基于不变特征和映射抑制的航拍视频图像配准

针对航拍视频图像在光学变换和几何变换下特征匹配容易产生误匹配,以及匹配精度不一致等问题,提出一种结合不变特征和映射抑制的航拍视频配准算法。首先,利用Harris检测器在尺度变化下的局部区域内选择出最稳定角点,并利用分区检测方法提取出分布均匀的角点作为待配准点。然后,计算以特征点为中心邻域窗口的描述符,通过比较两幅待配准图像特征点邻域描述符的欧式距离,提取出初始匹配点对。对匹配对点集建立D-三角网图,利用映射抑制方法提取出精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。大量实验表明,所提方法对航拍视频图像配准具有较强的适应性且配准精度高。     

基于图的DTAD的简易稳健自动生成算法

二维任意域(含任意多个空腔)的Delaunay三角剖分(简记为DTAD)广泛应用于有限元网格生成等方面。本文提出了一种基于图的DTAD的简易稳健自动生成算法。该算法首先构造任意域中所有边界点集的约束最小生成树,然后将同时满足本文所给三个简易约束算法的边逐次引入初始三角形网格表,形成边界点集的三角剖分,再通过稳健局部优化算法和贴体生成核插入算法自动生成DTAD。本文同时分析了退化及数值计算误差对剖分结果的影响,在提高局部优化的稳健性方面对该算法做了进一步完善,使之能更好地满足任意域网格剖分的要求。文末给出具体应用实例以说明本文所提算法的有效性。     

基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

An all-sky autonomous star map identification algorithm

The attitude of the spacecraft can be obtained with accuracy by using star sensors. Its key technology is how to identify stellar maps. Triangle algorithm is used most widely in the current star map identification algorithms. In the field of physical geography modelling, Delaunay triangulation cutting algorithm has been widely used because of its important characteristic; the result of this triangulation cutting method is unique from a random set of points. This triangulation algorithm is first applied to identify star map for its particular character. In final, the proposed method is applied to simulation; the results show that compared with the current star map identification algorithms, the algorithm presented in this paper has the advantage of real-time properties and robustness. It needs a smaller database of guidance stars and matches more rapidly.     

一种用于二维燃烧室流场计算的非结构网格的生成方法

本文依照Ｄｅｌａｕｎａｙ 准则构造二维非结构网格,并提出了一种与之相应的基于阵面推进法的自动生成新的内部节点的方法。文中给出了利用这一方法对边界形状复杂的燃烧室流场进行网格划分时,所得的非结构网格,及网格相应的质量统计特性。从这些算例可以看出,这一方法能够较好地适应复杂的几何外形,得到分布合理,并且大多数单元形状接近正三角形的非结构网格     

Delaunay非结构网格生成之布点技术

Ｄｅｌａｕｎａｙ 非结构网格生成技术是 Ｃ Ｆ Ｄ 领域广为应用的有效技术之一。如何布置流场中的计算点是 Ｄｅｌａｕｎａｙ 三角剖分的一个关键问题。本文以二维非结构网格生成为例， 介绍三种布点策略， 即重心布点、外接圆心布点和 Ｖｏｒｏｎｏｉ 边布点， 算例表明三种方法均可生成满意的非结构网格， 其中 Ｖｏｒｏｎｏｉ 边布点方法生成的网格质量更好一些。三种方法均可方便地推广到三维问题。     

用非结构网格和欧拉方程计算多段翼型绕流

用Ｄｅｌａｕｎａｙ法划分三角形构造非结构网格时，如果布点不当，会产生边界穿透，使网格生成失败，本文分析了几种布点情形，提出不容易产生边界穿透的布点方式。这一原理已用于生成绕多段翼型的非结构网格。     

三维凸域中候选卫星点集的确定算法

局部网格生成是无缝有限元并行计算的关键问题,然而,不恰当的局部网格生成算法会产生不一致网格.借助Delaunay三角剖分的唯一性,指出了三维凸域中Delaunay网格局部生成的不一致性,分析其产生的原因,建立避免局部网格不一致性的关键算法--搜索候选卫星点集的优化探索球算法,为网格并行生成做好数据准备.并从理论上证明了任意节点的优化探索球域包含其所有卫星点,从而,保证全域网格没有不一致性.通过算例分析了算法的正确性和局部性.     

三维非结构网格的欧拉方程聚合多重网格法

介绍一种基于三维非结构网格的聚合多重网格技术,用于求解Euler方程定常解,加速收敛效果十分明显。求解Euler方程的基本算法采用有限体积中心差分格点格式。聚合多重网格技术按一定的规则将细网格的若干控制体积聚合在一起,组成一个较粗的网格。数值实验表明本文多重网格法十分有效。     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题，提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间，将高斯尺度空间划分为多个网格，在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点，使用BRIEF算法提取描述符并匹配，得到更加均匀分布的特征点；然后使用运动网格统计算法筛选匹配点；最后采用SPHP算法融合图像重叠区域，从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价，验证了该方法特征点匹配速度快、精度高，并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价，验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s，图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法

