基于ORB特征的图像误匹配剔除算法研究

针对随机抽样一致算法在误匹配剔除时存在稳定性不足、效率较低等问题,提出一种粗剔除与精剔除相结合的误匹配消除算法.该算法首先利用最小距离法对特征点进行筛选获得初始匹配点集;然后通过计算特征点的相关性实现精剔除;最后将该算法应用于ORB-SLAM2系统进行验证.试验结果表明,该算法可有效剔除误匹配特征点,获得匹配精度更高的匹配点集,在ORB-SLAM2系统中能较好地获得相机轨迹,运行效果佳.     

基于GMS和块匹配的运动估计特征匹配算法研究

针对运动估计中传统特征匹配算法存在匹配时效性差、精度不高等问题,提出一种基于块匹配搜索的改进网格运动统计算法.首先提取ORB特征点并将图像划分网格;然后计算网格内各特征点的运动平滑约束度,并以此作为准则确保匹配精度;最后采用块匹配菱形搜索算法进行特征匹配筛选以提高匹配速度.仿真试验结果表明:相较于随机抽样一致算法,特征点保持数量为500时匹配效率提升24.6%,匹配速度提高42.9%;与ORB-SLAM2算法相结合用于连续运动估计时,单帧耗时0.13 s,实时性较好.     

基于网格运动统计的自适应图像特征匹配算法

针对网格运动统计(GMS)算法性能依赖特征点数量且当特征点检测较少时存在误匹配集中的问题,结合一致性约束思想,提出了一种基于网格运动统计的自适应特征匹配算法.首先对待检测图像引入网格划分,依次对每个网格区域设置自适应阈值并进行特征点检测;然后使用旋转特性的二进制描述(rBRIEF)算法对特征点描述并基于汉明距离完成特征点匹配;最后采用GMS算法做初次误匹配点剔除,利用随机抽样一致算法筛选出精确匹配点.实验结果表明:该算法能有效剔除误匹配点,提升匹配质量且实时性高,对于低纹理结构的图像匹配也具有很好的鲁棒性.     

基于解剖结构模型和外极线约束的冠脉血管段匹配算法

采用基于解剖结构模型和外极线约束相结合的血管段匹配算法对两幅不同角度的血管骨架图进行匹配. 利用解剖结构模型匹配大部分血管骨架点,形成特征点对,利用这些特征点对计算两幅图像间的几何变换矩阵. 利用外极线约束法匹配剩余血管骨架点,通过互相关算法对匹配点对进一步优化. 该综合算法可以弥补单一算法的不足并结合基于边缘检测的血管宽度提取方法获取血管的宽度信息,为医生的确诊提供参考依据.     

基于多尺度边缘曲率估计的图像拼接方法

针对传统图像拼接方法仿射不变性差和对噪声敏感等问题,提出了一种基于图像边缘特征点的检测、匹配和融合方法.首先利用Canny边缘检测器提取图像的单像素边缘特征,通过边缘点邻域内的多尺度平均余弦值估计得到曲率极大值特征点,然后构建每个特征点的8×8邻域内的梯度方向直方图描述符,采用最小欧式距离与次小欧式距离比进行粗匹配,接着通过随机抽样一致性算法精匹配得到图像间的投影变换矩阵,最后采用加权平均融合算法可以得到无拼接缝隙的宽视角图像,实验表明,与基于Harris算法的拼接技术相比,该方法平均重复率高20.83%,平均定位误差低19.36%.     

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 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。     

轻量化神经网络和哈希跟踪算法在嵌入式人脸抓拍系统中的应用

针对嵌入式设备上难以兼顾人脸抓拍的速度和准确率的问题, 基于轻量化神经网络和哈希 (Hash) 跟踪算法设计了一种快速精准的嵌入式人脸抓拍系统. 首先, 对轻量化网络 MobileNet 固态硬盘 (solid state disk, SSD) 剪枝和优化网络结构构建人脸检测网络; 其次, 人脸对齐后基于均值哈希 (average Hash, aHash) 与感知哈希 (perceptual Hash, pHash) 设计融合哈希 (fusion Hash, fHash) 算法跟踪人脸, 使用关键点欧氏距离、人脸尺寸和四方向 Sobel 算子三标准提取最佳的人脸图像; 最后, 使用 MobileFaceNet 对最佳人脸进行识别. 实验结果表明: 与 MobileNet SSD 相比, 该人脸检测算法速度提升了 22.6%; 与均值哈希和感知哈希算法相比, 该融合哈希算法匹配准确率提高了 21.7% 和 10.1%; 实际场景中系统人脸抓拍准确率超过 95%, 抓拍速度达到 28 帧/s.     

基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法

为了提高相似变换图像配准的速度和精度,提出了1种基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法.在利用Harris角点检测提取待配准图像的特征点以及利用归一化互相关粗匹配后,采用改进的随机抽样一致法进行快速精准的变换模型估计.算法采用图像相似变换的简化配准模型,利用相似特征3角形进行快速模型预检验,并使用最大欧氏距离法提高计算数据的可靠性.实验结果表明,该算法在具有较高计算精度和鲁棒性的情况下,大幅减少了运算量,提高了变换模型的计算速度.     

