一种基于Shi-Tomasi和改进LBP的特征匹配及目标定位快速算法

针对机器人伺服抓取中对定位精度和实时性均要求较高的问题, 提出一种特征匹配及目标定位快速算法. 首先, 采用Shi-Tomasi检测算法提取特征点; 其次, 提出一种新的特征描述子定义方法： 先以特征点为中心截取子图像, 利用二维Gauss函数偏导数确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做旋转处理, 提取旋转后标准局部图像局部二值模式作为特征描述子, 该描述子具有良好的局部性以及平移、 旋转不变性; 最后, 通过计算特征描述子间的Hamming距离实现特征匹配, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景中的位置和方向. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高、 稳定性好, 能满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求.     

利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

改进的MOPs图像匹配算法

针对MOPs算法在处理图像旋转方面的不足,提出了一种新的旋转不变的特征描述子,用以匹配存在缩放、旋转、平移的图像.用Harris角点检测算法,检测金字塔模型的每层图像,在特征点处提取旋转不变特征描述子,用特征描述子之间的匹配来寻找两图像间的匹配点,最后用RANSAC方法剔除误配点,实验结果表明比MOPs算法具有明显的优越性.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

月面自主精确软着陆的景象匹配方法研究

为提高月球探测器自主软着陆的落点精度,利用绕月飞行器和着陆探测器下落图像,提出一种基于尺度信息的多模板递阶景象匹配方法.在月面图像尺度空间上快速提取FAST角点,并确定特征点精确尺度、位置和方向.在特征点邻域建立图像块采样模式,通过图像块像素比较形成二进制串特征描述子,利用海明距离(Hamming distance)进行特征匹配.实验结果表明,目标在尺度缩放、旋转和光照变化等极端条件下,该算法能够实时完成月面着陆目标区域的准确识别和稳定跟踪,实现月球探测器的远距离、高精度自主导引着陆.      

基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别

为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸图像边缘信息。标记人脸特征点增强信息识别精度,提取人脸图像的特征描述子,并将其输入支持向量机模型中,通过训练实现局部遮挡人脸图像识别。实验结果表明,该方法应用于人脸图像识别平均识别率高于73%,识别时间低于20 s。     

基于改进SIFT的视频超分辨率重建快速配准算法研究

通过改进硬件的方式来提高成像质量,在技术上实现困难且成本高昂,因此采用数字图像处理的方法来提高图像的分辨率.提出了一种改进的视频超分辨率重建的快速SIFT图像配准算法,该算法放弃对128维特征描述子的计算,而采用特征点之间的灰度相关系数来进行初始匹配,并用平面坐标欧氏距离配合匹配关联度算法来取代特征描述子进行误匹配的剔除,大大降低了计算开销.实验证明,改进算法取得了良好的配准效果,在保证配准质量的前提下,其时间开销只有基于传统SIFT特征点检测方法的1/3.     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法

针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性.     

改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法简

针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性.     

基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。     

面向LED芯片检测与分选的机器视觉定位系统的开发

LED芯片定位是进行芯片检测、划片、扩晶、固晶及判断芯片电气特性、芯片管脚是否达到要求,能否成功分选LED芯片质量的关键一环.针对这一问题,首先根据定位系统的结构原理,对LED芯片高精度定位系统进行了方案设计并构建出其硬件结构.其次分析研究了定位系统的视觉部分,并运用图像处理中的模板匹配算法,解决了LED芯片的精确识别与可靠定位.然后对定位系统的运动控制滑台部分进行设计,通过运动控制卡发脉冲操作驱动器控制直线伺服电机运动,并采用直线光栅检测技术进行位置反馈,从而实现滑台伺服系统X轴、Y轴、Z轴和θ角等方向上的精确定位.最后对定位系统的视觉软件、运动控制软件等部分进行设计,其中视觉软件采用VB6.0开发操作界面、图像处理软件Halcon10.0进行识别和定位,运动控制软件进行滑台的运动控制,从而获得LED芯片在晶圆上的精确位置.分别采用机器视觉、滑台伺服控制、光栅检测反馈和高精度图像模板匹配技术,研制出LED芯片高精度定位的自动化检测系统.实验测试结果表明,其图像定位精度误差小于1μm,滑台定位精度误差4μm,整体定位系统定位精度小于5μm,定位速度大于5粒/秒LED芯片.因此,该系统不但能够满足定位系统的科研需求,也能推广应用到生产中去,为芯片级高精度定位系统开辟了新的方法.     

电视信号监测与报警系统的设计和实现

提出了使用信号检测和图像分析技术监测电视信号的中断、非法插播和干扰的方法和系统设计。该系统采用FPGA和视频采集卡实现32-64路同步信号时序检测与图像检测,并依此设计出一个电视信号自动监测与报警系统;论文介绍了相应的硬件模块设计和软件流程,精确图像模板的动态更新方法,以及通过台标图像模板实现对电视台标的检测过程;实验结果表明,系统达到实用要求。     

基于DSPC64X高速图像采集和识别系统

基于数字信号处理器TMS320C6416,设计并实现一种红外图像的高速数据采集和识别系统.以DSP为图像实时处理单元,采用精确延时和信号均衡技术实现了双路高精度ADC的倍频数据采集,实现复杂背景下弱小目标的实时检测与识别,解决了双AD采集中两路AD时钟相位反相难题.实验表明,该系统具有通用性和实时处理能力.     

基于全局自相似描述子的电塔检测

针对电塔图像中重复出现的纹理特征运用全局自相似描述子进行特征描述,进而准确检测巡检图像中的电塔.从巡检图像处理中的实际问题出发,全面分析了自相似描述子的特性,并结合全局自相似描述子的内在机理,分析了选择全局自相似描述子作为电塔特征刻画工具的原因.最后,以各类包含电塔的图像为样本,通过实验验证了全局自相似描述子的准确、高...     

基于局部特征融合的目标再识别方法

提出一种基于局部特征融合的目标再识别方法.通过视觉传感网采集视频图像,针对场景内的目标,首先结合颜色和形体特征,对目标进行区域分割,进一步设计特征描述子,对关键区域的颜色和形体信息进行提取,基于此判断目标间的相似度,实现目标再识别.实验表明了所提方法的有效性.     

基于圆形均分法耦合双重制约的图像伪造检测算法

提出了基于圆形均分法耦合双重制约的图像伪造检测算法采用Forstner算子对图像中的特征点进行检测,使得算法的检测精度得以提升.利用Haar小波响应值,设计圆形均分法,对SURF生成特征描述子进行改进,改善算法的检测效率.随后,利用特征点及其对应的特征向量,构造双重制约模型,对特征点进行正确匹配.最后,利用余弦度量规则对特征点进行归类,完成对图像的伪造检测.实验测试结果表明,与当前图像伪造检测算法相比较,本文算法具有更高的检测精度以及较强的鲁棒性.     

融合颜色信息的尺度特征提取及匹配算法

实现有效三维重建的关键是将图像中的特征点检测并匹配,已有的算法中对特征点检测实效不高,特征描述子依赖灰度信息,导致匹配率不高。为了提高特征匹配率和时间,提出在尺度空间下提取Harris角点,对SIFT特征描述子进行颜色改进,对描述子进行二值化和主成分分析法降维,最后通过欧式距离作为相似形度量实现两幅图像特征向量的匹配。在MATLAB 2014平台进行3组图像测试,改进后的算法提取的特征点具备尺度不变形,特征点分布较SIFT均匀,特征匹配正确率均在90%以上,匹配时间优于对比算法,尤其对于灰度相似但色彩不同和灰度区别小的图像也维持了高匹配率。