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。     

基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现CSCD

随着图像分辨率和场景信息获取实时性需求的提高,业界对双目立体匹配算法的效率提出了更高的要求。针对该问题,提出了将SAD与Census变换特征融合的结果作为初始匹配代价,利用SGM算法进行代价聚合,采用赢家通吃策略计算视差,通过左右一致性检验检测出遮挡点并填充,使用中值滤波剔除异常值,最终获取优化后的视差图。采用统一计算设备架构(CUDA)对算法实现并行计算,针对立体匹配比较耗时的问题,该算法最大化地利用共享内存、寄存器内存以及CUDA流,实现了不同核函数之间的并行,大大提升了执行效率。结果表明,该算法在Middlebury立体匹配平台上,平均误匹配率下降了8.05%;在NVIDIA GeForce GTX 1650平台上运行450×375分辨率的图像,比原始SGM算法快687倍,运行高分辨率图像时依然能够实现实时显示性能。     

海上薄雾条件下退化图像的快速Retinex增强算法

目前基于Retinex 理论的各种算法对海上薄雾条件下拍摄到的退化图像有很 好的增强效果,但是这些算法主要是采用在RGB 色空间对3 个颜色通道进行高斯卷积方 法,导致处理较大尺寸图像速度慢,现针对上述现象,提出一种改进的Retinex 快速增强 算法来处理海上薄雾条件下的退化图像,此方法改变了传统Retinex 算法利用二维高斯核 进行卷积的办法, 并且考虑到HSV 空间更适于人眼视觉特征, 先将RGB 色空间转换到 HSV 空间,再将二维高斯函数简化成一维迭代高斯函数,然后应用一维迭代高斯函数对 亮度V 分量进行卷积,并对饱和度S 做相应的拉伸。根据时间复杂度理论对改进的方法 进行了分析,并经过实验验证,此算法的处理速度有明显的提高,去雾效果较明显,图 像质量得到了改善,为视觉导航系统后续的工作提供了保证。     

基于图像处理和K近邻算法的示温漆判读方法

为了提高示温漆温度判读的精度和效率,采用图像处理和K近邻算法进行示温漆自动判读。对样板图像颜色空间进行 转换,提取颜色特征,建立判读模型;采用基于邻域颜色相似性的多尺度分割算法对试验件图像进行分割和颜色空间转换,提取颜 色特征。通过采用基于K近邻算法和颜色分布特征构建的温度判读模型,在KN3A示温漆矩形样板上进行了温度判读,结果表 明：当允许误差在±10 ℃以内时,像素点温度判读准确率达到96%,区域温度判读准确率达到100%;在KN8蝶形样板上进行了温 度判读,结果表明：热电偶附近像素点的温度值与热电偶温度值相比较,其误差在±10 ℃以内。     

地形纹理分割技术在雷达图像仿真中的应用

文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性.     

基于区域分割的红外与可见光图像融合算法的研究(英文)

由于红外图像和可见光图像的成像特点不同,因此在航空监视领域红外图像和可见光图像融合有重要的研究意义。由于非下采Contourlet变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能,能有效的提取图像的特征信息。因此我们在非下采Contourlet域,以空间频率为度量标准对红外图像进行阈值分割,经过分割将红外图像和可见光图像分别划分为目标区域以及背景,随后对红外图像和可见光图像进行边缘检测从而得到边缘区域,针对三个不同区域分别选择不同的融合规则进行融合。通过两组不同灰度差异的红外与可见光图像的实验,将基于像素点,窗口策略的融合算法和本文所提出基于区域算法进行了主观和客观的对比,试验结果表明基于区域分割的红外与可见光图像融合算法不仅能有效提取出红外图像中的目标信息还能有效的保持可见光图像的所反映的光谱信息,因此本文提出的算法是一种有效且可行的图像融合算法。     

基于视频图像序列的3-D场景生成方法

平面序列图像的立体化表述和任意视点成生是实现３－Ｄ场景的关键技术。利用便携式摄像机沿着不同运动轨迹,连续对目标物体进行拍摄,可获得不同层次的包含有双目视差深度的平面视点序列图像。从获取的序列图像中选择不同的视点,即选择参考帧,利用与参考帧相邻的帧图像,估计参考帧位置的深度信息。采用自适应匹配算法,将各种层次的深度信息分配给图像的不同区域,形成具有不同深度层次的图像深度表示图,建立３－Ｄ观察场景。最     

NSCT变换域PCNN彩色图像增强算法

为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCbCr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换（ NSCT）的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PC－NN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCbCr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。     

彩色车牌图像的多阈值分割方法

彩色图像的颜色是图像分析的重要特征信息,颜色特征的提取是图像分析的重要步骤,但彩色图像为多维空间信息且可能涉及的是多种颜色特征。文章介绍了采用多阈值分割方法,将多种感兴趣的颜色信息转化为灰度图像,在同一个灰度图像中对应多种彩色信息,对各种不同颜色信息方便处理。通过200幅实测车辆图像使用彩色图像的多阈值分割方法进行车牌定位试验,准确率为98%。     

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。     

Matching suitable feature construction for SAR images based on evolutionary synthesis strategy

In the paper,a set of algorithms to construct synthetic aperture radar（SAR）matching suitable features are frstly proposed based on the evolutionary synthesis strategy.During the process,on the one hand,the indexes of primary matching suitable features（PMSFs）are designed based on the characteristics of image texture,SAR imaging and SAR matching algorithm,which is a process involving expertise;on the other hand,by designing a synthesized operation expression tree based on PMSFs,a much more flexible expression form of synthesized features is built,which greatly expands the construction space.Then,the genetic algorithm-based optimized searching process is employed to search the synthesized matching suitable feature（SMSF）with the highest effciency,largely improving the optimized searching effciency.In addition,the experimental results of the airborne synthetic aperture radar ortho-images of C-band and P-band show that the SMSFs gained via the algorithms can reflect the matching suitability of SAR images accurately and the matching probabilities of selected matching suitable areas of ortho-images could reach 99±0.5%.     

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。     

基于异构特征信息匹配的车辆自主定位方法研究

针对车辆在GNSS拒止条件下的定位需求,提出了一种基于多源异构特征信息联合匹配的自主定位方法,并从数据库建立和匹配方法2个方面分别进行了分析研究。提出了基于众包数据的特征信息库建立方法,通过地磁、WLAN、蓝牙、蜂窝网等信息对众包数据进行分段与聚类,利用提出的DBSCAN算法进行地图重构;此外,还提出了基于HMM模型的异构特征联合匹配定位方法,可将多种传感器提供的观测量以特征方式进行联合匹配。试验结果表明,该方法可以很好地解决GNSS拒止条件下的车辆自主定位问题。     

一种基于纹理特征的卫星遥感图像云探测方法

 针对卫星遥感图像中的云探测问题，提出了一种有效的纹理特征分析方法。该方法使用反映图像灰度性质和空间关系的分形和灰度共生矩阵两类纹理，分别来描述云区域和无云的下垫面区域，并从这两个纹理的共5个特征参数构成的多维空间中简化出最小的二维分类空间，使该空间能够完全地区分卫星遥感图像中的云和各种下垫面，利用它设计的线性分类器可以高效地实现云的自动探测功能。大量实际图像测试结果正确率达到98%，证实了该方法的有效性。     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。