三目立体视觉中线段基元的匹配方法研究

提出了利用金字塔图传播匹配的三目线段基元立体视觉方法。该方法中匹配起始三元组的选择建立在透视投影的可靠基础之上,而进行传播匹配大大限制了搜索范围,因而可以加速计算,并避免了可能的误匹配。传播匹配利用立体图像组在二值边界图像金字塔图中的结构相似性,而整个匹配结果的考察与认定是通过传播率的比较实现的。该方法能够有效地克服双目立体视觉方法的某些本质局限性,确保匹配结果精确可靠。     

模式识别中的图结构描述方法综述

从概率图、组合图、代数图和几何图等模型角度综述模式识别中图结构的描述.分别讲述每一类图模型的图结构构建形式和计算方式,回顾其起源,归纳其历史发展过程,分析其研究现状.其中,着重论述各类图模型描述的不同特点和潜在关系,剖析未来发展方向.引用基于图模型的模式识别发展史上具有代表性的论著,介绍引领方向的研究学者,旨在帮助读者理清图模型的发展脉络,把握其前沿动态.     

计算机视觉中双目视觉综述

双目视觉是利用已经标定了的不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景得到两幅二维图像,应用图像处理、图像匹配、三维重建等方法处理,实现从二维图像恢复场景的三维图像的一种模拟人的双目视觉的方法,本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法;并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明.     

计算机视觉火灾探测中的特征提取

火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题．我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动等特征的提取，并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型，该模型在规格化的傅立叶描述子空间能够准确地度量这种时空闪烁特征．实验结果表明，该方法具有比较好的鲁棒性，有助于提高视觉火灾探测的准确率、降低误报漏报率．     

基于模型匹配的结构光视觉焊接接头定位

提出一种基于模型的焊缝特征位置提取与识别方法.通过定义简单的参数化焊接接头模型,使用部分豪斯多夫距离(PHD)作为相似性度量准则,利用迭代匹配的方法使得焊接接头模型快速地逼近实际焊接接头的位姿.为了保证方法的可靠性与实时性,利用统计分析的方法设置相关的匹配参数,并通过将位姿参数空间定义在结构光平面而实现了参数空间的降维.实验结果表明,该方法在满足实时性的条件下保证了最后结果的精确性,满足实际应用的要求.     

图的极大匹配并行算法

对一类无向图的边极大匹配问题,在ＥＲＥＷ ＰＲＡＭ并行计算模型上,给出Ｏ（ｌｏｇｎ）时间、使用Ｏ（ｎ＋ｍ）／ｌｏｇ ｎ）处理器的最佳、高速并行算法。     

应用计算机视觉的动态手势识别综述

从手势识别系统框架模型、手势分割、手势建模与分析和手势识别等几个方向,系统地综述当前计算机视觉动态手势识别技术的研究现状,分析其存在的不足,提出了进一步研究的问题.结果表明:基于简易可穿戴设备的手势识别、基于深度视觉传感器的手势识别和多方法交叉融合的手势识别将是未来该领域的发展趋势.     

自主视觉导航方法综述

深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述。阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类（即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航）,对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状。对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸。     

基于加权迭代法的计算机视觉中的车辆匹配

为了提高车辆跟踪中车辆匹配精度,提出了一种基于加权迭代车辆匹配方法.该方法首先利用加权进行车辆匹配,然后利用各点余差的倒数作为下一次迭代的权值,如此循环,就可以使出格数据的权值接近于0,最后完成高精度的车辆匹配.模拟试验和实际试验结果表明:该匹配方法具有运算量小、鲁棒性好等优点;可以克服最小二乘法鲁棒性差及随机抽样方法计算量大的缺点.     

一类图的匹配唯一性

研究了图的匹配唯一性,给出了T(3,4,n)∪(s∪i=0Cpi)(n 5)及补图匹配唯一的充要条件.     

基于图的特征选择算法综述

特征选择作为数据处理的预步骤成为近年来的研究热点.借鉴图的方法,可认为重要的特征应该具有使同类样本更加聚集在同类之中,而使非同类样本间的间隔应该尽可能大的特点.首先详细介绍了当前常用的基于图的特征选择算法,并对其进行了分类比较;接着给出了当前基于图的特征选择算法存在的问题;最后指出了基于图的特征选择算法的研究趋势.     

采用方向场配准和图匹配的指纹匹配算法

提出一种新的指纹匹配算法.在配准阶段,引入局部方向场匹配,并结合局部细节点拓扑结构匹配以进行指纹对齐;在对齐后的匹配中,首先在两个指纹的细节点集之间进行弹性匹配,得到一个由匹配的细节点对组成的相似集,然后以相似集中的细节点做顶点,以各顶点之间的连线为边,为输入指纹和模板指纹组成对应的拓扑图进行图匹配;还引入了全局方向场匹配,并与细节点集匹配进行融合,以提高算法的精度.采用FVC2002公布的指纹库进行对比实验,结果证明了算法的有效性.     

实现计算机视觉标定自动化的一种新技术

分析基于Mart算子的标定算法存在易受环境光及噪声影响、精度不够高的不足,根据计算机视觉标定的目标要求,通过动态阈值分割、边缘提取、轮廓跟踪和两步法标定算法等处理策略,克服了传统标定算法的缺点,并实现了计算机视觉摄像机标定的整个过程自动化．实验结果证明,该标定算法鲁棒性强,操作简便,抗噪声、抗环境光性能好,标定精度高而且稳定．     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测,工作量巨大,而且检测结果主观性强,一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别,提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法,通过贝叶斯决策方法建立识别分类器,识别正确率达到88．3％以上。     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。     

基于计算机视觉的柑橘自动化分级

以柑橘为对象,研究了计算机视觉分级中的柑橘图像采集和图像信息处理方法.利用单个异步复位摄像机实现双通道柑橘的定位触发采集图像.每帧图像包含6个柑橘的图像,且每个柑橘被连续采集3个不同表面的信息.研究了基于果径大小和表面颜色的柑橘图像快速处理分级技术.建立了由PC机、PLC(可编程逻辑控制器)、摄像机、图像采集卡和接近开关等组成的上下位机结构的柑橘视觉分级自动化系统,并以300个柑橘进行了分级试验.试验结果表明:系统能在分级速度为每秒14个柑橘,等级数为9的分级条件下稳定工作,按大小分级精度达±1.5 mm.     

基于计算机视觉的鸡蛋污斑检测

针对传统人工检测鸡蛋表面污斑方法由于效率较低,且易造成视觉疲劳等缺点,已不能满足现代化工业生产需要的问题,建立了利用计算机视觉检测鸡蛋表面污斑的装置,通过计算机视觉采集鸡蛋表面的图像,然后对图像进行处理分析,提取特征参数,建立污斑识别算法,检测鸡蛋表面的污斑．通过验证,该识别算法分级污斑鸡蛋和干净鸡蛋的准确率达到92．7％,受试鸡蛋总体分级准确率达到90％以上,实现了对鸡蛋表面污斑的无损检测．     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像,经图像匹配,利用视差,可计算得到光条上所有点的位置以及深度,即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．