单应变换下无人机序列图像高效率压缩算法

针对高空无人机航拍序列图像的实时图像压缩问题,设计了一种基于单应变换的可精确定比的高压缩性能低计算复杂度航拍序列图像压缩算法.该算法使用机载惯导数据进行编码帧组划分并获得中间帧相对于首尾帧的初始单应变换,进而通过多子区匹配实现对单应矩阵的快速精确求解,然后通过单应变换来实现对中间帧的整体运动估计和补偿,最后用JPEG2000算法对帧组数据进行整体压缩.实验结果表明,相对于传统算法,该算法具有计算复杂度低、压缩比高、保真度好、可精确定比压缩的优点.     

最大权匹配问题的闭环DNA算法

给出并证明了在DNA计算中处理实数问题的策略,即首先在误差限范围内用有理数集合代替实数集合;再取出与有理数集合一一对应的最小的整数集合.针对赋权匹配问题,给出了基于闭环DNA计算模型的赋权匹配问题算法.该算法首先按边进行三组编码并合成初始闭环DNA;再以相邻两条边为约束条件用删除实验获得所有匹配,并用电泳实验得到所有最大权匹配,最后用检测实验输出最优解.证明了算法的正确性,讨论了算法复杂度,并以一个例子说明了算法的有效性.     

基于场景匹配与可重构技术的自适应道路检测

车辆视觉辅助导航系统要求具有很高的鲁棒性和实时性。而视觉处理系统中,单一算法很难克服环境变化产生的影响,做到各种道路环境下的最优。针对目前这一研究难点,提出了基于道路场景匹配和硬件可重构技术的自适应道路检测方法。该方法基于道路场景分类来实现算法与道路场景的最佳匹配,利用可重构硬件来实现硬件算法功能的实时自适应重构,由此实现车辆视觉辅助导航自适应道路检测。实验结果表明:该方法具有检测性能好、鲁棒性强、实时性高的优点,检测正确率达到了90.17%,较好地解决了检测系统自适应性与实时性之间的矛盾。     

基于自构建多窗体结构的多目标匹配算法

针对大批量芯片生产中视觉检测难题,提出了一种基于多窗体结构的多目标匹配算法,实现了多窗体结构的自构建.结合螺旋形特征链对最多近似点距离(MCD)进行了改进,提高了算法速度和鲁棒性.通过实验证实:该算法较好地完成了大批量芯片识别任务;该算法除了具有高速度和高精确度的优点之外,还具有其他算法不具备的柔性.     

基于形状特征的物体匹配方法研究

针对基于形状特征的物体匹配,对精尺度图像提出一种分层罔匹配算法.采用两条马尔可夫链同时对图形进行分割与匹配采样.该方法无需额外的学习训练过程,实现了将物体对象与复杂背景分离,并同时完成了匹配参数及能量计算.对粗尺度图像提出基于方向梯度直方图算子的图像匹配算法,利用物体的整体形状信息进行全局匹配,能忽略局部纹理的干扰,并具有运算速度快的优点,且与分层图匹配算法在计算尺度图像及速度上形成互补.结果表明,分层图匹配算法在100次迭代内便能实现精确匹配.     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速匹配

针对无人机航拍图像快速匹配问题,传统的SIFT算法复杂度高,处理时间长,为了满足实时性的要求,提出一种改进的SIFT算法.首先将特征点的矩形区域改为圆形区域,对描述子进行降维,然后借助绝对距离和余弦相似度进行双重匹配,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配点.实验证明,改进的SIFT算法在尺度缩放、旋转、光照等情况下均有良好的匹配效果,与原算法相比,在保证匹配精度的同时很好的提高了匹配速率,验证了算法的实时性、有效性.     

月球车视觉系统立体匹配算法研究

根据对月球车立体视觉系统及其工作环境特点的分析,提出了一种特征辅助的区域匹配算法.该算法将匹配分为特征匹配和区域匹配两个阶段进行.特征匹配阶段利用几何约束和多特征匹配得到高可靠的边缘匹配结果.边缘匹配结果经滤波后用于辅助区域匹配,有效地减少了无特征辅助的区域匹配在无纹理和少纹理区域容易产生的误匹配.算法结合特征匹配和区域匹配各自的优点,可以以较高的可靠性得到密集的视差图.实验结果表明,该算法用于室外自然地形图对的匹配时,可以生成较为准确和密集的地形图,满足月球车立体视觉导航的需要.     

采用圆形匹配限制框的指纹特征点匹配算法

介绍了指纹特征点的匹配原理,提出了一种改进的实时指纹特征点匹配算法,并对算法性能进行了实验研究.给出了错误匹配率(FMR)和错误不匹配率(FNMR)随阈值变化的情况及算法的ROC曲线.得到算法的等错误率(EER)为1.8%,最小FMR(zeroFNMR)为6.8%,平均匹配时间为0.1s.算法在指纹库FVC2004上的实验结果表明,算法性能较好,适合于实时指纹识别系统.     

