模糊相似度景像匹配算法研究

研究了求取图像模糊特征域的计算方法,提出了采用图像模糊集相似度进行景像匹配的方法,并探讨了综合利用多种模糊集相似度算法进行匹配的方法,进一步提出了模糊综合相似度(FSSM)匹配算法.仿真验证表明,FSSM算法具有适应性好、匹配率高等优点,且实时性也较好,为飞行器实时景像匹配提供了一种可行方法.     

ICCP中单纯形优化的误匹配检测

在迭代最近等值点ICCP(Iterative Closest Contour Point)算法的地形辅助导航中,利用单纯形优化方法实现对最优航迹的估计,但在匹配中往往得到的只是局部最优解,导致误匹配发生,严重时导致匹配发散.以ICCP算法为研究对象,研究并建立了ICCP方法的误匹配判断准则,以减小误匹配误差的影响和提高匹配精度.利用概率数据关联建立ICCP算法的误匹配判断准则,仿真结果表明,与无误匹配方法匹配结果相比,提高了其收敛性和精度;与 M/N 方法相比,降低了误匹配概率的30%,提高了导航的精度和算法的稳定性.     

一种改进的最小二乘景像匹配算法

为提高景像匹配系统的匹配速度和对初始定位误差、噪声的鲁棒性,对实时图与基准图之间的灰度分布关系进行分析,建立实时图和基准图之间的景像匹配模型,给出了一种改进的最小二乘景像匹配算法.该算法在最小二乘目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,辅助约束项隐含有对量测输入平滑性的约束,提高了匹配算法的稳定性,运用牛顿法推导出该算法的递推公式,该算法充分利用了综合目标函数的一阶、二阶导数信息,因此具有较快的收敛速度.仿真结果表明了算法的有效性.     

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6自由度机械臂的景像匹配半实物仿真

为克服传统景像匹配半实物仿真系统的不足,提出了一种机载景像匹配半实物仿真系统实现方案.该方案采用6自由度机械臂的运动和屏幕投影运动模拟飞行器的运动状态,利用摄像机采集大屏幕模拟实时图获取过程,通过多线程控制和网络控制实现多个子系统的信息同步,利用高精度摄像机标定场实现系统的相对和绝对定位.该系统具有良好的扩展性,可缩短景像匹配系统的研发周期,降低研发成本.系统应用后,已节约试飞实验经费超过1 000万元人民币.      

基于代价函数的组合导航系统地图匹配算法

研究了地图匹配技术在GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统中的应用,建立了GPS/DR/地图匹配组合导航系统模型,给出了一种基于代价函数和概率统计准则的地图匹配算法,通过合理地定义代价函数有效消除了存在于匹配路段挑选过程中的模糊性问题.对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以为组合导航系统的定位精度带来明显的改善.     

基于脊线校准的指纹细节点匹配算法

对自动指纹识别系统(AFIS, Automated Fingerprint Identification Systems)中居于重要地位的细节点匹配算法进行研究,对基于校准的细节匹配算法进行了修正.在细节点相关脊线信息的提取阶段,提取分叉点相关脊线的拓扑信息,并将其引入后续的校准和匹配算法.采用一种半可变的限界盒以适应指纹图像的非线性形变.引入一个新的参考量计算并比较脊线相似度,以更低的计算代价解决匹配中参考细节点对的选择问题,加快匹配算法的收敛速度.将脊线校准和细节点匹配两个阶段结合起来,采用一种新的更简单有效的方法进行细节匹配.测试结果表明,改进的匹配算法能够在使用较少资源的前提下,提高指纹匹配速度,改善系统的匹配性能.      

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.      

基于支撑描述的SIFT匹配方法

为减少局部结构相似等因素导致的图像匹配错误,提出一种基于支持描述的匹配判定方法.利用尺度不变特征变换（SIFT,Scale Invariant Feature Transform）算法获得初始匹配集,选取其中稳定性较高的特征点对建立支撑特征集;根据支撑特征点的分布,对初始匹配集的剩余特征点对进行支撑描述,并根据所生成支撑描述符的相似程度,判定剩余特征点对是否为正确匹配.经判定正确的匹配特征点对被加入支撑特征集,使支撑特征集动态扩展,保证了支撑特征点的分布密度及支撑描述的准确性.实验结果表明,该方法能够在保留正确匹配的同时,消除90%以上的错误匹配,有效提高正确匹配率.      

月面模拟环境的SIFT特征提取与匹配方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果.     

大场景深度范围下的角度校验立体匹配算法

针对三维扫描系统开发过程中遇到的大场景深度范围下标志点误匹配率较高的问题,对基于单应性约束的双目立体匹配算法进行研究,从理论上推导出匹配误差与场景深度和工作距离比值间的数学关系,明确该算法的适用条件。为提高场景深度与工作距离比值较大时的匹配正确率,提出一种基于角度校验的双目立体匹配算法,首先通过极线约束获得初始匹配点对,然后通过计算角差异度校验得到最终正确匹配点对,实验表明所提出的方法能够达到良好的匹配效果。     

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.     

自研激光雷达三维点云配准技术

为了实现激光雷达点云与图像重建点云的三维空间配准,基于自研三维扫描激光雷达系统,提出了新型的快速多尺度因子（FMSR）点云配准算法,研究了空间点云配准技术。该算法主要包括初始配准和精确配准2个步骤:初始配准使用基于尺度自适应关键点质量（ASKQ）的点云特征提取算法,提取关键点的特征匹配对,求解点云配准初始参数;精确配准利用K-邻近（KNN）算法全局搜索,提升计算效率,多次迭代得到2组点云之间的最优旋转矩阵、最优平移向量和最优尺度因子。仿真和实验结果表明,所提出的算法对空间目标（尺寸为20.30 m×7.85 m×26.56 m）实现空间点云配准,配准精度达到0.194 m,运行时间为16.207 s;与多尺度迭代最近点（S-ICP）算法相比,配准精度提高了0.131 m,运行时间提高了30%。所提出的空间点云配准技术可为场景重建和纹理匹配提供算法基础。      

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.     

一种基于区域划分的改进ORB算法

针对传统ORB算法所提取的特征点分布不均匀、存在冗杂，且不具有尺度不变性的问题，提出了一种基于区域划分的改进ORB算法。算法根据需要提取的特征点总数和所划分的区域个数计算每个小区域需要提取的特征点个数，解决了在特征点提取过程中特征点重叠和特征点冗余的问题；通过构建图像金字塔，在每一层图像金字塔上提取特征点，解决了ORB算法提取的特征点不具有尺度不变性的问题。实验结果表明:在不损失图像匹配精度的同时，所提算法提取的特征点更加均匀合理，在提取速度上也较传统ORB算法提升了16%左右。      

车身逆向设计中点云多视拼合技术

针对整车车身点云空间尺寸较大,数据量庞大,还原精度要求高等特点,提出基于骨架点的点云拼合算法,算法的基本思想是构造整车模型的骨架点和分块点云的mark点,由全等三角形法则搜索骨架点与mark点的映射关系,应用加速迭代的改进ICP(Iterative Closest Point)算法拼合整车点云.某厂轻卡整车点云的拼合实例证明,该算法拼合精度高,运算速度快,是拼合整车点云行之有效的方法.