基于改进KAZE特征的合成孔径雷达匹配算法

自主导航系统是高超声速飞行器自主控制性能的关键因素.合成孔径雷达(SAR)系统作为高超声速飞行器的关键导航设备,其获取的SAR图像受高超飞行器影响存在严重噪声干扰.在分析KAZE特征检测算法的基础上,针对KAZE算法计算复杂度高的问题,引入Fast Explicit Diffusion算法,设计了快速非线性尺度空间构建方法,并在此基础上提出了改进KAZE特征检测算法和基于改进KAZE算法的惯导/SAR组合导航景象匹配算法.通过仿真验证表明,提出的改进KAZE特征算法在保留KAZE算法噪声鲁棒性的同时,有效降低了KAZE算法的复杂度,其计算效率与SIFT算法相当,位置误差估计精度优于SIFT算法.     

一种改进的KAZE特征检测算法

特征点检测算法是图像匹配的基础,在机器视觉、飞机导航、图像拼接、三维重建等领域中得到了广泛的应用.其中基于非线性扩散的KAZE特征检测算法鲁棒性强、匹配率高,但实时性明显低于其他算法.针对以上问题,提出一种简单有效的改进KAZE算法.该算法通过改进特征点搜索策略、利用圆改进M-SURF特征向量描述方法并降维、引入余弦相似性度量等步骤来提高算法实时性.实验结果表明:改进后的KAZE算法在保证原算法鲁棒性、匹配率的基础上,减少了运行时间,增强了算法的实时性.     

基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航实现

提出了一种基于移动机器人双目摄像头的图像视觉伺服方法,实现了基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航.当匹配图像特征点时,采取KLT算法和基于Harris算子角点检测与匹配算法相结合的方法,大幅优化了整个工程的运行时间,并结合RANSAC算法剔除误匹配的特征点对,使机器人能够精确地定位.实验结果证明该方法有效、正确.     

KAZE算法在巡线机器人障碍物检测中的应用

巡线机器人障碍物检测技术是计算机视觉与自主巡检系统的研究热点之一,对保证输电系统安全可靠运行具有重要意义.传统的检测算法鲁棒性低,不能适应复杂环境下障碍物的检测要求.针对以上问题,提出一种基于KAZE算法的巡线机器人障碍物检测方法,该算法在非线性尺度空间中进行特征点提取,利用最近邻匹配准则和RANSC算法对由M-SURF算法生成的特征向量进行检测.实验结果表明,基于KAZE算法的巡线机器人障碍物检测效果较好,具有良好的的鲁棒性.     

双目立体视觉系统设计

双目立体视觉是一种对目标点进行准确快速定位行之有效的方法,通过对双目立体视觉系统标定、立体匹配等关键技术的研究,设计开发了一种可以广泛应用的双目立体视觉系统。该系统采用了两种匹配算法,分别采用传统上基于极线约束的特征点灰度相关匹配算法和基于SIFT(Scale Invariant FeatureTransform)特征描述子的改进匹配算法实现。在实现双目立体视觉系统的目标点定位基础上,进行了两种匹配算法的性能比较和分析。实验表明该双目视觉系统设计具有良好的实用价值。     

基于双目光学图像信息的空间非合作目标自主相对导航方法

针对无任何先验信息的空间非合作目标相对导航问题,提出了一种仅基于双目视觉图像测量的自主相对导航方法.首先,建立了非合作目标双目图像测量辨识模型及特征位置矢量解算方法.利用观测卫星相机系下的目标相对位置矢量观测序列,结合卫星姿态、相机安装方位等信息,给出了非合作目标初始相对运动状态估计及导航滤波参数初始化方法.之后采用考虑状态噪声补偿以及观测方差矩阵和状态噪声矩阵自适应修正的扩展卡尔曼滤波算法,完成空间非合作目标自主相对导航解算.最后以低轨非合作目标逼近段为例进行相对导航仿真,验证了该方法的有效性.     

