多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

针对脊柱图像视野有限,提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法;相似性度量采用城市距离;利用RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数,最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。     

一种贝叶斯网络结构学习的混合随机抽样算法

贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题,为此,结合均匀抽样和独立抽样,从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽样过程进行改进,提出一种混合型马尔可夫链蒙特卡罗抽样算法(HSMHS)。基于节点之间的互信息生成网络结构的初始样本,在迭代抽样阶段,按一定的概率随机选择均匀抽样和独立抽样,并根据当前抽样的样本总体计算独立抽样的建议分布,以改善抽样过程的融合性,加快收敛速度。对算法进行正确性分析,证明其抽样过程收敛于网络结构的后验概率分布,可保持较高的学习精度。在标准数据集上的实验结果表明,HSMHS算法的学习效率和精度均高于同类算法MHS、PopMCMC和Order-MCMC。     

基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法

基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于“由粗到细”的思想,分3步匹配三维人脸,并对精准匹配阶段进行改进,通过选择合适的区域和分类器能够更好地应对表情的影响。实验结果表明,模拟退火算法跳出了局部最优解而获得了全局优化解,同时通过选择MLESAC和SIM作为不同匹配阶段的适应度函数能够有效控制匹配过程,提高了识别精准率。     

Towards Japanese corpus-based semantic accessibility scale

A detailed analysis of semantic accessibility scale （SAS） based on Japanese corpus has been performed in this paper. Firstly, the method of systematic random sampling is devised for quicker comparison among six groups in きくに . Secondly, according to the direct result of comparison, different sampling ratios （SR） in groups show regular deviation. The more pages are extracted, the higher SR is involved. Thirdly, the values of SAS in groups are calculated and then contrasted with SR. The regular deviation of SR fails to bring fundamental variation of SAS even though minor difference of SAS in groups may be reflected. The irrelevance to SAS establishes the fact that SR can be used for literary critics to extract and analyze SAS in corpus-involved texts from semantic perspective.     

GSSAC:一种用于遥感影像配准的误匹配点检测方法*

遥感影像配准中,由于光照、成像角度、几何变形等因素的影响,无论采用何种配准方法,总会产生误匹配点,因此误匹配点检测也是一个非常重要的步骤。针对常用RANSAC (Random Sample Consensus)方法不稳定、无法准确检测分布不均匀匹配点的缺点,提出了分组排序采样一致性(Group Sorted Sample Consensus, GSSAC)方法来提高误匹配点检测的稳定性和精度。分组排序采样方法首先将匹配点分为若干组,在每组内计算匹配点的误差并排序,然后在每组中分别采样若干个匹配点组成估算模型参数需要的匹配点。实验结果表明,GSSAC方法可以稳定的获得高精度的检测结果。     

基于优化RANSAC算法的二次元快速稳定配准

针对检测零件缺陷的二次元光电检测仪的速度和稳定性要求,提出了一种加入预匹配的快速稳定的RASNSAC匹配方法.首先对零件图像轮廓区域矩分析以及轮廓多边形逼近以及对其CAD标准档进行解析计算得到图像轮廓和CAD图的重心、主轴方向以及特征点集,然后通过重心和主轴对零件图像和CAD图进行预匹配,最后利用RANSAC对预匹配后的特征点集进行快速匹配.实验结果表明,此改进算法显著地提高了图像的匹配速度和稳定性.     

基于2点RANSAC的无人直升机单目视觉SLAM

1点随机抽样一致性(RANSAC)算法是一种准确度高、计算量小的数据关联算法,但是其在摄像机多个轴上的角速度都快速变化时会失效,用在以无人直升机为载体的单目视觉同步定位与地图构建(SLAM)上存在滤波发散的风险.针对该问题,提出2点RANSAC算法,结合EKF运动模型的先验信息,用只抽样2个匹配点的RANSAC去除野点.在微小型无人直升机平台上进行了基于2点RANSAC算法的单目视觉SLAM实验,实验结果表明2点RANSAC算法工作可靠,SLAM的位姿估计精度可以达到自主飞行需要.     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。