基于NCCO的十字图像特征亚像素定位

利用标准互相关算子(NCCO)对机器视觉领域常用的十字图像特征进行匹配运算,发现相似函数在峰值区域的分布特征为4个互相对称的双曲面.据此提出一种基于NCCO图像匹配的双曲面拟合亚像素精密定位方法:首先进行粗定位,确定整像素级的相似函数峰值点;然后使用伪逆法对峰值区域的4个卦限分别进行最小二乘拟合;最后求解4个拟合双曲面的交点,得到图像特征的亚像素定位坐标.在微装配显微视觉系统上实现了该算法并进行了实验验证.实验表明:与常用的高斯拟合或二次曲面拟合方法相比,双曲面拟合方法在定位精度上为0.25个像素,而计算量大为减少.     

基于人眼视觉的结构相似度图像质量评价方法

分析了数字图像中亮度、纹理细节、空间位置等因素对人眼视觉特性的影响,建立了数学模型,将人眼视觉特性与图像的结构相似度结合起来,提出一种符合人眼视觉特性的图像质量评价新方法.该方法将图像划分成大小相等的分块,计算出各分块的亮度影响因子、纹理细节影响因子和空间位置影响因子,经过归一化处理得到每个分块的权值,用加权平均的结构相似度作为图像质量的评价指标.实验证明该方法能够区别图像中不同区域的图像特征,符合人眼视觉特性,与主观评价结果一致.      

结构引导的图像修复

针对粗网络引入先验知识较少使得补全的内容存在明显视觉伪影问题,提出了基于边缘结构生成器的两段式图像修复方法。采用边缘结构生成器对输入的图像边缘和色彩平滑信息进行特征学习,生成缺失区域的结构内容,以引导精细网络重构高质量的语义图像。通过在公开的图像修复基准数据集Paris Street-View上进行实验测试,结果表明,所提模型可对掩膜占比达50%的图像进行补全。在客观的量化评价指标上,峰值信噪比、结构相似度系数、L₁和L₂均值误差等数值整体优于EC、GC、SF等方法,其中,掩膜占比为0%~20%时,峰值信噪比指数达到33.40 dB,优于其他方法2.37~6.57 dB,结构相似度系数提高了0.006~0.138。同时,补全的图像纹理更清晰,视觉质量更高。      

基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法

图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法。提取局部图像特征,得到图像中的细粒度信息;提取全局图像特征,将环境信息引入到网络的学习中,从而得到不同的视觉关系层次,为联合的视觉特征提供更多的信息;将全局-局部图像特征进行联合,将联合后的视觉特征和文本特征进行全局-局部对齐得到更加精准的相似度表示。通过大量的实验和分析表明：所提算法在2个公共数据集上具有有效性。     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

一种新的能量谱-熵图像聚焦评价函数

针对计算机视觉中图像聚焦评价函数的选择与设计问题,首先对图像聚焦评价函数的基本概念和特征进行了讨论,然后对目前几种主要的图像聚焦评价函数(灰度变化函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数)进行了分析.在此基础之上提出了一种新的能量谱-熵函数评价方法,并且给出了相应的计算公式.该函数的理论依据较之目前常用的评价函数更为充分,最后给出了与其它几种主要评价函数的实验对比结果,证明了能量谱-熵函数比其它评价函数在评价图像聚焦质量方面更为准确、稳定和可靠.      

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式（LBP）纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。      

基于边缘对称性的视频车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、阴影等环境因素影响大,漏检和误检率高的问题,提出了一种视频车辆检测算法.有别于传统算法使用运动特征进行车辆检测,该算法使用边缘特征和对性特征定位车辆.算法首先对图像进行灰度化、平滑去噪等预处理,使用Sobel算子垂直方向掩模计算图像感兴趣区域内的边缘梯度,确定候选区域;而后根据车辆图像垂直边缘具有对称性的特点,分析候选区域的对称性强弱,并计算其对称轴位置和车辆宽度.使用边缘强度、对称性和宽度这3个约束条件对候选区域进行验证.道路实验结果表明,该检测算法有效、可靠,具有良好的鲁棒性.      

