BP网络实时图像自动选取算法研究

实时图像的自动选取是景像匹配自动化的关键技术.提出了一种基于神经网络的实时图像自动选取算法.仿真研究表明,引入Sobel算子的3层BP网络实时图像自动选取算法结构简单、训练时间短和分类准确性高,其并行处理能力能满足景像匹配技术的实时性要求.经最小二乘和Bayes精匹配算法检验,实时图经此网络选取、粗匹配和精匹配,可达到高于0.5像素的定位精度.     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

基于特征点集的匹配算法应用于卫星姿态确定

综合了灰度与几何特征匹配方法,依据局部纹理能量分布选取特征点集,并利用特征点集的几何约束关系构建了可描述图像整体特征的模板.通过逐步求精方法实现了实时图像与基准图像的匹配.首先通过特征点集匹配进行粗搜索;然后通过精搜索以及角度校正得到实时图像中目标偏移旋转量.该特征点集算法与传统图像匹配算法相比较,在保证精度的基础上能提高匹配速度,且具有一定的旋转不变性和抗噪性.仿真实验证明了该算法的可行性.      

基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法

提出了一种基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法.建立了基于目标位置、目标大小和目标灰度的3层匹配距离,将3个距离加权综合得到目标匹配的距离函数.以目标链为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的观测目标作为目标链的数据后继,再以此观测目标为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的目标链作为该目标的数据前驱.当且仅当匹配对象之间前驱与后继关系同时成立时认为二者匹配成功.将已有目标链分为4类,将当前帧观测目标分为2类.分析各类数据间可能存在的匹配关系,利用上述方法进行匹配运算.对于目标遮挡等情况,基于目标运动轨迹的瞬时直线性和均值滤波原理,将某时间段内的目标质心坐标作为输入数据得到回归直线,预测下一时刻的目标质心位置.目标大小和灰度预测数据由该时间内均值滤波得到.本算法在多人体跟踪实验中取得良好效果.     

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.     

基于相似度曲面二阶差分的景像匹配算法

在分析景像匹配相似度曲面特性的基础上,提出了采用相似度曲面二阶差分为最小作为选取景像匹配点的准则,并进一步给出了利用该准则得到的匹配点的置信度指标. 与传统的景像匹配相似度最大值准则相比,该准则可有效地提高匹配概率(在本仿真实验中,采用修正相关系数(CCF)算法的匹配概率由92.7%提高到98.1%),给出的置信度指标也较好地表示了匹配点的可信程度,并可作为剔除误匹配点的一种参考标准.      

基于渐非凸渐凹化过程的子图匹配算法

如何实现外点存在情况下的鲁棒高效匹配是图匹配领域的关键问题之一.针对此问题,提出将渐非凸渐凹化过程(GNCCP)用于子图匹配,即将外点存在情况下的图匹配问题建模为一个基于相似矩阵的二次组合优化问题,然后通过扩展GNCCP来近似优化,是一种新的采用二阶约束图匹配算法.相较于现有算法,提出的算法优势在于可以泛化目标函数定义方式,有效处理外点存在的情况的图匹配问题,且能同时实现有向图匹配和无向图匹配.人工数据与真实数据上的实验证实了算法的有效性.      

基于等值线约束的地磁匹配方法

地磁辅助导航是组合导航技术研究的新方向.简要介绍了地磁辅助导航的基本原理和发展现状,并重点对地磁匹配方法进行了研究.地磁匹配是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯性导航系统的误差积累.提出了一种改进的基于等值线约束的相关匹配算法,能够有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯性导航系统的积累误差.仿真实验证明,该算法能有效提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.该算法对航向误差具有一定的适应性.      

一类有色噪声干扰随机系统最小二乘递推辨识

提出一类有色噪声干扰随机系统的辅助模型最小二乘递推辨识算法.此算法结合辅助模型辨识思想和递推增广最小二乘理论,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中未知中间变量,用估计残差代替信息向量中不可测噪声项,从而可以运用递推辨识思想来估计系统所有参数,包括噪声模型参数.仿真例子说明提出算法的有效性.      

