浮选泡沫表面动态特征提取方法研究

为了解决浮选泡沫图像中光噪点多、相互黏结、无法准确地提取其动态特征的问题，提出了一种浮选泡沫表面动态特征提取的方法.首先，通过分数阶微分最小均值算法、谷底检测算法和形态学处理，得到泡沫边缘轮廓图像，再对这些图像进行三叉点检测，避免了光噪点的影响；其次，用快速视网膜关键点(fast retina keypoint, FREAK)匹配算法对特征点进行匹配，再利用随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法进一步剔除误匹配点；最后，提取出速度特征，并利用特征点对的坐标绘制出速度矢量图和曲线图.实验结果表明，该方法具有更高的抗噪性能，并能够有效改善图像的对比度、减轻泡沫图像光噪点影响、有效剔除误匹配，从而提取出准确的速度特征.本方法的提取准确率为93.3%,该提取准确率较现有一些算法有较大提高，适用于动态变化的浮选工况.     

基于图像理解的移动机器人定位问题研究

为了能够提高在一般环境下移动机器人定位的精度,文章采用栅格地图来描述环境;提出基于图像理解的移动机器人定位的概念,将栅格地图当成图像来处理,从而可以将图像配准中的优秀算法引入移动机器人定位中;对于栅格化的图像提取其Harris角点,同时提出两步匹配法寻找相邻2个时刻的2幅图像中匹配的Harris角点。首先采用里程计的数据对角点进行粗匹配,而细匹配采用的是基于随机抽样算法,能够有效地剔除粗匹配过程中误匹配的角点对,提高了定位算法的鲁棒性;最后用非线性最小二乘法估计机器人的位姿。通过实验可以看出在一般的环境中,基于图像理解的定位算法要优于基于线段特征的定位算法。     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

阵列工业图像快速拼接算法

相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度。自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡。结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性。     

SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法

采用Harris角点检测算法进行图像特征检测.使用快速SIFT图像匹配方法进行图像匹配并计算基础矩阵,去除误匹配点后用SIFT图像匹配的结果对Harris角点进行定位,并用ZNCC算法对角点进行增量匹配.该算法有效地弥补了SIFT图像匹配算法的特征点只分布于非边缘区域的问题,相比单纯SIFT算法可获得更多的匹配点,并且算法时间增加较少.     

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SAR图像与光学图像匹配算法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了较高的实时性和准确性要求。针对以往直线匹配算法与角点匹配算法的缺陷,首先提取SAR实时图像与光学参考图像直线中的直线与角点特征,然后在干线对粗匹配的基础上利用精确的角点特征进行小参数变化下SAR图像与光学图像的精匹配。经实验验证,该方法实时性与匹配精度高,可较好的应用于INS/SAR组合导航系统的图像匹配中。     

基于概率密度分割的特征约束角点匹配方法

为克服Harris算子特征点匹配的角点群聚现象, 提出了一种基于概率密度的角点匹配算法。该方法将角点间的图像距离作为基本区域划分的主要参考系数, 利用划分区域的角点概率密度减少匹配区域, 然后将区域外的特征点判定为伪角点并将其去除。实验表明, 该改进算法的匹配结果有效地减少了干扰点, 从而提高了算法的实时性和准确性。     

指纹细节特征提取算法研究

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.本文在研究了两种常用的特征点提取算法的基础上,提出了一种新的特征点提取算法,并给出了去伪算法.经实践表明,该算法可在一定程度上减少指纹特征点提取的计算量,从而提高整个指纹匹配系统的效率.     

基于角点检测的快速匹配算法

针对复杂图像的快速匹配,提出基于Shi -Tomasi角点检测的特征匹配算法.依据图像的角点特征、图像灰度和位置信息,采用最大互相关函数进行相似度计算和粗匹配,用随机样本一致性算法对匹配点对进行校正并消除错误匹配.将该算法应用于实景照片拼接,实验结果表明,对存在较大色差和形变的图像,其匹配精度为97％左右,匹配精度和速度均优于传统匹配算法.     

