基于改进关键帧选择的RGB-D SLAM算法

关键帧选择是提高视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法精度及实时性的重要因素.关键帧常以图像的帧间相对运动距离为选择依据.该方法虽简单有效,但实时性、鲁棒性较差且容易产生大量冗余关键帧.针对上述问题,提出一种改进的关键帧选择算法.该算法整合了帧间相对运动距离、帧间特征点跟踪以及最小视觉变化来选择关键帧并删除冗余关键帧.基于该算法,结合具有较好方向和光照不变性的ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征,实现了RGB-D SLAM算法.在RGB-D数据集上的实验表明,改进的关键帧选择算法能够更精准、及时地选择关键帧,并在减少RGB-D SLAM中冗余关键帧的同时提高算法的实时性、建图和定位精度.     

基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.     

基于深度相机的ORB-SLAM2在矿井救援空间构建应用

矿井在发生安全事故时，由于井下空间条件不确定，救援人员很难到达矿井地下.为了解决这一问题，搭建可实现空间构建且能适应潮湿、粉尘等环境的小型轻量化矿井救援机器人，以获取矿井非现场物理空间信息.选择基于深度相机的ORB-SLAM2作为实时框架，框架由图像预处理、跟踪、局部建图、闭环组成.在图像预处理中，通过图像金字塔、灰度质心法实现ORB特征的旋转和尺度不变性.在跟踪线程中，通过基于参考关键帧方法、恒速关键帧方法、重定位方法进行粗糙跟踪，再通过局部地图跟踪进行精确跟踪，估计关键帧的位姿姿态.在局部线程中，进行插入和剔除冗余关键帧，通过共视图方法生成更多的地图点.在闭环线程中，检测是否存在相同信息，通过sim3相似变换进行闭环校正.使用TUM数据集对算法进行仿真测试，采用EVO测试RMSE误差在0.004～0.043 m范围内，定位精度可达到厘米级.借助矿井救援机器人试验平台，利用结构光相机的ORB-SLAM2的方法生成真实空间三维模型，对空间构建效果进行研究与应用，为矿山救援井下智能巡检装备提供方法.     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

基于FAST特征点提取的图像拼接算法

针对SIFT图像拼接算法在特征点提取阶段,采用基于差分高斯金字塔的方式导致的算法运行时间较长,且易造成特征点漏检、位置偏移的问题,提出一种基于FAST特征点提取的图像拼接算法。该算法首先对拼接图像进行基于FAST算法的特征点提取,取代原有SIFT算法中特征点提取方式,然后对提取特征点进行描述和向量匹配,利用欧氏距离和RANSAC算法实现配准,最后通过加权平均融合算法完成图像拼接。仿真实验表明,该算法加快了特征点的提取速度,提高了定位准确性,更有利于得到灰度整体和谐的拼接图像。     

一种基于TF-IDF和ORB的改进闭环检测算法研究

针对视觉SLAM闭环检测过程中由于感知歧义导致的闭环不准确问题,基于TF-IDF方法提出了一种带权重的计算两幅图像相似性得分的算法,用于视觉SLAM的闭环检测研究;首先在特征点检测时,为了得到均匀分布且重叠点较少的特征点,使用FAST角点检测方法得到关键点,而后对关键点进行非极大值抑制;其次使用改进的算法计算两幅图像间带权重的相似性得分;最后根据场景图像的特征,进行闭环确认,进一步剔除错误闭环。实验通过搭建平台和使用标准数据集进行测试,证明了改进的闭环检测方法能够有效提高闭环的识别率与准确率。     

基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法研究

提出了一种基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法.该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用特征模糊距离熵对小目标特征进行扩展,克服由于目标滑动造成的定位误差较大的弊端.实验结果表明,该算法很好的解决了红外图像特征目标跟踪技术中的跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,鲁棒性稳定.     

基于S-NARF算法的点云图像特征提取与描述

 针对NARF算法运算速度较慢和提取图像边界特征的局限性问题,提出了一种在以SIFT关键点为原点的局部坐标系下估算3D NARF特征描述符的算法.首先对点云图像进行特征检测,基于DoG3D算子提取3D SIFT关键点.然后对特征进行描述,以SIFT关键点为原点,在相应的深度图像中建立局部坐标系,并在该坐标系下,依据图像分辨率建立斑块,设计一种等角度间距的星状射线.用射线穿过的单元计算描述符向量各元素的值,构成特定维描述符.最后采用RGB-D传感器获取环境点云数据进行实验.结果表明,改进算法提高了运算速度,所提取的特征更具一般性,并且基本不改变描述符的典型性和独特性.     

