一种月球车视觉系统的匹配算法

 对采用双目视觉来实现月球车自主导航提出了一种快速匹配的方法。首先,对相机的内外参数进行精确地标定,通过两相机的外参数对图像进行核线纠正,生成消除上下视差的核线;然后,在核线图像上,采用相关系数法进行由少到多的粗匹配,对匹配结果进行多重的检验,接着用最小二乘方法进行亚像素的精确匹配;最后,在匹配的像点间构建Delaunay三角网,建立两图像重叠区域的匹配关系,实现稠密匹配。对该方法进行了多组实验,实验结果表明:该方法可以快速、可靠地实现稠密的图像匹配。     

三维Euler方程的自适应非结构网络计算

介绍一种三维自适应非结构网格的Euler方程求解技术。采用有限体积中心差分的格点格式对Euler方程进行空间离散,多步龙格-库塔时间推进,并采用当地时间步长、焓阻尼修正等加速收敛。采用Delaunay三角剖分技术生成三维流场的四面体网格。网格自适应技术中的网格局部加密也采用Delaunay三角剖分技术。最后用ONERAM6机翼的跨音速绕流计算说明本文方法的有效性。     

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。     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.     

三维复杂域的Delaunay三角剖分

介绍一类自动生成内点的Delaunay三角剖分算法 ,其中包括重心插点法 ,外心插点法和Voronoi边插点法。该类方法适用于二维和三维复杂计算域的非结构网格生成 ,所需人工干预少 ,使用方便 ,计算效率高 ,生成的网格质量也很好。文中并给出几个算例说明本方法的应用。     

约束数据域Delaunay算法详述及进展

约束数据域三角剖分一直是近年来网格剖分技术中的一个研究热点,也是计算几何及其相关领域的主要研究课题之一,Delaunay三角化具有很好的理论基础和数学特性,一直在网格剖分中占有重要地位[1],在详细叙述现有约束数据域Delaunay三角网生成算法的基础上,提出了CDT在不连续等值线图绘制上存在的难点及三角网的应用前景.     

基于不变特征和映射抑制的航拍视频图像配准

针对航拍视频图像在光学变换和几何变换下特征匹配容易产生误匹配,以及匹配精度不一致等问题,提出一种结合不变特征和映射抑制的航拍视频配准算法。首先,利用Harris检测器在尺度变化下的局部区域内选择出最稳定角点,并利用分区检测方法提取出分布均匀的角点作为待配准点。然后,计算以特征点为中心邻域窗口的描述符,通过比较两幅待配准图像特征点邻域描述符的欧式距离,提取出初始匹配点对。对匹配对点集建立D-三角网图,利用映射抑制方法提取出精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。大量实验表明,所提方法对航拍视频图像配准具有较强的适应性且配准精度高。     

基于Kinect三维重建的地下井室可视化方法研究

针对现有地下井室病害探测与维护方法的不足,提出了一种基于Kinect三维重建的地下井室可视化方法,以实现其三维可视化探测与维护.还提出了一种基于多项式曲面拟合的Kinect深度测量误差修正方法,利用联合双边滤波算法对深度图像数据进行预处理;结合SIFT特征匹配和改进的RANSAC算法获取相邻点云间的初始位姿,并利用基于邻域特征的ICP算法进一步实现不同视角点云的精确配准,从而获取全局一致的稠密三维点云.最后,在三维稠密点云的基础上进行曲面重建和纹理贴图,以实现地下井室真实三维重建.实验结果表明:所提方法可有效修正Kinect深度相机的深度测量误差,在0.5～4.5m的测距范围内,其三维重建精度可达2cm;在4.5～7m的测距范围内,精度也可以保持在4.5cm以内.所提重建方法可实现地下井室真实场景的三维可视化,为地下井室的探测和维护提供了技术支持.     

基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法

针对微小型无人机(UAV)自主运动状态估计问题,提出了一种基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法,运动状态估计系统由微惯性测量单元(MIMU)和2个摄像机组成.根据微惯性测量单元的输出更新无人机运动状态,同时由摄像机获得周围环境的图像序列,从序列图像中提取特征点,并对这些特征点进行匹配、跟踪,测量序列图像...     

