基于Harris-Affine和SIFT特征匹配的图像自动配准

针对大失配多传感器图像,提出了一种基于SIFT(scale invariant keypoints)和Harris-Affine(H-A)互补不变特征匹配的自动配准算法.算法应用SIFT和H-A两种具有互补特性的局部不变特征,根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,然后利用马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点对,据此求取2幅源图像间的仿射变换参数.使用估计的变换矩阵把待配准图像上的所有点映射到参考图像,并对其进行重采样,实现图像的配准.实验结果表明:该算法能够快速高精度实现大失配图像的自动配准.     

一种新的复制移动篡改JPEG图像探测方法

针对JPEG(Joint photographic experts group)图像的复制移动篡改,提出基于SURF(Speeded up robust features)特征匹配与块伪影特征矩阵因子(Blocking artifact characteristics matrix factor,BACMF)的篡改区域快速自动探测与定位方法。首先,应用SURF算法提取待检测图像的特征点和特征向量并进行特征匹配,估计匹配对之间的仿射变换参数并消除错配;然后,通过仿射变换找出趋近完整的复制移动区域;最后,根据各区域的块伪影特征矩阵因子区分复制移动区域中的被复制区域和篡改区域。实验结果证明了该方法对复制移动篡改探测的有效性。     

火星探测器着陆过程中图像匹配的性能研究

以火星探测器着陆过程中通过图像匹配估计位置参数为背景,针对探测器拍摄的实时图旋转以及尺度变化等对图像匹配算法的影响做一系列研究,寻找适当的旋转角度以及尺度大小来获得较高的匹配精度.以SURF算法为研究对象,结合RANSAC算法对误匹配点进行剔除,提纯匹配点,综合定义了正确率的概念,方便对匹配结果进行判断.实验结果表明,实时图旋转角度以及尺度大小和匹配的正确率呈一定的规律在变化,在应用到火星探测器着陆过程中实时图的选取时,相对于参考图选取适当旋转角度和尺度的实时图能在一定程度上提高图像匹配的准确率.     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题, 提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法. 首先, 采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后, 提出一种新的特征点描述子定义方法, 计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点, 通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实 现特征匹配; 最后, 根据匹配结果, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高, 能满足机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性的要求.     

基于序列图像的火星软着陆自主导航避障方法

针对未知地形和障碍下火星软着陆精确避障问题,本文提出一种利用未知陆标序列图像测量的火星软着陆自主导航避障方法.该方法仅利用单目相机和惯性测量敏感器,以初始时刻星下点天南东系为着陆参考坐标系,利用火星表面未知陆标在连续两幅下降图像中的单位视线矢量测量及探测器状态估计建立未知陆标的隐式测量模型,通过EKF利用所建立的未知陆标隐式测量模型和基于IMU测量建立的运动学模型对探测器的运动状态进行估计,进而根据估计的探测器相对目标着陆点的位置和速度利用改进的四次多项式制导律完成避障制导控制.数学仿真表明,提出的方法可有效估计探测器相对于目标着陆点的位置和速度,并实现精度优于0.5 m的水平方向避障,从而满足火星软着陆安全避障的要求.     

基于计算机视觉的无人机位姿估计

本文给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机运动估计的算法。采用Shi-Tomasi-Kanade特征提取算法进行特征点的提取与匹配,然后建立视觉信息与无人机位姿的关系,通过对帧间图像单应性矩阵的求解,对无人机进行相对位置和姿态的估计。仿真结果表明,该算法能够有效地提高匹配速度,降低误匹配率,较好的估计无人机的相对位置和姿态信息。     

基于SURF和TPS的立体影像密集匹配方法

利用加速鲁棒特性(SURF)算法搜索影像的特征点,基于薄板样条(TPS)建立对应域之间连续和光滑形变变换,用于影像视差的估计,在此基础上提出一种新的立体影像密集匹配方法.首先,基于SURF算法进行特征匹配;然后,利用极线和TPS变换约束选择稳定可靠的同名点,计算影像之间的TPS变换矩阵,估计对应点的位置;最后,基于影像灰度进行密集匹配,并利用极线约束和TPS矩阵删除误匹配点.为保证视差估计的可靠性,利用种子点的外接凸边形对匹配区域进行限定.以人脸三维重建中的影像匹配为例,得到了稳定可靠且密集的同名点.     

