一种基于可操纵金字塔的鲁棒图像匹配算法

图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一个比较活跃的研究课题。针对离散小波变换对于图像平移和旋转的敏感性，提出了一种基于可操纵金字塔的图像匹配算法。算法考虑的是图像之间存在平移和旋转变换的情况。首先，变换的近似旋转角在图像分解的最底层采用环映射算法得到，然后在图像分解的其余层提取兴趣点作为匹配特征，并使用Hausdom距离来度量参考图像和待匹配图像之间的相似性，依次得到由粗到细的匹配结果。实验表明该算法具有较高的匹配精度和较强的鲁棒性。     

基于图像的着陆点评估及探测器运动估计方法

针对深空探测任务特点给出了一种基于导航图像的探测器着陆点选择与探测器运 动估计技术。考虑到在着陆初始阶段(探测器高度＞2 km)导航相机所拍摄到的天体表面 近似为平面。这里通过跟踪至少4个平面内的特征点在导航图像序列 中的位置, 利用最小二乘法计算单应矩阵,由该矩阵得到探测器部分相对运动参数。结合激光测距仪给 出的探测器与天体表面之间的距离信息,可以得到全部6自由度参数。安全着陆点的选择与 评估首先利用图像灰度预选出平整的着陆点,再由着陆点对应的单应矩阵和之前获得的帧间 相对运动验证着陆点坡度。蒙特卡洛仿真结果表明,着陆点评估算法能够有效地选取满足平 整和坡度要求的着陆点,运动估计算法实时地对探测器参数进行估计,平移估计相对误 差小于10％,旋转估计误差小于0.23°。
     

基于单应视差的月面着陆区离面测量及平坦性分析

文章针对月球探测器的软着陆,提出了基于由平面诱导的单应视差的月面着陆区离面距离测量及平坦性分析方法.对于特征点分布不均匀情况,采用邻近特征点内插方法在全图强制性近似均匀选择点云作为兴趣点,用基于极线约束和单应约束融合的方法匹配纹理不丰富的兴趣点.使用由平面诱导的单应视差计算兴趣点的离面距离,以离面距离的最大值、绝对值的...     

基于改进SIFT的SAR图像与可见光图像配准

针对SAR图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于尺度不变特征(SIFT)的SAR与可见光图像配准算法。算法首先对SIFT主方向的检测进行了优化,利用特征点邻域内边缘局部极大值点的梯度方向作为特征点的方向,并以去均值归一化互相关系数为相似性度量进行特征点对匹配,然后通过随机抽样一致性算法(RANSAC)剔除误匹配点对,最后利用剩余的特征点对实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明,本算法对不同分辨率图像和不同旋转角度图像具有较好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法。     

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

临近空间高超声速目标修正随机Hough变换TBD算法

针对临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,提出一种修正的随机Hough变换检测前跟踪算法。首先,为尽可能克服远距离条件下角度误差带来的较大位置偏差,通过解耦的方式将量测点迹映射至精度较高的径向距离-时间平面进行检测;然后,为更合理地合并参数空间特征点并提升积累效率,构建检验统计量并与自适应门限进行比较,将特征点合并问题转换成两个正态总体均值差的自适应假设检验问题,并利用点数积累与能量积累相结合的双重积累方式进行积累检测;最后,为进一步降低虚假航迹数,引入运动约束和航迹合并措施,得到最终按时序关联的检测航迹。仿真结果表明,相比标准Hough变换检测前跟踪算法,本文算法在检测概率相差不大的情况下具有更少虚假航迹和更低运行时间。     

一种实用的目标跟踪算法

针对很多高精度目标跟踪算法不能满足实时性要求的问题,提出使用Harris角点检测方法提取目标的少量特征;使用高精度的光流法对提取的部分特征点进行匹配;使用重心算法计算分散特征点的中心作为目标的脱靶量。该算法在保持精度的同时,提高了速度。设计的系统已经应用到实际工程中,对目标旋转、光照变换、变形等具有较高的鲁棒性,并且能够在20ms内完成目标位置的计算,满足实时目标跟踪的要求。     

