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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。 相似文献
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景象匹配辅助组合导航中景象区域适配性研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
对景象匹配辅助组合导航的关键技术之一——景象区域适配性技术的基本模型、国内外发展现状以及目前有待于继续完善的若干问题进行综述。首先对景象区域适配性涉及的概念、评价指标、关键技术进行综合分析,剖析各环节技术内涵与相互关系,提出景象区域适配性研究的一般框架;指出目前国内外研究方法中存在的差异,将目标跟踪领域中与景象区域适配性相关的技术成果引入景象区域适配性研究框架中;分析多源图像匹配中景象区域适配性与传感器特性、匹配算法以及应用约束间的制约关系。综述旨在扩展和深化景象区域适配性研究的理论与方法。 相似文献
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一种鲁棒的红外与可见光多级景象匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于特征的景象匹配方法对图像噪声和局部形变适应性差以及对特征质量依赖性强等问题,从提高图像特征描述能力入手,将具有局部光照和对比度不变性的相位一致性变换引入到红外与可见光景象匹配的特征表征中,以获得对噪声和局部形变较强的适应性。在此基础上,首先采用抗旋转的圆投影实现图像粗略匹配,然后基于Zernike矩推导出图像的互相关匹配重构函数并用来剔除错误匹配点,最后基于曲面拟合方法获得亚像素定位,从而实现图像精确与鲁棒匹配。仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
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基于先验地图的激光雷达定位方法在封闭工业场景下得到了广泛应用,然而环境变化、行人和车辆等动态物体的干扰会影响激光雷达与先验地图的匹配精度。提出了一种动态环境下基于点云聚类评估的三维激光雷达鲁棒定位方法:通过设定角度和距离双阈值,对点云深度图像进行分割聚类,相较于传统分割方法,分割结果对点云噪声更为鲁棒;通过对原始点云进行分割聚类,在粗匹配结果下评估聚类的匹配度,剔除误匹配聚类进行二次匹配以提高匹配精度;通过聚类评估的结果判断匹配成功和失败的点对,进而对点云整体匹配结果的正确性进行评估,相较于传统仅基于距离阈值的判断准则,具有更高的准确性;最终,分别通过公开数据集和实际试验验证了该算法的有效性。试验结果表明,相较于传统匹配方法,该方法有效提高了动态场景下的定位精度和匹配结果评估的准确度,定位误差可以维持在10cm以内。 相似文献
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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。 相似文献
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目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。 相似文献
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针对传统单目视觉里程计存在的尺度漂移和尺度不一致问题,提出了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计。首先,联合使用空间几何约束和图像相似性约束,得到长序列尺度一致的深度估计网络和鲁棒的光流估计网络;然后,对密集光流进行采样,得到精确的稀疏对应关系,减少尺度漂移;最后,根据改进的ORB-SLAM初始化方法,选择最优跟踪方式,结合深度信息进行尺度对齐,从而得到全局尺度一致的视觉里程计。在KITTI数据集上进行大量实验,结果表明,相较于ORB-SLAM2和基于深度学习的端到端的视觉里程计系统,该算法在通用评估指标方面性能有明显提升,验证了该算法的有效性。 相似文献
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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 相似文献
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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。 相似文献
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在惯性导航系统(INS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。 相似文献
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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。 相似文献