基于多尺度Fourier描述符的二维轮廓曲线匹配

根据破碎物体碎片拼接的需求,提出一种多尺度Fourier描述符的二维曲线匹配方法.利用不同尺度的Gaussian函数对轮廓曲线进行滤波后,以Fourier变换的系数作为曲线的特征矢量,通过比较2条轮廓曲线特征矢量来判断轮廓曲线的相似性,实现曲线匹配和碎片拼接.结果表明该算法具有准确性、鲁棒性和容错性.     

农机障碍物目标识别与预警SIFT算法改进研究

农机障碍物目标识别与预警可以有效减少农机伤亡事故。如果将传统的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,简称SIFT)算法应用在农机障碍物目标识别中,特征描述符的运算相对来说比较错综复杂,匹配特征点的时间也比较长。提出1种改进的农机障碍物目标识别SIFT算法,该算法采取特征向量矢量和的方法构建64维度的简化描述符,依据金字塔的构造来匹配特征点。测试结果说明,改进算法对农机监测到障碍物图片匹配计算时间较原来的SIFT算法大幅减少,实时性提高。系统监测到石头等障碍物时,提出预警,有效减少了事故的发生。     

三维碎片拼合的轮廓提取和特征点检测

针对三维空间碎片的拼接,提出一种轮廓提取和特征点检测的方法。首先,采用一种简单、有效的方法来构建三维碎片数据的拓扑关系,并在此基础上提取碎片的轮廓曲线。对存在缺陷、拓扑关系难以建立的三维测量数据,中给出了相应的修改、调整方法。同时,提出了一种对轮廓进行重采样的方法来计算空间轮廓上每一点的曲率和挠率。将曲率和挠率相结合得出轮廓曲线上各点的全曲率,然后由全曲率值来检测碎片轮廓的特征点。轮廓曲线的描述就由其上每一点的曲率和挠率以及特征点来表征。实验表明了该算法的有效性和稳定性。     

融合特征描述符约束的3维等距模型对应关系计算

目的 为了更准确地构建3维等距模型之间的对应关系,本文提出了一种基于热核签名与波核签名的融合特征描述符计算3维等距模型对应关系的方法。方法 首先计算3维模型Laplace算子获得模型的特征向量和特征值;然后将所得到特征值和特征向量作为基参数分别计算源模型与目标模型的热核签名和波核签名,并将热核签名与波核签名融合为一个新的特征描述符。融合特征描述符作为模型上随机均匀采样点的约束,通过最小值匹配算法得到源模型和目标模型之间的对应关系。结果 实验结果表明,利用融合特征描述符约束进行计算得到的对应关系正确匹配率比热核签名约束计算得到的对应关系匹配率平均提高19.429%,比波核签名约束计算得到的对应关系匹配率平均提高4.857%。结论 本文提出的融合特征描述符适用于计算3维等距模型或近似等距的3维模型之间的对应关系,与单一使用热核签名或波核签名特征描述符相比,可以得到更加准确的对应关系。     

叶片传统特征和距离矩阵与角点矩阵相结合的树种识别算法

针对基于叶片特征进行树种识别的问题,本文在结合叶片纹理、不变矩以及传统形状共25维传统特征的基础上,自定义了叶尖角、边角均值等2个叶片轮廓特征,并以相似多边形定义及其推论作为理论依据,提出了一种基于叶片轮廓构建距离矩阵与角点矩阵进行树种识别的分类方法。该方法首先对树木叶片图像进行预处理,提取出归一化的叶片特征向量,然后利用KNN最近邻分类器筛选出相似度最高的前20个结果集(Top 20),然后构建距离矩阵和角点矩阵进行更为精确的识别匹配。在图像预处理阶段,为获取更为准确的叶片轮廓特征,利用叶片在HSV颜色空间中饱和度特征以及色度特征方面的显著差异性,设计了一种消除叶片阴影的图像预处理算法。在识别匹配阶段,利用Douglas Peucker approximation算法提取叶片轮廓的近似多边形,定义了距离矩阵、角点矩阵、矩阵中元素间相似度、矩阵相似度以及综合相似度计算方法,设计了全局匹配与局部匹配相结合的算法。该算法在Android系统的手机平台上进行了实现和运行验证,结果表明:在Flavia数据集中,对32种共1 907个正常叶片样本的识别准确率为99.61%,对32种共851个残叶样本的准确率为94.92%;在Leafsnap数据集中,对185种共23 147个Lab样本前5个结果集(Top 5)的识别准确率为98.26%。相对其他算法,该算法识别准确率更高,对叶片外形描述能力更强,对残叶、扭曲叶、阴影叶具有更好的鲁棒性,算法的实用性和适应性更强。      

视图特征的曲面重建方法研究

提出了一种基于视图特征的三维形体重建方法,根据分离视图的投影特征定义曲面特征,通过匹配二维视图特征识别曲面类型及参数,从而构造曲面线框图生成B-rep结构形体模型.利用曲面求交法求解三维二次曲面交线及高次曲线,解决了五点法及共轭直径法在求解二次曲线时采样复杂且耗时的问题以及无法通过视图投影获取高次曲线的问题.实验结果和算法分析表明,通过特征获得曲面类型再求交获得高次曲线的这一过程,是恢复二次或高次曲线的行之有效的方法,而且计算效率也有较大提高.     