基于互相关的自动聚焦方法

针对自动聚焦系统,提出了基于互相关的自动聚焦算法.分析了传统自动聚焦算法在速度和精度方面存在的不足,引入互相关原理,定义基于互相关的模板相关算法F_TC.由于选择模板图像的不同,实验的结果不同,进而导致自动聚焦分析的算法也不相同.根据模板图像和实验结果,得出该算法存在2种形式——模板相关的第1种形式和第2种形式.模板图像为聚焦前位置图像,称为模板相关的第1种形式,该形式的实验曲线是由小到大,再减小的过程;模板图像为聚焦图像时,称为模板相关的第2种形式,该形式的实验曲线是由大到最小,再增大的过程.2种形式的图像处理实验结果,与其他几种主要聚焦评价函数(平方梯度函数,Brenner函数)进行比较,结果表明该算法简单,原理容易实现,实验曲线能避免各种波动,因此基于互相关的自动聚焦算法提高了自动聚焦的精度和速度.该算法应用于微流控芯片对准装配自动聚焦系统中,取得了良好的聚焦效果.      

实时棒材图像识别与跟踪方法研究

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.      

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.      

基于骨架图匹配的汉字变形技术

不同时代的汉字变化较大,自动产生它们之间的变形动画是一个具有挑战性的任务.为此尝试使用一个新方法解决该问题.首 先将源汉字和目标汉字分割成对应的部件,然后根据部件的骨架和特征点将其分解为笔画并建立图模型,用笔画路径的相似度进行图模型的匹配来产生对应关系.最后根据匹配的结果为源汉字和目标汉字的轮廓建立同构三角形,并计算插值产生动画.实验当中将新方法的汉字匹配的效果与现有方法进行对比,并展示了所产生的变形动画,结果表明本文所提出的方法可以产生不同时代的汉字间的对应关系,并能生成平滑的变形动画.      

一种多策略GML应用模式匹配方法

地理标记语言(GML,Geography Markup Language)应用模式匹配是实现基于GML的地理信息共享的基础问题.结合现有模式匹配算法和GML3.0应用模式的特点,提出了一种多策略GML应用模式匹配方法.首先,将输入的GML应用模式转化为GML模式树,通过引入基于语言学和基于约束的具体匹配规则,分别对GML模式树进行元素对相似度计算,并对2种计算结果加权合并获得元素水平匹配的相似度值;然后,通过基于相似度传播的结构匹配算法对元素的相似度进行修正;最后,获得2个输入模式的元素匹配映射表.实验表明,该算法能够提高GML应用模式的元素匹配正确率.      

基于规范割的空间金字塔图像分类算法

对大型图像数据库进行图像分类是很困难的,空间金字塔算法针对这种问题提出,并能得到很好的分类精度,但有几点不足.针对这些不足,提出基于规范割的空间金字塔算法:使用规范割算法对特征词进行更准确的聚类;对每类训练图像计算子特征库,利用二次聚类生成总特征库,在特征字典中保留更多的稀疏类型图像特征词;用高斯模型量化未知特征生成特征直方图,并对直方图进行尺度重整,提高类间距.实验证明提出算法比原方法分类精度最多能提高4.6%.     

视觉导航中陀螺仪辅助特征点匹配算法

为了解决视觉导航中无摄像平台条件下特征点匹配不准确的问题,提出了一种利用导航系统中陀螺仪输出辅助进行特征点匹配的方法.构建了陀螺仪角速度输出与特征点坐标变化之间的关系,分别采用相关系数匹配和双向匹配进行特征点匹配和匹配检验,通过插值计算得到亚像素精度的匹配结果;分析了该方法的各种误差来源,并对陀螺仪输出误差和摄像机焦距误差的影响大小进行了分析.实验表明:相对于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)方法,此处提出的匹配方法准确性有了较大提高,并且在原系统基础上不需要增加额外设备,具有较好的实用性.     

基于GIS的飞行器定位中的匹配方法

介绍了基于GIS的飞行器定位系统的基本原理,研究了一种数字影像与GIS矢量数据的匹配方法.该方法采用局部最优与整体匹配相结合的匹配策略,利用数字影像上提取的线特征作为匹配的共轭实体,以线特征的角度、线特征的长度、相交线特征之间的夹角等作为匹配的匹配实体,通过计算匹配实体间的相似性测度实现共轭实体间的精确匹配.     

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

民用飞机系列商载航程匹配设计

民用飞机产品开发的模式已从"单型飞机"的概念向"飞机系列"概念转化.根据模块化和通用性的策略,发展了飞机系列化设计方法,给出了飞机系列主要参数的设计原则和飞机系列经济性的描述方法,建立了飞机系列商载航程匹配设计模型.分析了商载和航程的匹配关系对飞机系列经济性的影响,利用Pareto多目标遗传算法,完成了某一民用飞机系列商载和航程的匹配设计,对不同设计方案的参数进行了比较分析,取得了较好的设计结果.