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%。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

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。     

改进的SURF算法及其在电视制导中的应用

针对电视制导应用,提出了一种改进的SURF特征描述子目标跟踪算法。首先对SURF特征描述子的生成过程进行了改进,利用三角特征和对角特征设计了改进的SURF特征描述子,在保证区分能力的基础上提高了运算速度;基于SURF特征点匹配,设计了电视制导的匹配跟踪策略。仿真试验证明,基于改进SURF特征描述子的跟踪算法满足电视制导需求,同时运算速度达到了26f/s,比改进前提高了一倍以上,满足实时性要求。     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

基于 SURF算法和 Kalman预测的运动目标跟踪

SURF(Speeded Up Robust Feature)特征提取方法是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的改进,具有速度快和精度高等特点,但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法,该算法用特征点的中心近似目标最佳位置;通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置,建立自适应匹配窗口;最后,应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明,该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度比SURF算法有很大的提高。     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。