一种新型的基于形状空间投影的形状匹配方法

提出了一种新型的形状匹配方法,该方法通过在2种形状空间中进行投影来实现.首先,训练一组同类形状以建立一个B样条曲线形式的点分布模型(PDM);然后以形状均值为模板,构造一个仿射变换形状空间(ATSS);再将CV模型作为形状的变形驱动力进行变形.为了限制变形的程度,先将形状投影到ATSS得到最相似的线性匹配结果,再将该结果投影到PDM张成的形状空间(PDMSS)中得到最相似的非线性匹配结果.本文方法不需要计算点对应关系,而且通过形状空间投影实现了目标函数时间耗费的线性化.本文在MNIST手写数字数据库、MPEG7、ETHZ形状数据库和路面交通标志数据库上与同类方法进行了对比实验.实验表明,本文方法与现有的同类方法相比,在较大形变的情况下能更准确和快速地完成形状匹配,达到目标识别的目的.     

奶牛形体图像处理中尺度不变特征变换特征点检测与匹配策略的应用

针对奶牛形体图像,分析尺度不变特征变换特征点检测与匹配算法的应用特点,提出一种全自动图像格式转换,尺寸调整,特征点检测,特征点匹配,数据存储策略.结果表明,该策略定位特征点精确,数据有效性强,匹配结果准确.     

基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法

针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法.首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配.然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像.对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准.比起尺度不变特征转换(SWT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性.     

基于图像处理的水稻叶片三维可视化研究

介绍利用数字图像处理技术提取水稻叶片几何参数及边缘轮廓曲线的方法,分别利用三角网格化技术和贝塞尔曲线来描述叶片边缘信息,并对2种方法进行比较。通过二次生长曲线方程实现了水稻叶片的三维建模及可视化表达。     

基于简约束三角形剖分的果实表面模型重建

【目的】研究轮廓线三维表面模型重建中存在的嵌套、分叉和投影交叉等复杂轮廓的轮廓匹配问题。【方法】在定义轮廓距离基础上,制定了轮廓匹配的2条准则,构成拓扑结构简单的轮廓对,针对一对多且投影交叉的轮廓对,采用等比放大方法进行预处理,利用简约束算法对放大后的轮廓对进行剖分。用实际算例对提出的重建方法进行了验证。【结果】算例验证表明,提出的重建方法能快速进行拓扑结构复杂的轮廓剖分,重建合理的表面网格模型,重建只存在轮廓嵌套的南瓜模型需19.673 ms,重建最复杂的莲藕模型需51.845 ms。【结论】通过对果实MRI图像序列提取的轮廓进行剖分,能够快速进行果实表面重建。     

树木枝干点云数据的等值线提取

通过三维激光扫描技术得到的树木枝干点云数据,不仅数据量大,而且特征复杂,不适合采用传统的方法提取等值线。对此,首先把点云数据中树木的枝和干分为不同的部分,然后建立点云的分层模型,并分析点云在树高方向上的数据量分布。在高精度采样下,将分层点云作为等值线的采样数据,对每层数据中不同部分的树木枝干点云分别采用凸包算法进行连接,建立树木枝干的等值线模型。结果表明:在没有先验等值线知识和建立点云对象模型的条件下,利用迭代的凸包算法可以有效地对树木枝干离散点云数据进行连接,得到的等值线符合一般等值线的特点。最后通过实例验证了方法的适用性。图8表1参11     

外轮廓与花纹特征相结合的平面鞋印图像识别的研究

采用鞋印形状特征提取技术,提出基于外轮廓、内部花纹形状特征的鞋印图像识别方法。采用各分区纵横比、特征点来表示鞋印外轮廓特征,内部的花纹特征用傅立叶描述子和链码来表示。实验结果表明,该方法具有快速准确、科学实用等优点。     

基于支持向量回归机的三维人脸建模方法研究

提出一种新的三维人脸建模方法,该方法首先运用双目立体视觉原理从不同角度获得人脸的两张照片,在一张照片上选定特征点,通过匹配在另一张照片上得到对应的特征点,然后从空间立体几何知识出发,根据两张照片上特征点的坐标以及拍摄时的参数,计算其三维坐标,利用支持向量回归机（SVR）对其进行回归预测建模,最后经纹理贴图,得到具有纹理特征的特定三维人脸模型。仿真实验结果表明,该方法获得的三维人脸模型较为逼真。     

背景互信息约束的SIFT特征匹配

在SIFT局部特征的基础上,扩大了SIFT局部特征描述子,构造了半全局信息的背景环,并将背景环的互信息引入到相似性计算.实验结果表明,该方法与SIFT影像匹配算法相比,有效地提高了匹配的正确率,且对旋转图像的特等匹配具有一定鲁棒性;与全局配准算法相比较,提高了一倍以上的计算效率.     

鼢鼠挖掘活动及爪趾几何特征量化分析

[目的]量化分析东北鼢鼠的挖掘活动规律、爪趾几何结构特征以及爪趾内外轮廓线特征。[方法]以东北鼢鼠为研究对象,观察和分析了东北鼢鼠爪趾的几何结构特征;对东北鼢鼠的挖掘活动进行观察;利用MATLAB软件的数字图像处理功能提取前爪中间趾边缘特征图像,并对边缘轮廓进行了曲线拟合,得到了内外轮廓拟合曲线方程,并对曲线的曲率进行了计算。[结果]试验表明,东北鼢鼠前爪爪趾粗壮,尖而利,前端呈楔形,利于挖掘;东北鼢鼠的挖掘过程可以分为掘土、踢土、推土、食物或障碍处理、修补洞道等;前爪第三趾外轮廓曲率变化较小,表面光滑平顺,减少挖掘阻力,保证了挖掘的洞道表面平整;内轮廓曲线曲率变化较大,利于爪趾入土,在掘土过程中土壤易于沿爪趾表面翻转滑落。根据前爪中间趾内轮廓曲线设计了一种具有仿生结构的苗间除草铲,仿真结果显示仿生除草铲能在除草过程中承受更大的力。[结论]研究可为后续土壤挖掘和切削工具的仿生设计提供技术参考。