基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法。首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配。此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量。实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16. 47%,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

改进的核相关滤波目标跟踪算法

提出一种基于核相关滤波的尺度和旋转自适应跟踪算法.首先,利用核相关滤波确定目标的中心位置;然后,使用特征点匹配的方式估计目标的尺度变化和旋转角度.在特征点匹配过程中,使用前、后两次光流匹配消除不稳定特征点;计算特征点对的权重分布,从而估计出目标的最佳尺度和角度;判断当前目标是否受到遮挡,进而使用更合理的方式更新特征点集和目标模型,进一步提高算法的鲁棒性.实验结果表明:文中算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且跟踪的实时性较好.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

复杂场景下基于特征点匹配的目标跟踪算法

提出一种在复杂场景及目标遮挡情况下,特别是目标外形、大小发生变化时的基于SURF的目标跟踪和在线目标模型更新算法。该算法利用SURF对尺度缩放、光照变化和旋转等具有较好鲁棒性的特点,首先提取跟踪目标的SURF特征点,以特征点及其邻域的R、G、B直方图表示目标;然后根据目标在连续的帧中相似性较大的特点,搜索当前帧中的目标最优匹配SURF特征点,由目标特征及目标模型计算其准确大小和位置,并根据变化了的目标状态更新目标模型。实验结果表明,该算法可准确地定位到目标。     

基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频

为了进一步提升运动物体鬼成像视频的质量,根据视频中每帧都具有相关性的特点,提出了一种基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频的实时成像算法.即运用具有能量集中特点的多维矢量Walsh变换,将总数一定的Walsh基图样分成更少的组,使每组的有效基图样翻倍,再分别作用于目标物体,重构后得到数量少但成像质量更好的隔帧图像,再通过双向预测插值得到中间帧.使用该算法作用于像素为64×64的目标物体,可在实时状态下实现运动物体鬼成像的视频.在采样数量和采样时间不变的情况下,可实现高质量重构,得到了品质更好的鬼成像视频.     

月面自主精确软着陆的景象匹配方法研究

为提高月球探测器自主软着陆的落点精度,利用绕月飞行器和着陆探测器下落图像,提出一种基于尺度信息的多模板递阶景象匹配方法.在月面图像尺度空间上快速提取FAST角点,并确定特征点精确尺度、位置和方向.在特征点邻域建立图像块采样模式,通过图像块像素比较形成二进制串特征描述子,利用海明距离(Hamming distance)进行特征匹配.实验结果表明,目标在尺度缩放、旋转和光照变化等极端条件下,该算法能够实时完成月面着陆目标区域的准确识别和稳定跟踪,实现月球探测器的远距离、高精度自主导引着陆.      

基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法

为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性.     

卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用

在基于视觉伺服的机器人控制中,准确跟踪动态目标的关键在于快速准确地完成连续图像中的目标辨识.本文在基于特征差异的彩色目标识别方法的基础上,应用卡尔曼滤波算法对运动目标位置进行预测,在预测的局部范围内搜索匹配目标,将全局搜索改变为局部搜索,大大减少了图像处理数据量,提高了机器人快速跟踪运动目标的实时性.     

改进Camshift算法的DSP硬件实现目标跟踪方法

针对Camshift算法只对前一帧预测而导致的目标像素脱靶现象,以及目标像素在帧间位移较大的问题,本文提出一种改进Camshift算法的目标跟踪方法.该算法将加权背景直方图和贪心算法融入Camshift算法,利用贪心算法对前两帧图像信息进行处理,预测出目标在当前帧图像中的位置,再根据目标颜色概率,用Camshift算法找到目标的真实位置,最后在TMS320DM642(数字媒体应用的定点DSP)上对该文算法进行硬件系统的实现,并使用EDMA(增强型直接内存访问)方式和Cache技术对系统进行优化.实验结果表明,与传统Camshift算法相比,该文方法在背景与目标相近的情况下跟踪效果更佳,具有很好的鲁棒性和稳定性,适用于复杂环境下的目标跟踪.在系统实现上,优化后的系统平均帧率提升在3帧/s以上,增强了算法的速度.     

基于ARM的运动人体检测算法的研究

针对ARM平台资源有限的特点,提出一种适用于该平台的运动人体检测算法.该算法采用三帧差分法对图像序列中的运动目标进行检测,通过统计像素块的方法对阈值分割和形态学处理后的运动目标进行提取,并采用贝叶斯分类器对提取的运动目标进行分类.实验结果表明,该算法能在资源有限的嵌入式系统中实时有效地检测出静态监控场景中的运动人体,且对正常的光线变化具有一定的鲁棒性.     

交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用

针对模式识别在智能交通领域的实际工程应用,提出了一种提取运动车辆轮廓线的精细跟踪算法．首先,通过冗余离散小波变换法提取运动区域,检测出相邻两帧图像内的运动变化从而确定运动对象的存在及其初始位置;其次,以当前帧运动区域为参考,通过改进的mean-shift算法在后续帧中跟踪运动对象的中心位置;最后,以mean—shift跟踪窗口作为目标初始轮廓线,采用自适应水平集法得到目标轮廓,从而精确定位运动对象位置．实验结果表明本文算法能够以轮廓线的方式以较高精确度跟踪运动车辆目标,目前已被市交通局科研单位采纳,具有一定的工程应用前景．