基于四叉树的改进BRISK特征提取算法

针对BRISK算法计算速度稍慢、提取的特征点容易出现扎堆的问题,利用四叉树均匀化特征点的方法,提出了基于四叉树的改进BRISK特征提取算法(Quad-BRISK算法):在生成的图像金字塔上提取并检测出具有尺度不变性的特征点之后,采用四叉树方法划分特征点,再计算特征点的方向和BRISK描述子,经过粗匹配、筛选、提纯后最终得到精匹配图像.利用Mikolajczyk和Schmid的特征对比实验图集,对SIFT、ORB、BRISK与Quad-BRISK算法进行了测试对比实验.实验结果表明:Quad-BRISK算法不仅能够提取更加稳定的特征点,同时提高了特征点的匹配精度和计算速度.     

一种改进的K近邻法在模式识别中的应用

针对传统K近邻法的缺陷,改进的K近邻法首先对训练样本进行聚类,将样本的特征空间划分成若干满足一定条件的小超球体,然后依据最近间隔值在这些小超球体内搜索待分类样本的K个近邻点.算法通过特征选取,选出反映样本模式重要信息的特征,从而确保了聚类的质量.同时K近邻算法中引入的最近间隔值,既确定了近邻点的搜索半径,又保障了搜索的准确性.通过实验证实,该方法不但节省时间,还有较高的识别率.     

基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法

针对传统移动机器人视觉图像分级匹配算法只能完成粗匹配,导致最终匹配精度较低、匹配时间较长等问题,提出一种基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法.首先,利用深度强化学习网络结构中的策略网络和价值网络,共同指导浮动图像按正确方向移至参考图像;其次,在粗匹配过程中通过设计奖赏函数,实现颜色特征粗匹配;最后,在粗匹配基础上,利用改进尺度不变特征变换算法提取待匹配的图像局部特征,按相似度进行移动机器人视觉图像分级匹配.实验结果表明,该算法可有效实现图像的粗匹配与精匹配,在不同视角与尺度情况下特征检测的稳定性均较高,匹配精度高、时间短,匹配后的图像质量较好,提高了移动机器人的实际应用效果.     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

范围最近邻查询方法研究

范围最近邻(RNN)查询检索到一个区域内每个点的最近邻(NN),它是点和连续最近邻查询的推广.本文将范围看作矩形,分析了二维空间中范围最近邻查询的性质,描述了算法处理过程,并对提出的算法进行了性能分析.     

一种对于K-means算法的改进

数据聚类是一个功能强大的技术,它能够把数据特征相似的对象划分为一类,但是并不是所有的聚类算法的实现都能产生相同的聚类结果;并且K均值算法的结果很大程度上依赖它的初始中心的选择;提出了一种新颖的关于K均值初始中心选择的策略;该算法是基于反向最近邻(RNN)搜索,检索一个给定的数据集,其最近的邻居是一个给定的查询点中的所有点;使用这种方法计算初始聚类中心结果发现是非常接近聚类算法所需的迭代聚类中心;对提出的算法应用到K均值聚类中给予了证明;用几种流行的数据集的实验结果表明了该算法的优点。     

足球机器人视觉目标识别的PCA-SIFT算法

针对Robocup类人组比赛的特殊环境,为了识别比赛双方机器人,并克服光照变化、图像扭曲等问题给识别目标带来的干扰,选用尺度不变特征变换（SIFT）算法进行特征提取.由于SIFT算法的实时性差,提出改进的PCA-SWT目标识别算法,将主成分分析法（PCA）用于对经典SIFT算法中的128维描述子进行降维,并用最近邻法进行特征点的匹配.通过实验发现,经过PCA改进的描述子不仅提高了运算速度,匹配度也保持在较好的状态.     

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．     

采用自适应搜索范围的多介质立体匹配算法

摄像机在水下拍摄时,成像光线经过不同介质会发生折射,空气中极线约束条件不再满足,区域匹配无法在此极线上搜索。针对此问题,提出一种采用自适应搜索范围的多介质立体匹配算法。首先对双目摄像机进行标定得到相关参数;然后针对每一像素点推导出曲线极线,并计算出与原极线的上偏差与下偏差,确定该点的最优搜索范围;再用区域算法SAD算法在每点对应的最优搜索范围中进行多行搜索并匹配。经过两组实验对比,该算法的匹配精度分别为72.4%、76.8%,而SIFT匹配算法的匹配精度分别为71.1%、74.7%。该算法的匹配精度达到了特征匹配的精度,可以用于整幅图的稠密匹配,解决了原极线搜索策略无法应用于多介质环境的问题,成功将区域匹配算法应用于多介质中的立体匹配。     

基于曲线推进的符号距离函数生成方法

目的构造水平集方法中所采用的符号距离函数,以提高曲线演化算法的速度。方法通过对水平集曲线形状的分析,给出了曲线内外点的判断方法,然后以距离等于1为步长推进边界,同时进行邻域最近点扫描,寻找任一网格点在曲线上的最近点,从而给出该点到曲线的距离。结果内外点的判断以及符号距离函数的构造均只需要经过图像的一次扫描即可给出结果,计算复杂度为O(N)。结论数值实验分析结果表明,新的方法计算稳定,比其他方法速度快。     

突发事件下应急物资配送问题的改进算法研究

应急物资配送主要是应急车辆在最短的时间内把应急物资从各地应急储备仓运送到救灾点集散中心,其研究的核心是最短路径选择问题。将最邻近算法应用于应急物资的配送路径选择,提出一种多对多的改进最邻近优化算法。在该算法中,克服以往只能解决一对多问题的局限性,引用全新的编码方法,以时间作为衡量标准,同时对组合参数进行选择进化,以实现组网路径的有效选择。通过仿真实验证明该算法具有很好的适应性。