基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法

针对目前增强现实三维注册易受复杂环境以及算法复杂度高的影响,提出一种基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法.该方法分为4步:(1)采用TLD目标跟踪算法对目标区域进行跟踪;(2)采用SIFT特征检测算法对跟踪的目标区域进行特征点的提取与匹配;(3)利用特征点的匹配关系计算出三维注册矩阵;(4)根据计算出的三维注册矩阵完成注册,从而完成对现实世界的增强.仿真实验结果表明,当标识可见、不可见以及待注册图像发生旋转变换、尺度变换时,基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法都能成功完成注册,该三维注册方法有效提高了AR系统的实时性、稳定性和鲁棒性.     

基于混沌和分块的三维模型脆弱水印算法

由于三维模型的顶点坐标是不成比例的,这导致了三维模型的分块比二维图像难的多.然而水印分块是很容易的.因此本文提出一种新的三维网格模型分块算法,通过插入特殊的字符来将水印信息分块.然后用具有高安全性的混沌映射来加密分块的水印信息.试验结果显示,本文提出的算法能够检测出模型的任何篡改并且能够定为篡改区域.该算法简单、有效、具有高安全性.     

密集匹配点云的自适应道路提取算法研究

多视倾斜影像密集匹配后能够生成海量点云数据,但数据本身缺乏有效的道路提取信息。针对此问题,提出一种密集匹配点云的自适应道路提取算法。首先对多视影像进行道路感兴趣区特征采样,获取影像区域道路的纹理特征,然后对三维点云进行去噪处理并剔除掉高大建筑物和植被。在点云中选取2个明显的道路点作为初始种子点,搜索种子点一定半径范围内的点,并统计这些点对应的法线与种子点法线的夹角,根据道路边沿法线的突变性提取出道路点。然后利用道路点拟合出道路中心线并根据最小包围矩形优化搜索搜索半径,进而自适应的生成其他道路种子点。实验结果表明,该方法提取的道路能够保持连通性,道路边界清晰,且提取耗时较短,具有较好的稳健性。     

融合SIFT的多尺度分析人脸识别算法研究

由于人脸识别过程中会受到光照、尺度等因素的影响,采用传统的SIFT算法进行人脸识别时会出现匹配效果较差、无法匹配或是错误匹配的情况,因此提出了一种融合SIFT算法的多尺度分析的人脸识别算法。首先在粗尺度上,采用形态学边缘检测算法对原始的人脸库进行轮廓特征提取,形成新的人脸库;然后在细尺度上,采用SIFT算法对新的人脸库进行人脸识别与匹配。采用ORL人脸库对改进后的算法进行验证,实验结果表明改进后的SIFT算法较好地解决了传统SIFT算法的不足,计算量大大减少,人脸图像的识别效率与匹配效率得到了有效提升。     

智能监控系统的图像检测设计

智能监控系统图像检测算法的本质是对视频图像中的敏感对象进行监测,提取其客观信息构建对图像和目标的描述,决定其有效性和可靠性的基础是所采用的图像分割算法。通过分析和大量试验结果的比照验证,提出了一种图像检测算法在数字监控系统中的应用,并利用卡尔曼滤波的运动跟踪特性进行进一步的噪声滤除,适用于运动车辆在固定背景下的监测,使得视频图像分析能够适合集成到视频图像采集压缩前端模块中,运用改进的算法模型实现计算效率最大化以及目标判断准确性。     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

时空调制扩频通信定位系统抗多径测角测距方法

在时空调制扩频通信系统基础上,针对多径环境提出一种抗码片内多径干扰的测角测距方法.首先分析了时空调制信号在多径下的接收和解调信号,接着就解调表达式采用冲激响应估计和多径分量提取算法,实现了码跟踪误差和多径分量的联合估计,再利用换算关系得到方位角和距离.仿真结果表明,在多径下系统的测角测距性能得到很大的改善.     

抗差Helmert空间自由设站数学模型在高速铁路轨道精调中的应用研究

高速铁路轨道精调工作是以全站仪自由设站测量轨检小车棱镜点的坐标作为前提,在此过程中,准确获取设站点的三维坐标至关重要。基于稳健抗差估计理论和方差分量估计理论提出一种解算设站点三维坐标的复合迭代高精度定权方法,推导了结合IGGⅢ权函数的Helmert空间自由设站间接平差数学模型及其线性化误差方程的严密公式。以兰渝铁路甘肃段轨道精调实测数据作为研究对象,通过计算与分析,表明所提数学模型可以合理地确定空间自由设站3类观测值的权比问题,同时能够抵抗CPⅢ点含有的数据粗差对解算结果的影响,且算法迭代次数少、效率高、收敛快,是一种更为有效实用的设站解算方法。     

基于多径时延跟踪的MIMO-OFDM系统信道估计

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种低复杂度的基于多径时延跟踪的信道估计算法,并分析了信道估计的均方误差和计算复杂度.分析和仿真结果表明,这种算法通过对多径的跟踪降低了需要估计参数的维数,从而提高了信道估计的性能,并且降低了运算复杂度.