基于非参数边缘积分估计的局部特征描述子

为提高图像匹配性能提出了关于局部区域特征描述子的统计模型。该模型是一种基于梯度模值及方向分布的边缘积分函数模型。在离散梯度方向的边缘积分函数与梯度矢量场的模值累积方向直方图相同。采用基于核函数的非参数估计,估计了该函数,应用于尺度不变特征变换(SIFT)描述子。为了提高描述子的旋转不变性、独特性,降低运算复杂度,将特征点周围的局部区域作为圆形,由径向采样网格划分为8个子区域。在每个子区域估计边缘积分函数,特征向量由每个小块8个方向的函数值组成。实验表明,该描述子能够提高旋转变换的检测率(查全率),降低运算复杂度。      

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.      

一种改进的ORB特征匹配算法

针对现有的ORB特征匹配算法在图像模糊、光照变化、图像压缩、噪声条件下，匹配准确率下降问题，提出了一种改进的ORB特征匹配算法。首先，在提取特征点过程中，对图像进行网格化处理，并引入四叉树结构，使提取的特征点在图像中均匀分布，解决传统的特征提取方法遇到的特征点集中问题。然后，利用暴力匹配进行初步匹配，并采用交叉验证的方式，剔除部分误匹配，改善暴力匹配的结果。最后，利用高斯核对网格运动统计的结果做加权处理，优化统计结果，进一步剔除误匹配，得到准确率更高的匹配集合。实验结果表明:改进后的算法在图像模糊、光照变化、图像压缩和噪声条件下，平均准确率分别提高了3.5%、4.2%、2.2%和6%。      

一种地外天体路标图像的稀疏化表征方法

摘要： 针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris 算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天体路标信息;并针对图像旋转、尺度变化、图像噪声和尺度估计误差4种外界干扰,仿真对比改进算法与原FREAK算法、SURF算法的性能.仿真结果表明：提出的算法大幅减少计算量和特征描述子所占用的存储空间,同时能够正确匹配到更多的路标特征,鲁棒性更好,更适合地外天体着陆任务应用.     

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.     

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ASIFT的离线签名认证方法

通过分析现有局部不变特征方法及含伪装签名数据集的特点,提出了一种基于具有仿射不变性的尺度不变特征变换(ASIFT)的离线签名认证方法.该方法对签名图像进行预处理(包括灰度化和放缩),对处理后的图像进行ASIFT关键点检测和特征描述符提取,对从查询签名图像和参考签名图像中提取到的描述符进行匹配,对匹配的结果采用随机采样一致性(RANSAC)方法去掉错误匹配,并计算正确匹配点的描述符之间的平均距离;通过比较平均距离及正确匹配点的个数与给定阈值的大小来判断认证是否成功.使用了含伪装签名的数据库对提出的方法进行测试,实验结果表明该方法与现有方法相比等误率降低了5%.      

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.     

一种多帧相关滤波的星敏感器像素非均匀性误差校正方法

为了进一步提升星敏感器的星点定位精度,分析星敏感器的像素误差来源和形成机理,提出一种多帧相关滤波的像素非均匀性误差校正方法.根据星图中星点的位置确定质心定位域和局部校正域,利用当前帧星图信息和前一帧的局部校正域信息预测当前帧的校正域,满足校正条件后采用差分法校正质心定位域.实验结果表明,本文方法能够较好地预测星图的非均匀性噪声,提升星点定位精度,具有较好的鲁棒性.     

Research on navigation of satellite constellation based on an asynchronous observation model using X-ray pulsar

Pulsar navigation is a promising navigation method for high-altitude orbit space tasks or deep space exploration. At present, an important reason for restricting the development of pulsar navigation is that navigation accuracy is not high due to the slow update of the measurements. In order to improve the accuracy of pulsar navigation, an asynchronous observation model which can improve the update rate of the measurements is proposed on the basis of satellite constellation which has a broad space for development because of its visibility and reliability. The simulation results show that the asynchronous observation model improves the positioning accuracy by 31.48% and velocity accuracy by 24.75% than that of the synchronous observation model. With the new Doppler effects compensation method in the asynchronous observation model proposed in this paper, the positioning accuracy is improved by 32.27%, and the velocity accuracy is improved by 34.07% than that of the traditional method. The simulation results show that without considering the clock error will result in a filtering divergence.     

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%.      

基于幅度和相位联合的ATI动目标检测新方法

分析了影响SAR-ATI动目标检测干涉相位图中点幅度和相位分布的因素——包括雷达噪 声、杂波能量、地面RCS起伏以及成像时的旁瓣等.针对SAR-ATI检测时虚警概率过高问题, 基于幅度门限和相位门限联合动目标检测处理,提出了一种改进方法:首先对SAR每一个 通道的图像域中相位被污染的点作一次关于能量梯度的预滤波,在滤除了干涉相位图中相位 失效的点之后,根据雷达的固有噪声及干涉相位分布图,在概率意义下设定滤波门限进行 自适应幅度滤波;最后采用相位门限进行检测处理,有效降低了虚警概率;同时给出一个 由干涉相位图中统计量拟合出的动目标检测曲线经验公式,能够明显降低在低杂噪比条件下 的虚警概率.仿真结果验证了此方法的有效性.      

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.     

GPS/DRS/DMAP汽车定位导航系统

阐述了一种基于单片机的由速率陀螺、磁罗盘和里程仪组成的新型航迹推算系统及其工作原理,在此基础上设计了多级滤波组合方式GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)汽车定位导航系统,并通过地图匹配进一步提高定位精度,同时利用GSM(Global System for Mobile communications)进行定位数据的无线传输.跑车实验表明该系统具有较高的定位精度和可靠性.     

基于离散系数改进的VWKNN位置指纹定位算法

位置指纹算法是研究室内定位技术的主要方法,其中在线阶段的匹配算法是影响室内定位精度的主要因素之一。目前,在线阶段的匹配算法有最近邻算法、K近邻算法以及加权K近邻算法。其中,最近邻算法和K近邻算法都没有考虑到不同参考点和待定位点之间的欧氏距离对定位精度的影响,而加权K近邻算法虽然考虑到了欧氏距离对定位精度的影响,对最终的定位结果采用欧氏距离归一化处理进行加权,却没有考虑到AP信号的波动性对定位结果也会产生很大的影响。因此,针对在线阶段的匹配算法作出改进,提出了基于离散系数改进的加权K近邻算法。在离线阶段建立位置指纹数据库,在在线阶段使用离散系数来反映各AP信号的稳定性,进而对待定位点与参考点之间的欧氏距离进行加权,计算出所有的加权欧氏距离后,从中选取距离最近的k个参考点,估算出待定位点的物理位置。实验结果表明:基于离散系数改进的加权K近邻算法可以实现平均定位精度比K近邻算法提高15%~17%,较加权K近邻算法提高了11%~13%的定位效果。