A design of space robot multi-target capture algorithm based on DSP

To correctly capture spatial targets from cluttered and motive celestial background, a new MultiTarget Capture algorithm was proposed, which is a comparative difference algorithm based on the combination of centroid extraction and despun registration of efficient points. Moreover, this algorithm was applied in an image processing system based on the DSP featuring high speed and high performance. The procedures of image processing are as follows: first, label efficient points in the frame and extract their centroids; second, make appropriate despun registration, according to the reference rotation angles provided by Space Robot position system; third, translate and register centroid coordinates of efficient points in reference frames and get the registration points according to the principle that there are the most same centroid coordinates of efficient points when completely registered; finally, eliminate the same background points by using comparative difference method. The result shows that this image processing system can meet the needs of the whole system.     

A design of space robot multi-target capture algorithm based on DSP

To correctly capture spatial targets from cluttered and motive celestial background,a new Multi-Target Capture algorithm was proposed,which is a comparative difference algorithm based on the combination of centroid extraction and despun registration of efficient points.Moreover,this algorithm was applied in an image processing system based on the DSP featuring high speed and high performance.The procedures of image processing are as follows:first,label efficient points in the frame and extract their centroi...     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.     

微零件图像亚像素边缘定位算法

为快速而精确地检测微零件图像边缘,提出了一种新的图像亚像素边缘定位算法.此算法与常用亚像素边缘定位算法区别在于不需要进行边缘初定位,而直接提取亚像素边缘点.应用一种新的图像坐标排序方法,使无规律的边缘点能够按照一定时针顺序链接成闭合曲线.以微齿轮图像作为实验对象测试了算法的精度与速度,结果表明该算法在边缘定位精度满足亚像素的情况下,能够快速提取边缘曲线,处理时间不超过1s.     

基于地理坐标参数的SAR图像自动概略配准法

提出了一种新的基于地理坐标参数的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自动概略配准方法.该方法利用SAR图像的地理坐标(经纬度)参数,用多项式拟合主辅图像中像元的地理坐标随其图像坐标的变化,首先得到主图像中心像元地理坐标值,然后在辅图像中找到某个像元,其地理坐标等于主图像中心像元的地理坐标,此辅图像中像元的图像坐标与主图像中心像元的图像坐标之差即为概略配准的偏移量.用真实的SAR数据研究证明,本文提出的方法运算速度快,配准精度高.     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

运动图像快速跟踪技术研究

针对运动图像目标检测需人工干预,跟踪核窗固定、目标易丢失等问题,提出了融合背景差分、帧间差分和灰度闻值技术的变背景帧闻差分法,并结合灰度质心定位和自适应核窗宽改进了MeanShift跟踪算法.该方法能够在复杂环境下检测出各种运动目标,并进行实时跟踪,当日标发生尺度、旋转、无规律大位移变化时都能够快速准确地检出并跟踪.大...     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

基于同名控制点的三维激光点云配准

多站点云数据配准是三维激光扫描数据处理的重要环节.基于同名控制点的七参数配准模型是一种具有较高精度的算法模型.推导了七参数配准的过程,编程实现了多站三维激光点云的配准,并验证了配准结果的精度.     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

基于动态区域搜索框及K_Means聚类的三车道检测算法

为解决现有车道线检测方法在弯曲道路上识别准确率较差及Hough检测方法耗时较长的问题,提出一种基于动态搜索框及K-means聚类的三车道检测算法。首先,根据逆透视变换(IPM)将感兴趣区域内部转化成鸟瞰图的形式,利用大津法(OTSU)将单帧图像分成前景和背景两部分区域,然后,在图像底部规定区域内进行直方图分析,得到车道线基准点建立初始搜索框,并在其内部使用K-means算法聚类得到车道线候选点,根据建立的车道线直线模型迭代生成搜索框;最后,将得到的车道线候选点根据贝塞尔曲线对其进行拟合得到检测车道线。实验结果表明算法可以很好地检测车道线弯曲部分,算法单帧处理时间达到30 ms,在包含障碍干扰的路况下识别准确率为90. 1%。     

基于图像外形的多尺度相关性检索算法

采用数学分析的方法比较了图像检索算法中常用的2种坐标系，发现极坐标更加有利于图像的多尺度处理．设计的边缘序列点的插值算法，既保证了2个比较序列的长度相同，叉保留了序列中所有的边缘特征点．根据极坐标下边缘序列点的插值算法和相似轮廓在空间距离上相关性最大的特点，给出了多尺度相关性的检索算法（MSRA），该算法具有对图像尺度变化不敏感，而对图像轮廓变化敏感的特性．通过对自然类图像库和人工类图像库200幅图像的检索，表明该算法的性能高于常用的图像检索算法，与笛卡儿坐标下普通边缘点傅里叶搜索算法（CBPFD）相比，MSRA的搜索识别率在自然类图像库中高于CBPFD的29％，而在人工类图像库中几乎是CBPFD的2．5倍．     

光学分子影像手术导航系统中图像融合算法研究

手术中肿瘤的精确定位一直是国际上的研究热点及挑战性问题.对光学分子影像手术导航系统中的图像融合算法进行了研究,对图像数据进行预处理后,利用梯度信息确定荧光图像兴趣点,缩小配准点的搜索区域.配准过程采用穷尽搜索策略,以平均绝对差(MAD)、均方差(MSD)和归一化积相关(NPROD)作为相似性度量,并利用域法修正的方法对兴趣点坐标进行修正,避免了因兴趣点过度偏离图像中心而导致配准失败.该算法将32组图像数据的平均配准时间从原始算法的539.384 s缩短到43.200 6 s(MAD),46.685 3 s(MSD)及85.978 6 s(NPROD).采用这3种相似性度量算法的融合效果均优于原始算法.     

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.      

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

基于小波变换的同类传感器遥感图像快速自动配准的研究

同类传感器遥感图像灰度具有较强的相关性,应用模板相关的方法可以提供数量丰富的配准控制点,达到较高的配准精度.应用小波的图像分解与重构快速算法可以使配准速度得到较大度的提高.实验表明:基于小波变换的模板相关匹配方案实现了同类传感器遥感图像的自动配准,配准速度快且精度高.     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

一种基于仿射变换的SIFT误匹配剔除方法

针对基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)在配准过程中存在大量误匹配的问题,提出一种基于仿射变换的误匹配剔除方法.该方法首先根据SIFT算法粗匹配后得到的初始匹配点对,利用最小二乘法求解仿射变换的系数,然后通过不断迭代去除均方根误差较大点对的匹配关系.以长汀县不同时相的TM影像配准为案例的实验结果表明,所提出的方法简明高效、配准精度优于目前被广泛使用的RANSAC误匹配对剔除方法.