一种新的全天自主星图识别算法

在星图识别领域三角形算法得到了广泛的应用，但是在星对角距很小的情况下，其识别率严重降低。字符匹配算法可以解决这个问题，但是它无法识别由于相机在拍摄瞬问的平移和旋转而产生位移的星图。为了克服这一缺陷，提出了一种有效的星图识别算法，该算法在生成导航星数据库时以一些一定范围内的亮星为中心，把整个天球分为很多个四方形区域，然后根据被拍摄星图的特点从这些四方形区域内选取子区域参与星图识别。仿真结果表明该算法不但继承了字符匹配算法的优点，而且对星图位移有很强的鲁棒性。     

一种红外成像引信中的飞机姿态识别方法

红外成像引信可以获得飞机的由完整到局部的一系列动态红外图像，飞机姿态识别对基于导引头信息利用的成像引信确定瞄准点具有非常重要的意义。文中分析了高速交会情况下飞机目标的运动特性，提出了一种飞机姿态识别方法，通过利用遗传算法确定像平面上飞机图像的旋转情况和机头位置，利用测距装置提供的距离信息、飞机图像的长度及红外探测器的系统参数确定飞机的俯仰情况，并利用弹目交会过程中机轴方位角和高低角的不变性重建局部成像跟踪情况下的空间机轴，最后实现了成像引信局部成像跟踪过程中飞机飞行姿态的识别。     

对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

轴系回转轴线指向误差测量方法

回转轴线指向误差是扫描机构的重要性能指标之一,对遥感成像质量有明显影响。针对回转轴线无法直接精确测量的问题,提出了基于平面反射镜、电子自准直仪的测量系统。在详细分析平面反射镜法线与回转轴线间关系的基础上,对测得的镜面法线指向数据进行傅里叶级数展开,通过零次项去除和一次谐波分量误差分离处理,得到真实的回转轴线指向误差。利用该方法对某扫描轴系实物进行了测量,结果表明:该方法测得的回转轴线误差为39″,满足系统的指标要求,相对于常规处理方法在精度和准确度上有所提高。     

连续景象匹配的后处理算法

下视景象匹配是各类巡航飞行器实现导航误差修正的关键技术。由于基准图和实时图存在差异，配准点往往落在相关阵的次峰上，导致匹配的失败。提出了N帧连续景象匹配决策的图论算法。该算法利用单帧匹配后形成的相关阵中的主次峰信息以及惯导的位移信息，进行多帧景象匹配的一致性决策。由于引入了相关阵中的次峰信息并结合惯导位移的一致性判断，使得匹配算法能有效剔除误匹配点，从而提高算法的鲁棒性和匹配概率。     

指纹图像分割算法的仿真与比较

指纹图像分割是指纹识别过程中非常关键的环节,目前指纹图像分割算法都是基于图像的方向特性或灰度特性。本文介绍了常用的三种指纹图像分割的方法,并在VC6.0中分别用三种方法对同一枚指纹处理,最后根据实际图像分割效果对这三种算法进行分析和比较。     

电磁涡旋波斜平面旋转目标运动参数估计方法

相较于传统平面电磁波,电磁涡旋波具有螺旋分布的波前相位、特殊的环形天线方向图、独特的涡旋方位维信息等特点。近几年来,得益于其特殊的物理特性,电磁涡旋波在目标运动参数估计领域受到了广泛的关注,其目标多普勒效应具有线性多普勒与旋转多普勒两维多普勒信息。现有参数估计方法实现了运动平面与涡旋天线口面平行时的目标旋转参数测量。然而,目标斜平面旋转下,现有方法将不再适用。基于电磁涡旋波所提供的目标旋转多普勒信息,提出一种斜平面旋转目标运动参数估计方法。该方法推导了一般形式下旋转目标的多普勒信号模型,通过分析斜平面下的多普勒信息特征,建立了目标运动参数表征式,给出了斜平面目标旋转参数的计算方法。最后通过仿真分析,验证了模型及参数计算方法的正确性及有效性。