基于最小二乘法的曲线导航线提取算法

针对视觉导航中的曲线导航线提出了一种基于最小二乘法的导航线提取算法。首先通过图像分割将原始图像转化为二值图像,其中导航线对应像素点标记为1,再通过最小二乘法拟合这些导航线对应的像素点得到导航线方程。实验结果表明新算法不仅能较好的提取曲线导航线而且对直线导航线也能适用。     

基于ASIFT的低空遥感影像拼接技术

对ASIFT算法原理进行了深入的分析,并在此基础上提出了基于ASIFT的低空遥感影像拼接的新算法.新算法首先利用ASIFT提取图像对应的特征点,通过最小二乘法计算仿射变换矩阵,最后根据仿射矩阵实现图像的变换与拼接.实验结果表明,由于ASIFT算法具有仿射不变性,相比SIFT算法更加符合低空遥感影像的特点,能很好地解决平移、旋转、仿射变换情况下的图像拼接问题.     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

农业机器人视觉导航试验平台

搭建了四轮驱动农业机器人视觉导航试验平台。设计了基于AVR单片机的下位机控制器,实现了4个电机的独立速度控制及其与上位机间的串口通讯功能。将最小二乘法和线扫描算法相结合,实现了农业机器人在作物行间行走的导航路径提取的视觉导航算法。测试表明:该算法具有较好的实时性,可以应用于农田两行作物间的导航试验。     

基于线性逼近的车道线弯道识别方法

为提高车道线识别算法在大曲率弯道下的识别性能,提出一种基于线性逼近的弯道识别方法.基于车道线先验知识,利用改进的局部逆透视变换和Hough变换对车道线进行初步提取.根据初步提取结果,对未知区域进行循环线性逼近并提取车道线边界点.通过最小二乘法利用B-样条曲线完成车道线拟合.实验证明,该算法对大曲率弯道的车道线识别具有较高的精确性.      

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

基于不规则曲线匹配的小天体着陆器视觉导航算法

针对小天体着陆器着陆过程的视觉导航问题,本文提出了一种利用不规则曲线上的点-切线来估计着陆器位姿的算法.首先,通过构建不规则曲线描述符完成着陆图像中的不规则曲线匹配;其次,建立位姿与点-切线之间的约束关系;然后,通过曲线参数化的方法求解高阶方程组,并利用约束条件求得位姿参数唯一解及多条匹配曲线的最小二乘解;最后,通过仿真验证了噪声强度、正确匹配曲线个数对导航精度的影响,证明了算法的可行性.     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

利用基于内容的网格模型进行图像恢复

将基于内容的自适应三角形网格模型这种图像表达方法应用于图像恢复.在图像恢复过程中,首先提取图像的特征图,并利用Floyd-S teinberg算法和Delaunay三角化算法产生网格,用来表达图像;然后利用正则化方法对网格节点的灰度值进行迭代,从而恢复该节点的灰度值;最后利用已恢复的网格节点对像素点进行Lagrange插值,从而得到恢复后的图像.该方法能对含有噪声的图像进行有效地恢复,试验证明较有约束最小二乘方法性能更好.     

基于连通区域选择的导航线特征点确定算法

提出了一种基于连通区域选择的导航线特征点确定算法。首先在传统农业图像分割的基础上选取面积最大的连通区域,然后通过开操作去除连通区域边界的毛刺,再逐行提取图像的特征点。对25幅图像分别按传统方法,未进行开操作的连通区域选择法,进行开操作的连通区域选择法进行导航线特征点提取,统计分析结果表明与传统方法比较进行开操作的连通区域选择法的特征点误差显著降低。     

最小二乘混沌算法在水位流量关系拟合中的应用

针对水位流量关系曲线拟合问题,将最小二乘法(LS)与混沌算法(CA)相结合,提出了一种适应于曲线拟合的最小二乘混沌算法(LSCA),并与最小二乘算法及遗传算法的拟合结果进行比较。结果表明,最小二乘混沌算法具有简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法,适应于非线性关系的参数率定。     

