息,比单纯利用极线几何约束具有更高的精度和稳定性。     

改进的双目立体视觉算法及其应用

为了提高双目立体视觉算法正确匹配率,本文改进了特征点提取及立体匹配算法。特征点提取部分,定义了尺度方向不变角点;在匹配计算部分,利用极线约束计算特征点的候选匹配角点,采用视差梯度约束和最大向量角准则多约束条件实现精确匹配。对本文的改进算法进行了实验室以及水池试验验证:实验室中采集小盒图片;水池试验中,拖车带动船模在试验水池航行时,采集船后部的波浪图片。实验结果显示,改进算法在水池实验图片处理中的正确匹配率比尺度不变特征变换(SIFT)算法高14%。     

基于灰度相关复峰集立体匹配法

针对正确匹配的特征点间的灰度相关值不一定总出现于峰值极大处,提出了采用灰度相关技术，将灰度相关系数小于最大灰度相关系数某一范围的多个峰值特征点作为初始匹配集--灰度相关复峰集.利用视差梯度有限约束,优化灰度相关复峰集.通过计算灰度相关复峰集与基准差的相关性,确定匹配点集的空间相关性,采用灰度相关复峰集与基准差相关极大评判准则确定惟一匹配.通过实验,证实了该匹配方法的有效性和可靠性.     

基于特征点相似度的匹配定位算法

前视定位系统中可能存在如视点、方位和距离等误差,导致在匹配时刻获取的实时目标场景与模板中目标不一致,从而影响目标定位的准确性.本文提出了一种基于特征点相似度的匹配定位算法,首先在图像的尺度空间上提取尺度不变特征点.然后根据描述子来进行相似度的判别,得到初始的匹配点集,然后利用极线约束,从而消除匹配错误的点.利用类似RANSAC方法估计场景中目标的变换参数,从而确定场景中目标所在的位置、尺度变化和旋转角度.实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

一种自动分段的灰度线性拉升算法

灰度分段线性拉升是图像增强技术中使用较多的一种算法,其关键是分段点的选择.常见的自动选择方法是以原始图像中的最小、最大灰度值为分段点,它对于灰度范围分布很广的图像增强效果有限,适用范围窄.本文通过对原始图像直方图的分析,借助于其累积直方图反映的灰度分布特点,提出了一种在图像累积直方图上设置上限阈值和下限阈值来自动确定分段点的方法,具有更好的增强效果.通过实验仿真的对比分析,该算法能够有效改善原始图像的视觉质量,广泛适用于机器视觉中的预处理.     

由粗到细的渐进式特征点定位算法

为了解决描述口形轮廓的特征点定位问题,提出了一种特征点定位算法,通过建立口形灰度图像与口形特征点矢量之间的线性映射关系,实现了特征点的初始定位．在此基础上利用局部纹理模型,对特征点位置进行了准确调整．该算法克服了单纯基于局部纹理模型可能陷入搜索过程中局部收敛的缺点．并提出了适合描述唇部特征的局部纹理模型,提高了特征点标定的准确性．     

基于点检测的脉冲噪声中值滤波算法

提出了一种基于噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过灰度变化率设置阈值判别脉冲噪声点,并将脉冲噪声点信息记录到与图像对应的噪声记录数组中.滤波过程中,根据噪声记录数组的信息,剔除噪声点周围的其它噪声点的灰度信息,使噪声点的灰度值得到较好的还原.该算法与标准中值滤波算法相比,能在滤出脉冲噪声的同时,较好地保留图像的细节信息.     

基于改进的特征图串法识别人体行为

视频的有效表达是识别行为关键与难点。本文提出了一种改进的特征图串的视频表达方法,在动态规划框架下,利用子模优化方法和图匹配技术实现了行为的识别。首先,利用近年来被广泛应用的时空特征点探测器获取视频序列中的关键点;接着引入子模优化方法完成视频在时域上的划分;然后在每个时域区间内以关键点为节点形成图结构,使得行为视频的特征表示转化为有序的特征图串;最后基于重加权随机游走的图匹配方法和动态时间规整实现成对视频的匹配与对齐。通过两组公开数据集（KTH和UT-interaction）上的实验及与其他方法的比较,验证了本文方法是有效的、可行的。     

3D surface reconstruction based on binocular vision using structured light

A 3D surface reconstruction method using a binocular stereo vision technology and a coded structured light, which combines a gray code with phase-shift has been studied. The accuracy of the 3D surface reconstruction mainly depends on the decoding of gray code views and phase-shift views. In order to find the boundary accurately, gray code patterns and their inverses are projected onto a human eye plaster model. The period dislocation between the gray code views and the phase-shift views in the course of decoding has been analyzed and a new method has been proposed to solve it. The splicing method is based on feature points. The result of the 3D surface reconstruction shows the accuracy and reliability of our method.     

基于鞍点规划理论的机翼水平位姿评估方法

在飞机机翼水平位姿调整过程中,需要通过激光跟踪仪系统测量机翼上特征点的坐标位置,以及用直线位移传感器测量机翼水平测量点的高度来对机翼位姿进行评估.为此,借鉴形状与位置误差评定理论中的“最小条件”原则,建立基于鞍点规划理论的位姿评估模型,并运用奇异值分解法和单纯形法对其进行了求解.该模型同时考虑特征点的位置精度要求和水平测量点的高度精度要求,其中水平测量点的高度精度由直线位移传感器实际测量的伪水平测量点的高度精度间接得以保证.仿真算例表明,该模型的位姿评估结果具有较高的精度,能很好地表征机翼的位姿.     

面向深度相机位姿优化的帧间点云数据配准算法

TOF相机能够同时采集灰度图像和深度图像从而优化相机位姿的估计值. 应用图结构调整框架优化多帧数据采集时的相机位姿,采用帧间配准决定优化的精度和效率. 从2帧图像上提取并匹配尺度不变特征点对,二维特征点被扩展到三维空间后,利用与特征点的空间位置关系将2帧三维点云配准;逐步应用提出的算法配准参与位姿优化的多帧点云中的任意2帧点云;最后将有效配准的点云帧对作为输入数据,采用图结构算法优化位姿. 实验结果表明,提出的帧间配准算法使得位姿估计值精度显著提高,同时保证了估计效率.     

Parameters of Exterior Ballistic Feature Points Extraction in Radar Measurement Data by EMD

The problem of measuring exterior ballistic feature points is always difficult to solve and it is essentiale on exterior ballistic measurement. By analysis of radar reflection characteristics and non-stationary echo signals of exterior ballistic feature points, the echo data of exterior ballistic feature points is measured by using the continuous wave radar. The parameters of feature points are extracted by the empirical mode decomposition method (EMD) of Hilbert-Huang transform (HHT) spectrum analysis technique. The radar echo signal model and EMD extraction model are established to analyze the exterior ballistic mutation point detection and EMD extraction method of aliasing echo signal. Typical feature point parameters of exterior ballistic in rocket flight tests are carried out and the effectiveness of the method is verified. A new method of measuring the parameters of exterior ballistic feature point is therefore presented.     

一种基于LTS-HD测度的低信噪比图像鲁棒配准方法

针对图像传感器的固有噪声严重影响现有图像配准算法精度和可靠性的现状．提出了一种对低信噪比图像的鲁棒配准方法．通过采用区域多向灰度差阈值抑制的特征点提取技术和基于LTS-HD（Least Trimmed Square Hausdorff Distance）测度的特征点集匹配方法来获取待配准图像间的仿射变换参数以实现配准．对噪声干扰和场景变换具有良好的适应性