基于SIFT算法的图像匹配研究

图像匹配是计算机视觉、摄影测量等领域的基本问题,SIFT算法由于具有旋转和尺度不变性等优良性能被广泛使用,但也并非完美。针对SIFT算法的适用性问题展开研究,采取三组图像进行匹配,SIFT算法采用SIFTGPU的实现版本。实验结果表明,大部分情况下,SIFT算法可以得到较多可靠的同名点,但如果图像中纹理单一或者重复纹理较多以及成像时角度差异过大,容易造成SIFT算法匹配质量降低。     

一种改进的Hausdorff距离的图像匹配算法仿真分析

在农作物病虫害的图像诊断中,应用基于Hausdorff距离的边缘图像匹配算法可简便计算。但Haus-dorff距离缺点是不能处理目标被遮掩和外部点存在的情形,鲁棒性不足。针对传统Hausdorff距离匹配算法的缺点,引入一种改进的Hausdorff距离算法。改进的Hausdorff距离匹配算法可以对有噪声、遮掩、分辨率降低和水平角度旋转的图像进行很好的匹配。通过仿真,证明了改进的Hausdorff算法具有更强的鲁棒性和适应性,能在有畸变的图像中估计出最佳的匹配位置。     

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.     

针对SIFT及其变体的图像匹配性能比较

由于尺度不变特征变换算法(SIFT)及其变体(PCA-SIFT、GCSIFT、SURF、ASIFT)在图像匹配应用的广泛性,总结各自特点及比较它们性能具有实际的意义。首先系统地分析了SIFT及其变体,然后在尺度和旋转变化、光照变化、模糊变化、仿射变化四种图像情况评估了它们的性能。实验结果表明在尺度和旋转变化上SIFT执行最好;在光照和模糊变化上GCSIFT执行最好;在仿射变化上ASIFT表现最好;在所有情况下PCA-SIFT性能总是第二和SURF性能最差。     

一种草莓图像立体匹配方法

提出了一种基于尺度不变特征变换和随机抽样一致算法的立体匹配方法。首先采用SIFT算法提取左右草莓图像的特征向量,再运用RANSAC和极线约束法对两幅图像进行特征点匹配,以降低特征点对之间的错配率,提高图像匹配精度。最后利用双目立体视觉原理对图像各目标进行匹配试验。结果表明,该算法较传统方法平均匹配精度提高50%,算法时间缩短66%,可满足草莓收获机器人视觉系统在自然采摘作业环境下的工作要求。     

基于点匹配的区域拷贝篡改检测

图像区域拷贝是一种常见的数字图像篡改技术,目前的大部分数字图像区域拷贝取证技术未考虑旋转和缩放因素。提出一种新的基于点匹配的图像区域篡改检测算法。首先利用尺度不变旋转变换（SIFT）寻找图像中的关键点,使用主成分分析法(PCA)对关键点进行降维描述,然后利用关键点特征向量的相似度寻找关键相似点。实验表明,该算法不但能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,还能有效抵抗噪声污染、有损压缩以及旋转等攻击,并有效地减少运算量,提高了检测效率。     

海参捕捞装置导航中低成本陀螺仪的降噪研究与试验

针对MEMS陀螺仪输出信号中含有的随机漂移噪声造成海参捕捞装置惯性导航精度明显下降的问题,采用时间序列分析法和Kalman滤波算法,对MEMS陀螺仪随机漂移噪声的削减问题进行研究。以MEMS惯性测量单元的实测数据和三维电子罗盘测量的姿态角为样本,对本研究的低成本陀螺仪的降噪效果进行测试,试验结果表明:1)经过降噪处理后的陀螺仪随机漂移信号的方差比陀螺仪原始采样信号的方差降低1个数量级,显著改善了陀螺仪随机漂移数据的精密度;2)以高精度三维电子罗盘实测的姿态角作为参考基准,将降噪后的陀螺仪随机漂移数据导入捷联惯导姿态更新算法程序,在300s时间内,解算出的俯仰角、横滚角和航向角的均方根误差RMSE全部小于1°;与降噪前相比,相应的俯仰角、横滚角、航向角的RMSE分别降低了170.5、97.6和42.5倍,明显提高了惯性导航精度。     

