摄影测量特征点提取与匹配技术研究

随着建筑事业的发展和城市规划的不断提升,对于工程的设计要求质量也相对的提高。工程设计的制定必须参考必要的测量数据和勘探结果,然后经过分析综合最终合理的确定下来。因此就要有高质量的摄影测量技术来支撑,旧有的测量数据准确度不能达到现行的需求,测量的范围不够广,测量的结果不够精确,同时分辨率比较低,严重的影响了设计的准确性和合理性。为了克服这点,经过科研人员的多年的研究,人们提出了新的理论即摄影测量特征点提取与匹配技术。本文对于此项技术进行了详细的介绍和说明,便于相关人员可以结合实际工作的需要利用此项技术。     

多水源给水管网宏观模型的开发与应用

根据测压点压力与供水泵站工况之间的内在关系 ,经过数学推导 ,建立了泵站出口压力与管网测压点压力及泵站出口流量之间的宏观关系模型 ,并给出了模型参数的求解方法 .模型直接建立了未知变量与已知监测数据之间的关系 .此模型被用于设计供水泵站的工况点 ,基于此模型 ,建立供水费用模型 ,在流量约束下 ,采用最优化方法 ,可搜索到泵站优化的工况点 .这种宏观模型的开发及其在泵站工况点寻优方面应用的可行性和有效性 ,通过一个实例得到了验证 .     

基于改进AAM的人脸特征点提取

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法（LBP-AAM）.首先建立3种人脸模型实例（正面,左转及右转人脸模型）;然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精度上提高了27%,效率上提高了9%.     

基于投票策略的特征点提取

特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题,导致特征点匹配率低,并且影响图像配准精度和速度.针对这一问题,提出基于投票策略的特征点提取算法.算法通过选举人投票选举出最强特征性点集,有效去除伪角点.点集中的特征点满足多重准则,特征性强度高.依据坐标选举,保证了特征点定位的准确性.在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验,并与传统的特征点提取方法进行比较.实验结果表明,该算法提取的特征点具有更好的有效性,算法具有较强的适应性和抗噪性.     

基于遗传算法的离散数据特征点识别与提取

针对ICT(industrial computed tomography)图像处理后零件轮廓的离散数据点,采用改进遗传算法的特征点自适应识别与提取方法对轮廓数据进行精简,以线段和圆弧为逼近基元,以较小的逼近误差(ISE)和较少的特征点为优化目标;对种群采取分类初始化,大大缩小了种群规模;变异概率和交叉概率自适应生成,加快了收敛速度.实例表明改进的遗传算法有更高的优化速度和全局搜索能力,特征点的提取效果较好.     

交通流微观模型与宏观模型的统一

以改进的微观跟车模型为基础，利用交通注稳态特性和概率统计方法得出了交通流宏观统计模型，首次在严格理论意义上使交通流微观模型和宏观统计模型得到了统一，所得的宏观统计模型在许多方面优于传统的经验回归模型。     

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法.该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方...     

特征点提取算法性能分析研究

在图像匹配中,使用特征点来描述图像,计算量小、匹配简单,而且特征点往往比较稳定,不易随光照条件和图像的平移、旋转和尺度等变化而变化。因此基于特征的图像配准方法是目前图像配准领域研究的热点。介绍了几种主流的特征点检测算法的原理,并对特征点检测算法性能进行了定量分析研究。从特征点检测速率、正确率、旋转不变性和抗噪性等方面进行了对比,研究了各种特征提取算法的优缺点。为根据不同图像质量选择合理的特征提取算法提供了良好的客观依据。     

融合表观与曲率特征的三维点云眉毛提取

针对三维点云数据中眉毛区域提取研究较少的问题,提出了一种融合表观与曲率特征的方法。首先在3D-2D投影的基础上提出新的3D-2D-3D框架,借助二维关键点实现三维眉毛关键点定位;然后利用眉毛关键点构建感兴趣的区域ROI(region of interest),以曲率说明眉毛的形状,并基于表观特征提取三维眉毛区域。在DMCSv1数据库的三维点云数据集上,针对不同表情、不同眉毛形状的眉毛进行提取,实验结果验证了本文所提方法的可行性。     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于特征点的自适应三维网格数字水印算法