 针对现有立体匹配算法难以在幅度失真图像中获取高匹配精度的问题,提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法。首先根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口;其次利用Census变换的Hamming距作为匹配代价,使用两次累加降低计算复杂度,采用局部优化得到初始视差;最后提出一种基于均值偏移的视差提精方法,有效地处理了不可信视差区域,获得高精度的视差图。实验表明,通过该算法获得的视差图与当前优秀的局部算法相比精度相当,特别是能很好地处理现有算法难以解决的幅度失真问题,适用于无人机视觉导航的应用。     

空中运动目标的识别和跟踪控制

针对空中运动目标的识别和跟踪,提出图像匹配算法和连通域算法相结合的方法。该方法主要用图像匹配算法获得目标的位置信息,当图像匹配算法失效时,则采用连通域算法重新捕获目标、获得图像模板。同时,为提高跟踪的实时性,采用最小二乘线性预测法来预测目标的运动轨迹。在实验室的目标跟踪系统平台上,该方法能够对运动目标进行稳定的识别和跟踪。     

亮星辅助下基于坐标转换的快速星图识别方法

数字天顶仪作为一种地面使用的星敏感器，主要用于高精度定位。为提高仪器的工作效率需要对星图识别的快速性进行研究。通过对恒星像点理论坐标与图像坐标的分析，构建坐标转换模型。依据星表中恒星的分布及星等筛选出视场范围内的亮星，并构建导航星表。结合导航星表完成3颗亮星的准确识别，在识别亮星的基础上解算坐标转换模型的参数。通过构建的坐标转换模型对视场范围内的恒星进行坐标转换，将转换后的星点坐标与提取的星点图像坐标进行匹配完成星图的识别，这样能够提高星图识别的快速性。实验数据表明：在保证识别星点数量的基础上，采用亮星辅助下基于坐标转换的星图识别方法使时间缩短为改进三角形星图识别算法的五分之一。     

基于特征点的颅面复原技术

介绍了用人工神经网络算法确定待复原颅面的软组织厚度及颅面特征点的方法。在计算机辅助颅面复原过程中,通常只能根据颅骨上少数特征点及其所在部位的法向软组织厚度的统计值进行运算。由于现有统计值指标涵盖的年龄较宽泛,导致复原结果缺乏个性。在测定待复原颅骨骨龄的基础上,通过神经网络训练,确定软组织厚度随年龄的变化规律,较精确地计算出与拟复原对象的骨龄相适应的特征点软组织厚度值,并用最小二乘法及曲面法线原理建立数学模型,计算出颅面特征点。最后用基于Delaunay三角剖分的wavelet插值法复原出面貌雏形。     

三维复杂域的Delaunay三角剖分

介绍一类自动生成内点的Delaunay三角剖分算法 ,其中包括重心插点法 ,外心插点法和Voronoi边插点法。该类方法适用于二维和三维复杂计算域的非结构网格生成 ,所需人工干预少 ,使用方便 ,计算效率高 ,生成的网格质量也很好。文中并给出几个算例说明本方法的应用。     

Euler方程的自适应多重非结构网格计算

介绍一种基于四面体网格的多重网格技术,用于求解三维Euler方程定常解,具有十分明显的加速收敛效果。求解Euler方程的基本算法采用有限体积中心差分格点格式。多重网格技术采用一组几何上相互独立的粗细不同的网格。流动变量、余量和修正量在相邻粗细网格间的相互传递通过线性插值实现。采用自适应技术对网格进行加密,可以获得较优的网格,并作为一套细网格,进行多重网格计算。数值实验表明本文自适应多重网格法十分有效。     

一种单幅异源图像适配性的计算方法及应用

图像适配性问题在匹配区选取与景象匹配末制导试验中都具有重要的地位,图像适配性通常用匹配概率度量。针对单幅图像,采用降质变换方法生成图像对,提出一种能用于计算单幅异源图像适配性的方法,并应用于图像适配性评估。该方法操作性强,容易实现,可解决缺少先验信息时图像适配性的计算问题。     

Delaunay graph-based moving mesh method with damping functions

The fluid–structure interaction and aerodynamic shape optimization usually involve the moving or deforming boundaries, thus the dynamic mesh techniques are the key techniques to cope with such deformation. A novel dynamic mesh method was developed based on the Delaunay graph in this paper. According to the Delaunay graph, the mesh points were divided into groups. In each group, a factor ranging from 0 to 1 was calculated based on the area/volume ratio. By introducing a proper function for this factor, this method can control the mesh quality with high efficiency. Several test cases were compared with other dynamic mesh methods regarding mesh quality and CPU time, such as radial basis function method and Delaunay graph mapping method.     

改进的图像相关匹配算法

将遗传算法用于低对比度小目标图像相关匹配跟踪,提出了改进的快速图像相关匹配算法。结合图像匹配本身的特点,采用新的编码方式克服了二进制编码的缺点。采用NPROD匹配准则在同样的匹配效果条件下,提高了匹配精度,该算法在计算速度上较原始算法提高了至少12倍以上,同时该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用。实验结果表明该方法可以有效地跟踪低对比度小目标。