基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法

在分析传统的光疯质心亚像素细分算法误差原因的基础上,提出了一种基于“金字塔思想”分层方式的三次线形插值和最小二乘拟合的质心算法。通过多次插值对光斑图像进行逐层细分,采用最小二乘曲面拟合在每一层内进行迭代计算。结果表明,该文分层插值方法提高了图像的分辨率,减小了图像系统误差和随机噪声等因素对算法精度的影响,通过该方法获得了较高精度的图像光斑中心位置。仿真实验测试证明,分层插值拟合方法精度优于质心法和曲面拟合法等传统算法,在实际的飞行器测量实验中具有很好的实用性。     

基于区域内一致性和区域间差异性的图像分割

利用区域内方差描述区域内一致性,提出以区域间平均灰度值之差的平方来构建能量函数.运用梯度最陡下降法,推导出能量函数曲线演化方程,并应用于图像分割.研究结果表明:与仅基于区域内一致性或区域间差异性的图像分割算法相比,该算法的图像分割结果更符合实际情况;随着迭代次数增加,基于该算法的图像分割边界变得更平滑;当到达一定的迭代次数时,图像分割结果稳定.     

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度（RSS）的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.      

基于移动最小二乘拟合的数字图像相关应变测量

为了应用数字图像相关方法得到可靠的位移场,本文提出应用移动最小二乘法对含噪声的位移场进行拟合,进而得到可靠的应变场。对原有的十字搜索算法进行了改进,实验表明改进后的搜索算法效率更高。用数字模拟实验验证了程序计算正确性,并说明能够应用该方法得到可靠的应变。并进行了复合材料板拉伸试验,复合材料平板实验计算结果和应变电测法得到的结果进行了对比,实验表明两种测量方法得到的结果相吻合。     

基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测

图像篡改最基础的手段便是拼接,为了恢复人们对数字图像的信任,图像拼接检测变得非常重要.论文提出一种基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测算法,算法对待测图像进行对偶数复小波变换以获取不同的子带图像,对子带图像提取其马尔科夫状态转移概率矩阵,将该概率矩阵作为拼接特征向量送入最小二乘孪生支持向量机训练以获取预测模型,最后根据该模型来判断待测图像是否经过拼接.在哥伦比亚大学无压缩图像拼接检测评估库和哥伦比亚大学图像拼接检测评估库上分别进行实验,与传统算法做对比,实验结果充分证明论文所提算法具有更高的拼接检测准确率.     

基于灰度DAG熵最大化量化分辨率医学图像增强

为提高医学图像增强的清晰度和对比度,并提高计算效率,提出一种基于灰度有向无环图(DAG)熵最大化量化分辨率医学图像色调增强算法.首先,采用简单的分段自回归(PAR)模型进行图像目标恢复,并考虑到模数转换的误差利用全最小二乘算法进行PAR模型参数估计,获得高分辨率图像恢复直方图模型;其次,针对可能存在的对比度过低问题,将上述获得的最小二乘算法约束优化问题,建模为DAG中的最大权重路径问题,构建了色调保持最大熵图像增强过程约束优化模型,并通过DAG图Monge定理特性实现计算复杂度的降低;通过上述两个步骤,实现了医学图像增强过程中图像细节和对比度的同步增强,仿真实验显示所提算法可提供更为有效的医学图像增强效果.     

变形系数相关的最小二乘匹配算法

对在图像匹配中被广泛使用的最小二乘算法进行了改进．最小二乘算法精度高,但收敛速度很慢．根据图像中除少数高度变化不连续的区域外,大多数区域的变形参数都是连续变化且平缓这一特点,在最小二乘算法的迭代过程中,变形参数初始值视情况取前面的结果．实验表明,这一改进大大提高了最小二乘匹配算法的计算速度,同时保持了其精度和匹配率