针对目前三维模型水印算法在将水印嵌入三维模型后,均会使三维模型产生局部失真问题,文章提出一种自适应三维网格水印算法。通过特征点提取算法将模型的特征点提取出来,按其模长进行分组,将每组顶点的模长序列进行一维DCT变换到频域,在频域信号上加入水印,使嵌入的水印具有不可见性。实验结果表明,该算法对仿射攻击、网格简化、加噪声和剪切攻击以及它们的联合攻击具有较好的鲁棒性,同时有效地控制了由于嵌入水印对几何模型造成的局部失真现象。     

三维模型轴向体积分布特征提取及比较算法

在分析网格数据结构的基础上,提出一种提取任意三维网格模型体积分布特征的算法.该算法首先应用主元分析法确定模型的主轴方向,再以一组等距的平行平面从三个坐标轴方向对模型进行剖分处理,通过计算截面面积求得模型沿三个主轴方向的体积分布特征.模型在三个坐标轴向上的体积分布描述了模型的几何特征,通过体积分布特征数据得到不同模型间的相似性度量.实验表明,该算法程序运行稳定、快速,可用于提取具有任意几何和拓扑复杂性的各类网格模型的体积分布特征.     

基于双层规划的宏观调控模型研究

针对一般的国民经济系统,首先给出了基于双层规划的宏观调控模型,其中上层是政府社会福利最大化模型,下层是厂商利润最大化模型和消费者效用最大化模型,然后依据模型的特点,讨论了它的求解算法.     

基于特征点提取改进的ICP算法

点云数据在逆向工程,可视化技术,虚拟现实技术,机器视觉等领域具有十分广泛的应用。提出了基于特征点提取的改进ICP算法,在曲率特征和管理点云数据的索引方法 K-D tree的基础上对改进的ICP算法进行了详细的分析,将该算法应用到对雕像数据进行精确配准,实验表明该算法在一定程度上提高了配准的精度和效率。     

一种基于Harris—Laplace特征点检测的抗几何攻击数字水印算法

基于图像特征点检测的第2代数字水印算法具有良好的抗几何攻击能力．Harris算子是2代水印中使用较多的一种特征点检测方法．然而传统Harris算子提取的特征点对于较大尺度缩放攻击的稳定性较差,结合自适应尺度特性的Harris—Laplace算子在一定程度上克服了这一缺点,并且对于旋转,噪声及压缩攻击均具有较好鲁棒性．据此给出了一种基于Harris—Laplace特征点检测的数字水印算法,实验结果表明,该算法对于常规信号处理和几何攻击具有较好的鲁棒性．     

基于特征点图像序列的多摄像机全局标定

多摄像机的全局标定是影响视觉测量系统精度的关键。为了降低标定过程中多次坐标变换而引起的误差,本文提出了一种基于特征点图像序列的多CCD摄像机的全局标定方法,通过时间脉冲同步,在液晶显示屏靶标上显示一系列含有特征点的图像序列的同时,多个CCD进行拍摄,对用于显示的特征图像和CCD拍摄得到的图像进行处理和计算,即可对多个摄像机进行全局标定。该方法只需一次坐标变换,克服了常规方法下特征点难以被所有摄像机全部拍到的困难,用标定结果进行三角测量,最大绝对误差为0.08mm,证明了标定方法的精确性。     

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。     

基于Harris—Laplace特征点的多时相SPOT图像配准方法

提出一种改进的多时相SPOT图像配准方法。首先通过分块提取H—L特征点,确保特征点分布均匀：然后对H—L特征点进行匹配,通过RANSAC一致性检验构建配准模型;最后利用图像重采样得到图像配准结果。实验结果表明,该方法能够有效地解决不同时相SPOT图像在几何变形、地物改变等情况下的配准,具有较高的自动化程度与实用性。     

基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取

针对目前三维人脸特征提取方法对表情很敏感的缺陷,通过借鉴曲面曲率生动描述人脸形状的特点和人脸特征区域纹理不受表情影响的特点,提出了一种基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取方法。实验分析说明该方法有效利用了三维人脸的深度信息和人脸纹理对表情和姿态不敏感,具有较好的准确性和鲁棒性。