移动队列规则耦合角度约束的医学图像匹配

当前医学图像的特征匹配主要依靠像素灰度来完成,但是像素灰度对空间信息不敏感,当匹配图像之间存在灰度信息不均衡以及噪声干扰时,将导致误匹配率较高,对此,本文提出了一种基于移动队列规则耦合角度约束的医学图像匹配算法.首先,利用高斯金字塔模型对源图像进行滤波预处理,以减少源图像中存在的噪声等干扰;再利用Harris算子对预处理后的源图像进行特征检测,获取图像的特征点;然后,利用SURF(Speed Up Robust Feature)特征描述子,获取特征点对应的特征描述子.并通过尺度空间理论获取特征点集,通过将特征点集进行排序来形成队列,从而设计移动队列规则,完成特征点的匹配;最后,通过求取匹配特征点间的夹角,形成角度约束模型,对匹配特征点进行提纯,剔除伪匹配特征点,使得匹配准确度得以提升.从仿真实验结果与分析可见,在对医学图像进行匹配时,本文所提出的方法具有匹配精度高、鲁棒性能好等特点.     

基于三轴旋转的旋转光纤捷联惯性导航系统

介绍了基于旋转惯性器件的惯性导航系统的工作原理。根据该方案的思想对捷联惯性导航系统加以改进,设计了可绕三轴旋转的IMU机构,建立了旋转机构误差模型。仿真结果表明,该机构符合最初对它的设计要求,即提高了导航系统关于横滚、俯仰姿态的精度,同时也达到了通过三轴旋转提高航向角跟踪精度的目的,故弥补了目前研究的旋转惯导系统无法调制航向角精度的缺陷。此外。这该绕三轴旋转的惯导系统还可以根据六位置旋转法原理实现实时标定功能,从而进一步改善系统性能。     

前景判别的局部模型匹配目标跟踪

目的 在复杂背景下,传统模型匹配的跟踪方法只考虑了目标自身特征,没有充分考虑与其所处图像的关系,尤其是目标发生遮挡时,易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种前景判别的局部模型匹配(FDLM)跟踪算法。方法 首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像分割成若干超像素块。然后,将所有的超像素块组建向量簇,利用判别外观模型建立包含超像素块的目标模型。最后,将建立的目标模型作为匹配模板,采用期望最大化(EM)估计图像的前景信息,通过前景判别进行局部模型匹配,确定跟踪目标。结果 本文算法在前景判别和模型匹配等方面能准确有效地适应视频场景中目标状态的复杂变化,较好地解决各种不确定因素干扰下的跟踪漂移问题,和一些优秀的跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Lemming、Liquor、Shop、Woman、Bolt、CarDark、David以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为9.76、28.65、19.41、5.22、8.26、7.69、8.13、11.36、7.66,跟踪重叠率分别为0.69、0.61、0.77、0.74、0.80、0.79、0.79、0.75、0.69。结论 实验结果表明,本文算法能够自适应地实时更新噪声模型参数并较准确估计图像的前景信息,排除背景信息干扰,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

一种块匹配的图像修复算法

在研究Criminisi算法的基础上,提出了一种新的图像修复算法。根据图像待修复点梯度的大小,在源区域中确定其匹配区域的范围,减少搜索次数;以到待修复点距离从小到大的方式搜索匹配块,应用最近最优匹配块对图像进行修复;提出新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验表明,本文提出的图像修复算法具有较好的图象修复效果,并且计算复杂度低,效率高。     