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

基于动态RCS的无人飞行器隐身突防航迹规划

针对传统航迹规划方法通常不考虑无人飞行器(UAV)的飞行姿态对其被雷达发现的概率的影响问题,提出一种基于动态雷达散射截面(RCS)的无人飞行器隐身突防航迹规划方法．首先,结合UAV的运动学模型和动态RCS特性,建立雷达制导防御系统下的突防模型;进一步,采用稀疏A~*算法对UAV的空间位置及飞行姿态进行搜索,将满足突防准则的扩展点加入搜索空间,并引入通视性分析方法计算扩展点的预估代价．仿真结果表明：该方法在多种假定条件下均能快速规划出低发现概率的隐身航迹;UAV通过位姿调整,能有效躲避预警机等动态威胁的探测,提高突防能力．     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

基于稳健特征点的立体视觉测程法

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求.     

基于SIFT的UAV载组合宽角相机影像匹配方法

针对无人驾驶飞机UAV(Unmanned Aerial Vehicle)航空组合相机获取的大像幅影像旋偏角较大、 大尺度变化和颜色差异明显的问题, 提出基于极几何和单应约束的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征多尺度LSM(Least Squares Matching)算法。该算法顶层金字塔影像采用SIFT快速匹配, 对匹配结果利用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法计算影像间单应矩阵和基本矩阵; 对影像进行Harris特征提取, 根据极几何和单应约束采用双向一致性相关系数算法进行密集匹配; 通过更新单应矩阵, 设定阈值删除误匹配点; 对匹配的同名点进行最小二乘匹配获取子像素级精度。通过对具有较大旋偏角、 大尺度变化和颜色差异的3组实际航摄影像的试验对比表明, 与传统方法相比, 该算法具有较高的匹配成功率和较好的有效性。     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

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。     

限制搜索区域的距离最短路径规划算法

提出一种时间复杂度为O(n)的限制搜索区域距离最短路径规划算法(n为路网节点数).算法设计的基础是,经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际城市道路网络特有的空间分布特性.算法实现采用邻接表数据结构和限制搜索区域的搜索机制,即利用实际城市道路网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的应用实例,实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在3 s以内.     

基于自适应坏点剔除的多点定位技术

对机场入侵无人机进行监视优化定位,可降低机场运行安全风险。由于无人机飞行具有低、慢、小等特征,机场场面监视信号容易被地面障碍物遮挡。传统定位方法主要采用参考特征点定位,对于参考特征不同的非移动目标,在迭代过程中会产生大量定位误差。根据入侵无人机特征,提出一种基于自适应坏点剔除的泰勒级数展开TDOA定位算法。采用TDOA测量值进行多点定位,构建自适应滤波器对泰勒级数展开初始参考点进行剔除坏点处理,有效地改善了算法收敛性和求解效率。仿真结果表明,自适应坏点剔除算法的定位精度接近基于实际位置的泰勒级数展开算法,收敛速度更快,在地面站相对无人机位置不佳时,新算法的稳定性和定位精度更优,满足机场对入侵无人机监视定位精度要求。     

一种改进的ORB特征点匹配算法

针对ORB特征描述算法没有解决尺度不变性的问题,提出了一种将具有尺度不变性的BRISK特征描述符与ORB特征检测子相结合的特征点匹配算法;利用ORB特征检测子检测待测图像中的特征点,并借鉴BRISK特征描述算法的思想对检测到的特征点进行均匀采样,然后对采样到的特征点进行特征描述,最后使用暴力匹配的方法计算汉明距离从而完成特征匹配;通过实验验证了改进算法,有效地解决了ORB特征描述算法不具备尺度不变性的问题,相较于原ORB算法,改进算法的尺度不变性得到了有效提高且更加稳定、可靠,同时,改进算法的实时性也略优于原算法,适合于要求实时性高且尺度变化大的应用中。     

增强现实中的多层次遮挡算法

提出了一种改进的基于几何立体匹配的遮挡检测算法来提高增强现实系统中虚实遮挡检测的实时性、精度和鲁棒性．通过立体图像对中虚实点的投影位置关系判断虚实点之间的遮挡关系,不需要进行深度计算,能够有效提高遮挡检测的速度;通过选择网格边界上特征明显的边点进行检测运算能够提高遮挡检测精度;根据显示状态的连续性,提出一种状态拟合模型来改善算法的鲁棒性．实验结果证明此遮挡算法可以实现虚实物体间快速、可靠的多层次遮挡检测．     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.