基于侧扫声纳图像的AUV侧向速度估计与DVL粗差检测

复杂水底环境和自主潜航器(AUV）机动会造成Doppler测速仪(DVL）速度测量结果中出现粗差,提出一种检测DVL速度粗差数据的方法。该方法利用侧扫声纳图像数据,结合SIFT特征匹配算法求取声纳图像的边缘特征点。根据声纳图像成像原理,计算出每一帧图像相对上一帧图像对应特征点像素的横向平移量;结合特征像素平移量与AUV实际横向位移的比例尺度关系以及声纳侧扫周期推算出AUV侧向速度。该侧向速度用于检测水下组合导航中DVL的速度粗差,在几十米水深的浅水区,该方法能够检测并剔除出大于0.2m/s的DVL侧向速度粗差,显著减小DVL前向速度误差。算法可实时实现,改善AUV水下组合导航性能。     

Delaunay triangulation and image dense matching in view synthesis

Ｔｈｅｔａｒｇｅｔ［１,２］ｏｆｖｉｅｗｓｙｎｔｈｅｓｉｓｉｓｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｏｍｅｖｉｅｗｓｏｆａｓｃｅｎｅｂａｓｅｄｏｎｓｅｖｅｒａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖｉｅｗｓｏｆｔｈｅｓａｍｅｓｃｅｎｅ．Ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｖｅｒｙｕｓｅｆ...     

基于点特征的干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像自动配准算法

 在基于点特征的遥感图像配准过程中，特征点的自动提取和准确匹配是影响配准精度的关键。本文提出了一种干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像对的自动配准算法，利用特征点的高曲率结构设计了模板，完成了特征点检测；根据匹配点对之间距离相近的结论设计了匹配算法，进行了特征点对的匹配。文章首先通过边缘检测和模板相关提取特征点；其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系；最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准。实验结果表明，该算法具有较高的配准精度。     

基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法

为实现室内结构化环境中仅依靠激光雷达数据进行实时自定位并创建精确的特征地图,提出了一种基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法.几何特征关联与匹配方法的优劣很大程度上影响SLAM的实时性和精度.结合室内结构化环境的特点,提出了一种完备端点定义与提取方法,将直线段特征与完备端点进行关联,优化几何特征扫描匹配过程.此外,姿态角收敛是SLAM进行机器人位姿估计和求解一致性的关键.为确保姿态角准确收敛,采用了基于直线拟合认知的姿态角加权几何平均求解方法.实验证明,提出的SLAM方法得到的定位精度在100mm内,建图精度也较高,能胜任室内SLAM.     

低照度小样本限制下的失效卫星相对位姿估计与优化

低照度图像信息受损严重,会导致失效卫星的位姿估计精度和鲁棒性降低。基于此,提出了无监督生成式对抗网络低照度图像增强模型。生成器以U-Net网络为基础,并设计密集残差连接结构。判别器设计为全局-局部的双辨别器结构,由传统的单一标量扩展为多标量判别。在小样本的条件下,基于进化训练与并行训练方式改进基于SinGAN的数据增广方法。最后,在基于ORB-SLAM位姿初始化的基础上,建立特征信息的局部地图,克服位姿估计对参考帧的依赖;通过关键帧ROI的稠密匹配,建立关于平面法向量和单目相机安装高度的非线性优化模型求解尺度因子;通过闭环检测后的相似性变换,构建关键帧集合的联合位姿图优化方程,实现对位姿矩阵的全局校正。实验结果表明：测量稳定后,低照度图像的姿态角误差最大值为4°,而图像增强后的姿态角误差最大为0.5°;对于以角速度20°/s运动的失效卫星旋转5周,相对静止下的跟踪测量为5周,1 m水平方向机动下的跟踪测量为4.5周。可以满足失效卫星相对姿态测量的任务需求。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

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。