基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法

文章提出了一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法,利用递增权值函数,分别对2幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,其次进行SVD分解;通过分解后的矩阵特征值和特征向量,寻找匹配矩阵,根据匹配矩阵的特征信息,实现2幅图像特征点之间的匹配;通过对Laplace矩阵和邻接矩阵比较实验,表明了Laplace谱能使发生刚体变换前后的图像获得更高的匹配精度,递增权值函数的Laplace谱比欧式距离的Laplace谱匹配精度要高。     

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.     

基于同波束VLBI差分相时延的“玉兔”月球车动作监视分析

2013年12月14日嫦娥三号成功在虹湾着陆区软着陆,后续开展两器分离、两器互拍等任务.本文利用同波束VLBI技术同时观测着陆器和月球车发射的信号,解算含整周模糊度的差分相时延(Differential Phase Delay),监视着陆器和月球车两器分离和两器互拍等过程的月球车各种动作.同时,研究和分析月球车行走、转弯、晃动、高程变化等动作导致的差分相时延变化,发现同波束VLBI差分相时延监视月球车动作的灵敏度在50–100 mm之间,后续利用差分相时延变化趋势进行相对定位.同波束VLBI技术在后续的探月三期、火星探测、金星探测等双目标、多目标探测中也将发挥重要作用.     

火星盐类研究进展

 因携带水相关地质过程及环境的丰富信息,进而与生命起源密切相关,行星盐类研究受到大量科研工作者的关注。好奇号登陆之后,火星盐类研究取得了一些新进展。例如,在着陆区泥岩中发现了黄钾铁矾;在泥岩及泥岩砂岩的不整合接触面发现了石膏脉;在风沉积及原位沉积岩中发现了硝酸盐。此外,通过遥感手段,还发现火星新出现的斜坡沟渠可能是由含高氯酸盐高浓卤水冲击形成的。这些新进展再次表明了盐类对于火星科学的重要性。结合已有研究,凝练了火星盐类研究存在的重要科学问题,展望了中国未来火星探测研究。     

无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计

针对传统的单目视觉里程计位姿估计算法无法满足无人驾驶车辆实时定位需求的问题,提出了一种基于基础矩阵性质改进的快速位姿估计算法。通过优化基础矩阵的计算过程来提高算法的实时性,首先得到含有8个未知参数的基础矩阵,然后利用特征匹配点对来求解基础矩阵。通过仿真实验对算法的效率和精度进行了分析,并将其与现有的算法进行了对比。实验结果表明,在不降低运动估计结果精度的前提下,优化后的位姿估计算法的运行速度可以在传统算法的基础上提高近4倍。研究对视觉里程计在无人驾驶车辆上的实时应用具有一定的参考价值。     

计算机视觉中基本矩阵的估计方法

基本矩阵的估计是计算机视觉中一项重要的研究课题.从特征点的提取、匹配到从一组对应点求出基本矩阵的估计值,完整地介绍了求解基本矩阵的方法.对于噪声干扰以及问题固有的复杂性所导致的误匹配,以及由此导致的估计结果恶化问题,采用最小中值法（LMedS）,有效地解决了存在误匹配情况下稳定、准确地估计基本矩阵的问题.     

基于LoFTR算法的图像拼接算法研究与实现

针对传统算法图像匹配准方法提取特征点不精确、鲁棒性低、低纹理下很难识别到特征点等问题。本文提出一种新的局部图像特征匹配方法,替代传统的顺序执行图像特征检测,描述和匹配的步骤。首先在原图像提取分辨率为1/8的粗略特征,然后平铺为一维向量,并为其添加位置编码,将组合结果输入到Transformers模块中的自注意力层和交叉注意力层,最后输入可微分匹配层后得到置信矩阵,为该矩阵设置阈值和相互最近标准,从而得到粗略的匹配预测。其次是在精细层次上细化良好的匹配,在建立精匹配之后,通过变换矩阵到统一的坐标下,实现图像重叠区域对齐,最后通过加权平局融合算法对图像进行融合,实现对图像的无缝拼接。本文使用Transformers中的自注意力层和交叉注意力层来获取图像的特征描述符。实验结果表明,在特征点提取方面,LoFTR算法比传统的SIFT算法,无论在低纹理区域还是纹理比较丰富的区域提取的都更精确,同时使用此方法得到的拼接效果比传统经典算法拼接的效果更好。     

基于CCA的图像特征匹配算法

基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征点的匹配关系.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,随后应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征,之后提取处理后的图像的SIFT特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过RANSAC方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准,之后同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。     

基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认

误匹配点的存在影响了计算图像问变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果.通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法.该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准.实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果.