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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。 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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基于控制线方法的机载SAR和可见光图像匹配应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
根据无人机(UAV)景象匹配导航的现实需求,对具有典型人造场景的机载合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像,提出一种基于直线特征的SAR图像与可见光图像配准方法.首先,利用改进的直线段检测(LSD)方法提取图像直线特征;其次,构造控制线并设计了一种基于控制线的图像配准方法;最后,依据仿射变换模型实现了待配准图像的精确自动配准.实验表明,在SAR和可见光图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍能精确配准图像,且运算时间大幅减少,能够满足一些实时性较强的应用. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程,使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法,如尺度不变特征变换(SIFT)结合随机抽样一致(RANSAC)用于SAR图像配准时,由于受到乘性相干斑噪声的干扰,配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法,在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中,利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像,并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准,提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明:所提算法相比于SIFT+RANSAC算法,同名点数量增加,误匹配点对减少,均方根误差减小,对相干斑噪声具有较强的鲁棒性,配准效果得到了显著提高。 相似文献
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针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题,提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征,从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上,使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后,通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明,该方法的配准成功率达到92.5%,配准精度达到0.0434m,配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%,实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。 相似文献
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无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术 总被引:4,自引:0,他引:4
设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。 相似文献
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针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。 相似文献
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航拍视频帧间快速配准算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为应对相机运动的影响,提出了一种快速有效的无人机(UAV)视频相邻帧图像配准算法。通过空间分布约束和角点量限制来筛选有效的FAST特征点,引入自适应阈值提高特征点检测的环境适应性,采用训练得到的不相关采样点集对特征点进行二值描述,以获得准确快速的特征描述,并通过最近邻算法根据汉明距离获得特征匹配对,最后运用RANSAC方法得到帧间仿射变换模型参数,消除相机运动带来的影响,为后续运动目标检测与跟踪提供保障。实验结果表明该算法快速、稳定,具有较高的环境适应性,能够满足无人机系统视频图像配准的要求。 相似文献
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对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。 相似文献
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为了提高空管自动化水平并降低运行成本,提出一种基于计算机图像处理技术的民用航空器注册号识别方法.首先将全局阈值分割算法与形态学分割算法结合,实现对航空器图像中注册号的精确定位.然后采用主成分分析法解决注册号倾斜校正问题,并分别针对粘连和非粘连情况的注册号字符进行有效切割.最后利用基于特征提取的模板匹配算法,完成对注册号字符的准确识别.在此基础上,基于MATLAB搭建实验测试平台对上述方法进行仿真验证.实验结果表明,方法能够针对不同角度拍摄的航空器图像快速、准确地识别其注册号,单幅图像识别耗时在0.5 s左右.相比于其他方法,在图像拍摄方面要求较低,有效性与鲁棒性较高,计算速度较快,可以满足实时监控的需求. 相似文献
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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. 相似文献
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为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。 相似文献
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