基于模型的宏观特性提取特征点研究与实现

针对目前3D模型特征点提取的运行效率和可靠性问题,提出了一种基于模型的宏观特性提取特征点的算法。在传统的特征点提取算法基础上加入了特征点的宏观检测,优化了特征点的提取效果。实验结果表明,利用该算法可以提高特征点提取的准确性和可靠性,对于存在大量噪声的模型有较好的效果。     

脱机手写汉字识别中笔段提取算法研究

基于目前细化和特征点提取的实现方法,提出了改进的分组细化方法和远端拐点法。改进的分组细化法能够在细化过程中,根据分组数标记字符图像中分叉点的类型,为后续的拐点提取做准备。给出了一种快速提取汉字拐点的方法远端拐点法。实验结果表明,该方法能够较好地提取笔段,特征点提取的正确率达到98.6％。     

稀疏激光扫描点的自主移动机器人地图创建

在自主移动机器人实际地图创建中,针对迭代最近点(ICP)算法不符合一对一单映射关系的问题,提出一种稀疏扫描点的对应点对搜索方法.首先,在方向和位置上对相邻两次激光扫描点集进行粗配准;然后,对配准结果建立一种对应点对搜索机制,剔除无效对应点;最后,采用ICP算法对剩余数据进行精配准.结果表明:文中方法可有效处理无效对应点,提高算法的配准精度,在实际环境中具有准确性和有效性.     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于RANSAC模型的机载LiDAR数据中建筑轮廓提取算法

使用正交多项式分带滤波方法对机载LiDAR点云数据进行滤波处理,通过迭代不断剔除非地面高点数据,最终得到由贴近地面的数据拟合而成的正交多项式.通过设定高程阈值将数据分成地面部分与非地面部分.提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现在包含噪声的点云数据中快速准确地识别和提取建筑物轮廓.在实验中对长春市的机载LiDAR数据进行了滤波、建筑屋顶面及其轮廓的提取,验证了本文算法的较高效率和精度.     

基于MIC角点检测的改进算法

针对MIC角点检测算法具有角点定位不够精确、误检、漏检等缺点,提出一种改进的MIC角点检测算法．为了克服MIC角点检测算法角点定位不准确的缺点,该检测算法利用最小二乘技术对角点局部方向线进行拟合,实现角点的亚像素定位;同时为了克服MIC角点检测易混淆边界点和角点的缺陷,引入检测直线,根据拟合点到检测直线的距离是否大于某一阈值剔除边界伪角点．实验结果表明,改进的MIC角点检测算法角点检测性能明显提高．     

基于决策树桩的元特征提取

“No Free Lunch”定理表明:若无任何先验假设,则没有理由认为一种算法优于另一种算法.算法的性能与问题的元特征密切相关.目前的元特征提取方法只关注从数据集中提取元特征,而忽略了候选算法元特征的提取.为此,在原有元特征集合的基础上提出基于决策树桩的元特征提取方法,将候选算法信息纳入新的元特征集合中.实验表明:在传统元特征集合中加入基于决策树桩的元特征后,算法排序的预测准确率能够得到显著提高.     

一种改进的图像重复模式检测方法研究

重复模式是城市景观的突出显著特征,重复模式的检测对于城市景观分析具有重要意义。提出了一种通过综合使用特征提取及直积低秩建模实现图像重复模式检测的新方法。首先,利用消失点和Harris角落,从正面图像中自动选择出具有代表性的纹理实现图像的矫正,然后提出基于直积的新算法,可以检测出正面图像纹理内的重复模式。最后,基于大量图像对方法进行了测试。实验结果表明,方法可以显著提升检测质量。     

基于无人机点云数据的露天采场矿车提取方法

针对在基于无人机点云数据进行露天采场验收测量过程中,由于矿车点集的存在导致验收精度降低的关键问题,提出了一种露天采场矿车点集自动提取方法.以哑巴岭露天采场无人机点云为数据源,首先利用渐进式形态学滤波算法分割出地面点与非地面点,然后通过改进的欧氏聚类算法对非地面点中的矿车点集进行聚类提取,最后基于国际摄影测量和遥感学会(ISPRS)提出的误差评判标准对矿车提取结果进行评估分析.分析结果表明,该方法可以有效提取露天采场中的矿车点集,为实现露天采场快速高效验收提供了重要的技术支持.     

基于Agast-Adaboost的图像匹配算法

针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature matching algorithm,ALBFMA).该算法首先构建高斯尺度空间金字塔,将AGAST与尺度空间融合并提取特征点,然后用改进的Adaboost算法对特征点进行二值描述,生成特征向量,从而提高该算法的匹配速率和匹配精度.实验结果表明:与已有算法相比,该算法具有匹配精度高的优点,并且对光照、尺度及旋转有良好的鲁棒性.