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.      

遥感图像的快速配准方法

针对多传感器遥感图像的配准,提出了一种快速有效的图像配准方法.该基于分级候选点集匹配的配准算法充分利用了分级匹配和候选点集匹配方法的优点,减少了特征提取空间和搜索空间.并在同名控制点对的确定中引入距离计算,能更有效地确定同名控制点对,减少了误匹配率,增加的距离计算时间代价很小,而且不随图像大小发生变换,只与最终匹配点对数目有关.采用主观与客观判断相结合的方法进行配准评价,实验结果表明,该算法在图像存在一定背景噪声,同时具有平移、旋转的情况下,可以准确地进行配准,提高了配准速度和精度.      

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.     

一种改进的最小二乘景像匹配算法

为提高景像匹配系统的匹配速度和对初始定位误差、噪声的鲁棒性,对实时图与基准图之间的灰度分布关系进行分析,建立实时图和基准图之间的景像匹配模型,给出了一种改进的最小二乘景像匹配算法.该算法在最小二乘目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,辅助约束项隐含有对量测输入平滑性的约束,提高了匹配算法的稳定性,运用牛顿法推导出该算法的递推公式,该算法充分利用了综合目标函数的一阶、二阶导数信息,因此具有较快的收敛速度.仿真结果表明了算法的有效性.     

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.     

一种基于智能卡的指纹认证方案

利用智能卡安全的计算和存储能力,在智能卡上不仅存放指纹特征模板,而且还实现两个特征集合的比对,指纹识别算法的其它过程则由经过认证的读写设备来完成.指纹的预处理仅包括三个部分:基于8个离散方向的方向场计算,在脊线方向使用平滑算子而在垂直于脊线的方向使用增强算子的图像增强和直接对脊线进行跟踪的特征提取算法.比对过程中首先根据两个集合中的全等三角形求出它们的旋转和平移参数,然后对根据参数进行转换后的特征集合进行点模式匹配.根据实验获得的卡上比对时间和识别率表明该方法的合理性,可用于工程实践.     

面向空间抓取任务的目标轮廓跟踪方法

在空间抓取任务中,视场背景复杂,光照条件变化剧烈,而且存在相对运动。文章提出了一种新的动态轮廓特征检测跟踪方法。首先在灰度梯度法基础上,引入形状匹配、面积筛选和自适应灰度阈值调整方法,提高了轮廓提取的鲁棒性。随后,基于该提取结果,利用图像序列的时域相关约束辅助GVFSnake算法进行轮廓跟踪,提升了动态检测速度。最后,考虑到空间抓取任务的实时性需求,采用CUDA运算架构对算法进行并行化处理,并对一组序贯图像序列进行了轮廓跟踪实验。实验结果表明,此方法在CUDA平台下轮廓跟踪速率达到了10帧/s,在保证轮廓检测的准确性的基础上,明显改善了检测速度。     

基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法

图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法。提取局部图像特征,得到图像中的细粒度信息;提取全局图像特征,将环境信息引入到网络的学习中,从而得到不同的视觉关系层次,为联合的视觉特征提供更多的信息;将全局-局部图像特征进行联合,将联合后的视觉特征和文本特征进行全局-局部对齐得到更加精准的相似度表示。通过大量的实验和分析表明：所提算法在2个公共数据集上具有有效性。     

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%。      

探月飞行器软着陆光学自主导航的特征图形匹配方法研究

对基于特征图形匹配的月面精确着陆光学导航方法进行了研究, 包括图像特征点提取、特征图形构建以及特征图形匹配. 利用特征点间相对距离不变的特性, 确立特征点的连通规则, 解决存在平移、旋转和放缩等情况下的图形匹配问题. 利用多幅月面真实图片对算法进行仿真测试, 仿真结果验证了其有效性. 以所提出的特征图形匹配方法为基础, 设计仿真算例对导航方法进行验证, 结果表明, 基于特征图形匹配的光学导航方法可实时确定飞行器的位置和速度信息且精度较高, 是适用于探月飞行器精确着陆导航的有效途径.      

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。     

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

基于曲面拼接的球面全景生成算法

提出一种基于曲面拼接的球面全景自动生成算法.该算法包括球面投影、图像空洞消除、全局光强校正、图像匹配与缝合等关键步骤,实现了以固定视点为中心的4π立体空间内全方位场景观察.重点研究了水平和垂直方向的球面投影,完整保留了投影点空间信息,避免了因信息丢失造成的视图严重变形,甚至在两极无法展开的问题;采用"反算"插值的方法,解决了投影过程中因坐标离散化造成的图像走样及空洞现象;提出"分散全局累积误差"方法,对光照变化强烈的图像序列进行光强校正,克服了以往算法只对相邻而非全局图像进行光强调整的限制;利用基于特征的方法在曲面上对图像进行匹配和融合,生成视点空间内无缝平滑的球面全景图像.整个算法自动完成,光照鲁棒性强,拼接效果好,具有较高的应用价值.      

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.     

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。     

基于视惯融合的无人飞行器导航数据仿真方法

无人飞行器在卫星信号拒止情况下难以获得较高的导航精度。为此,需要研究基于载体自身传感设备的自主导航定位方法。立足于飞行器平台的视觉惯性紧耦合算法架构VINS-Mono,提出并设计了一种视觉惯性数据仿真方法,针对匀速直线运动过程无法恢复视觉尺度的问题,进行了初始化运动轨迹补充。仿真研究结果表明,该方法补充的轨迹能够很好地对齐视觉与惯性信息并恢复尺度,实现导航参数的正确求解。在理想条件下,500m平飞范围内定位误差占比不超过真值的3.5%,可作为评估卫星拒止环境下无人飞行器视觉惯性组合导航性能的参考方案。     

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.      

动基座条件下舰载机快速传递对准方法研究

为了研究海况与航母机动方式对舰载机捷联惯导快速传递对准的影响,以姿态误差角为研究对象,建立了惯导系统的比力方程和姿态微分方程。从误差传播机理出发,详细推导了速度匹配和速度加姿态匹配的误差模型,然后用卡尔曼滤波算法进行仿真分析。仿真结果表明,航母有一定摇摆幅度更有利于舰载机进行速度匹配或速度加姿态匹配;典型海况条件下,航母的机动方式对速度匹配传递对准方式影响较为明显。