Development of a virtual reality GIS using stereo vision

This paper presents an integrated virtual reality geographic information system (VRGIS) based on computational stereo. In this system, three-dimensional (3D) and 360° panoramic scenes are reconstructed from multiple stereo image pairs acquired with a mobile stereo machine vision system. The spatial coordinates of panoramic scenes are registered to electronic maps to obtain a real scale VRGIS that is capable of efficient retrieval of spatial information and allows for navigation in virtual reality. A software program was implemented for image processing, coordinate transformation, 3D surface model building, data fusion, digital mapping, and database management for the VRGIS. In setting up 3D models for the virtual reality environment, we focused on comparisons of pattern matching algorithms for creating disparity images from stereo pairs, and adopted the graph cut method and the non-parametric local transform method in our system. Following the computation of disparity images, they are transformed into cylindrical coordinates and stitched into a 3D and 360° panoramic scene. In order to allow for virtual reality navigation, the panoramic scene is further cast into 3D triangular surface model for fast texture mapping using memoryless simplification algorithm. The effects of reducing the number of edges in a 3D surface model on computation time and discrepancy from 3D surface model with no edge reduction were also analyzed. Experimental results show that the discrepancy was about 13% when 80% edge reduction was applied to create the approximate 3D surface model. This indicates a significant computational and memory reduction while the computer graphic display of the scene model was still visually satisfactory. Finally, multiple 3D scenes were integrated into a site on the electronic map permitting the user to navigate through location to location in a virtual reality environment. The developed system may serve as a versatile platform in establishing field information for many applications such as precision agriculture, vehicle automation, geographic visualization, archaeology site modelling, etc.     

内河船载导航系统单点定位匹配方法研究

内河导航系统中,若导航目标的测量结果偏离了河道,将是一种不可接受的误差。为此提出了一种简单高效的导航系统单点定位匹配方法,该方法通过对河道进行边界数据采集,并以此作为控制点,结合 GPS 测量结果,计算出新的修正位置,然后使导航目标始终保持在河道范围内。该方法在实际应用中效果良好。     

SINS/Two-Antenna GPS组合导航系统设计及实现

对SINS／two—antenna GPS全组合导航系统进行了研究，建立了相应的误差模型和系统观测模型，特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法，并进行了系统硬件集成设计。仿真结果表明：该设计改善了系统性能，提高了导航定位的精度、可靠性和实用性。     

Efficient registration of optical and IR images for automatic plant water stress assessment

Automatic registration of optical and IR images is a crucial step towards constructing an automated irrigation control system where plant water information is sensed via thermal imaging. The scene of the IR image is assumed to be completely included in the optical image and the alignment between the common scene in the two images may involve translation and rotation by a small angle, though a small scale difference may also be present. This automatic registration of data from two quite different, non-rigid imaging regimes presents several challenges, which cannot be overcome using common image processing techniques. In this paper, a fully automatic image registration algorithm for the alignment of optical and IR image pairs is described, where Pearson's cross-correlation between a pair of images serves as the similarity measure. A computationally efficient algorithm is designed and packaged as a software application. This work provides an intervention free process for extracting plant water stress information which can be fed into an automated irrigation scheduling program. The proposed algorithm is justified by the comparison of its registration performance with that of other potential algorithm techniques using several experimental data collections. Our results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and efficiency of its application to the registration of IR and optical images.     

Efficient registration of optical and IR images for automatic plant water stress assessment

Automatic registration of optical and IR images is a crucial step towards constructing an automated irrigation control system where plant water information is sensed via thermal imaging. The scene of the IR image is assumed to be completely included in the optical image and the alignment between the common scene in the two images may involve translation and rotation by a small angle, though a small scale difference may also be present. This automatic registration of data from two quite different, non-rigid imaging regimes presents several challenges, which cannot be overcome using common image processing techniques. In this paper, a fully automatic image registration algorithm for the alignment of optical and IR image pairs is described, where Pearson's cross-correlation between a pair of images serves as the similarity measure. A computationally efficient algorithm is designed and packaged as a software application. This work provides an intervention free process for extracting plant water stress information which can be fed into an automated irrigation scheduling program. The proposed algorithm is justified by the comparison of its registration performance with that of other potential algorithm techniques using several experimental data collections. Our results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and efficiency of its application to the registration of IR and optical images.     

基于WSN的森林火灾预警系统设计

针对目前森林火灾监测系统存在的缺陷,提出了利用无线传感器网络技术进行火灾监测的方法。通过对监控区域温度、烟雾等环境数据的实时监测,利用无线传感器节点自组织的方式传送到监控终端,实现区域监控。该系统可实现对森林火灾预警和火灾现场的实时定位,对森林火灾实现有效监控。同时,提出了一种基于测距的CDPE算法。该算法可以较好地满足森林火灾监测中实时性高、定位错误率低的特点。     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

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.