基于最小二乘法的椭圆拟合改进算法

基于最小二乘法研究了一种改进的椭圆拟合算法.最小二乘椭圆拟合算法,由于包含误差较大样本点在内的所有样本点都参与运算,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差.针对这种情况,采用随机理论的思想,先随机选取6个点拟合椭圆,然后计算与此椭圆匹配的所有样本点个数.重复此过程一定次数,采用投票机制,匹配样本点多的椭圆即为最优椭圆,构造了一种快速准确剔除误差较大样本点的改进椭圆拟合算法,并在实际图像应用中验证了算法能够有效地处理包含有较大比例误差点的样本空间,拟合出具有高精度的椭圆,并且算法的速度能够满足实时性的要求.      

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。     

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.      

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.     

一种基于三角形重投影的虚拟视角合成

相比较传统的视角插值合成方法只能在基线上合成虚拟图像,提出的一种基于三角形重投影的虚拟视角合成方法,可以在已知少数几个匹配点的情况下,将场景内容自动迭代划分为一致和非一致三角形区域,通过不同策略的三角形重投影实现更加自由的视点的虚拟图像合成.划分过程中引入直线段约束可以解决直线纹理在三角形接缝处的畸变问题,保证最后的合成图像中场景表示在此处的连续性.利用设计的可信度函数,沿一定搜索路径可找到更多的新匹配点,从而带来更多的一致三角形区域.将此方法应用到虚拟彩色图像的合成,实验结果证明了此方法可以在更大视点范围内合成逼近于真实图的虚拟图像.     

一种基于角点引导的快速立体边缘匹配方法

提出了一种新的基于角点引导的快速立体边缘匹配方法.在匹配过程中,为了保证其快速性引入了两种新约束:角点约束与边缘约束.首先,利用匹配的角点信息引导边缘的匹配,对如何利用已匹配的角点引导边缘匹配进行了详细的阐述,同时,在引导过程中提出了只利用8个方向的区域扩张方法,进一步保证快速性.其次,提出边缘约束实现点与点的匹配,使搜索范围仅限制在几个像素内,再利用极线约束实现点的匹配,必要时可结合灰度相关约束.结果表明:该算法取得比较好的匹配效果,引入的两种约束在很大程度上提高了速度和正确率,边缘点匹配的正确率高达97%以上.      

SAR图像超分辨与点扩展函数扰动校正算法

推出基于贝叶斯概率公式的SAR(合成孔径雷达)图像超分辨的最大估计(EM)算法,实现SAR图像雷达截面积的重建.本算法成功地将图像场景的先验知识纳入到图像的重建过程之内,有效提高了图像的分辨力,并采用点扩展函数参数化模型,通过估计该模型的参数,抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了SAR图像的超分辨.本算法的关键是构造合理的点扩展函数模型,能够同时拟合SAR图像数据和成像系统参数的相关信息.     

近前视弹载SAR的改进后向投影成像算法

针对现有的弹载合成孔径雷达(SAR)大斜视算法所处理的斜视角度受限,传统的后向投影(BP)算法运算量大以及已有的快速后向投影算法不能进行并行处理等问题,提出了一种适于并行处理的近前视弹载SAR的改进后向投影算法.首先根据近前视弹载SAR的几何关系,建立回波信号模型,然后在距离方向上对弹载SAR扫描场景进行等间隔分割,在合并子孔径的同时分裂图像,达到所需图像精度时停止合并和分裂,再相干叠加反向投影到扫描场景的分割小区域内的回波,这样就会得到扫描区域的弹载SAR图像.对于各个条带可以采取并行处理来分别成像,可以进一步提高成像速度.最后利用仿真回波数据和实测回波数据对本文改进算法进行验证,通过与其他算法的比较,证明了本文改进算法可以处理高达86°的近前视场景,并且处理速度大大快于传统BP算法的处理速度,再配合并行处理划分的条带,处理速度会快于现有的改进BP算法的处理速度.      

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.