GPS视觉导航系统中多级实时匹配算法研究

为了解决GPS导航中存在的精度低、不稳定和移动通信定位代价高的问题,引入了图像的外极限约束和多级实时匹配算法。该算法根据特征点对图像进行分级处理,首先匹配特征比较明显的点,再利用已匹配点的数据通过外极限约束确定后面几级像素点的视差范围,使得算法能够覆盖绝大部分点的真实视差,对于少部分落在搜索范围之外点的匹配,主要靠中值滤波去除。实验表明,多级实时匹配算法定位精确性和匹配速度优于传统的区域匹配算法。     

基于随机蕨的实时车辆匹配

基于随机蕨算法,在快速"车脸"定位的前提下对车辆实时匹配.结合车辆区域定位和车牌快速定位提出了快速车脸区域定位方法.结合车辆的特征,提出了一种快速多尺度特征点检测算法.先建立离线随机蕨分类器,在线阶段用训练好的分类器进行分类,形成初始匹配.提出了一种改进的顺序抽样一致性(PROSAC)算法,对初始匹配进行快速精确的匹配.实验结果表明,基于随机蕨的车辆匹配算法能够快速实时地进行匹配.     

求最大权伪对集的一个算法

图的可以含有环的对集称为图的伪对集。William 和 Anderson 给出了求图的最大基数伪对集的一个算法。本文给出了求图的最大权伪对集的一个算法,它是 Edmonds 算法的一个推广。     

考虑板坯设计的组炉优化模型

针对炼钢生产中的组炉优化问题,建立了一种考虑板坯设计的混合整数规划模型,并提出了一种基于非二分图匹配算法、二分图匹配算法、装箱算法、网络最大流算法的启发式求解算法。该算法首先使用非二分图匹配算法确定炉次,然后使用二分图匹配算法和装箱算法将剩余合同匹配到已有炉次中,最后使用网络最大流算法调整炉次中合同对应的板坯重量。实验结果表明利用该算法可以在较短的时间内给出较优的组炉方案,为计划员提供足够的决策支持。     

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.     

基于切分模板的实时跟踪算法

相关匹配算法是一种经典的匹配算法 ,通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度 ,具有很高的准确性和适应性 ,在目标跟踪中得到了广泛应用。但是相关匹配算法计算耗时过于庞大 ,难以达到实时要求 ,并且当目标在模板中所占比例很小时 ,很难确定模板的准确位置 ,使得此算法在实时目标跟踪中难以得到应用。文中在相关匹配的基础上提出了一种基于切分模板的实时跟踪算法。匹配的模板被分为几个部分 ,每个部分均有不同的加权值 ,最后的相关匹配度为各部分匹配度的加权和。算法中还设置了一个不是实时更新的加权模板 ,以提高算法的抗干扰能力 ,并采用金字塔搜索算法进行加速。实验结果显示 ,此算法有效地克服了相关匹配算法的缺点 ,具有较好的匹配精度和实时性     

压缩感知中基于梯度的贪婪重构算法综述

正交匹配追踪（OMP）算法是贪婪类算法中最经典的算法之一,但是对于大规模数据的重构问题却有着计算复杂度高、存储量大的缺点,而如果将最优化方法中的梯度与贪婪算法相结合,就会大大减少计算复杂度和存储需求.文中详述了梯度追踪算法,从理论上分析了这些算法的计算复杂度、存储需求和优缺点,并用这些算法分别重构一维信号和二维信号,分析重构效果.实验结果表明,梯度追踪算法的重构效果均比OMP好.尤其是基于变尺度法的梯度追踪算法,无论是重构时间还是重构效果,均优于OMP算法.     

融合绝对误差和与Census变换的双目立体图像匹配算法

针对传统立体匹配算法受光照和纹理结构等变化的影响,匹配成功率低或容易出现匹配失败的问题,提出一种融合SAD和Census变换的双目立体图像匹配算法。该算法基于图像预处理,首先集成SAD和Census算法的优势,以取代单一匹配代价计算方法;然后,使用一种十字交叉代价聚合策略来提升匹配效果;最后,为验证本文算法的有效性,选择不同的实验场景,对不同分辨率的图像进行立体匹配的综合对比实验,实验结果表明本文算法在匹配效率和匹配精度等方面具有显著优势,适用于复杂场景中高质量视差图的生成。     

求解单圈多部图的匹配算法

给出了一个多部图及其匹配问题的定义,提出了求解单圈多部图匹配问题的一个算法。该算法提出多部图顶点间的可达性定义,并使用试探与缩小规模相结合的方法以及求二部图的最大匹配算法,求解单圈多部图的最大匹配问题。经过验证,算法的效率比较高。     

一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。