基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

基于相位角点检测的特征匹配研究

基于特征的匹配是立体匹配中最常用的方法,但是匹配结果受特征检测精度的影响较大.针对这一问题,提出一种基于相位一致性角点检测的匹配算法,该算法采用相位一致性模型对图像中的角点特征进行检测,检测结果不受亮度、对比度等因素影响,因此在不同光照环境下的多幅图像可以使用相同的固定阈值,避免了特征检测中阈值选取的困难.在此基础上,结合场景的深度信息采用图像的灰度局部区域相关系数进行特征匹配.实验结果表明,该算法获得的匹配结果具有很高的正确匹配率.     

一种新的邻域搜索特征点匹配算法

依据双目立体视觉原理结合光栅投影进行形貌恢复的方法是以被测物体表面投射光栅的相位为特征,其中特征点匹配是双目光栅投影进行形貌恢复的关键步骤.特征点匹配算法的速度和精度,直接决定了形貌恢复的速度和精度.本文主要研究双目光栅投影中的特征点匹配算法,提出一种利用匹配点之间邻域关系进行特征点匹配的算法.实验结果表明该方法匹配精度高,时间复杂度低,不需要知道相机内外参数即可进行匹配,并且能够处理不连通区域的匹配.     

基于ORB特征的图像误匹配剔除算法研究

针对随机抽样一致算法在误匹配剔除时存在稳定性不足、效率较低等问题,提出一种粗剔除与精剔除相结合的误匹配消除算法.该算法首先利用最小距离法对特征点进行筛选获得初始匹配点集;然后通过计算特征点的相关性实现精剔除;最后将该算法应用于ORB-SLAM2系统进行验证.试验结果表明,该算法可有效剔除误匹配特征点,获得匹配精度更高的...     

区域分割的亚像素相位立体匹配算法

针对双目光栅投影测量中深度不连续及边界阴影处的误匹配导致测量误差大的问题,提出区域分割的亚像素相位立体匹配算法。该算法采用由粗到精的匹配策略,在标准极线几何、相位等约束下获得粗匹配点。根据变形栅线图、展开相位图的特点将粗匹配结果分为不包含边界阴影的深度连续区域、边界阴影及深度不连续区域,分别使用加窗匹配测度最小二乘法和外插法获得亚像素匹配点。实验结果表明:该算法能有效消除传统匹配算法在深度不连续处的视差平滑过渡;与传统点基元匹配算法相比,该算法在边界阴影及深度不连续处的平均高度相对误差减小了62%~69%,与传统模板匹配算法相比,该算法在边界阴影及深度不连续处的平均高度相对误差减小了57%~61%,在深度连续处的匹配精度提高了3~4倍。该算法有效提高了相位立体匹配的精度,对提高目前三维测量技术精度具有重要意义。     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于相位一致性的人脸特征匹配研究

为避免立体匹配算法特征点定位易受噪声影响的问题, 提出一种基于相位一致性的人脸特征点匹配算法。首先对获取的平行双目图像进行人脸的精确定位, 降低立体匹配的搜索范围; 然后采用相位一致性模型对人脸纹理特征进行检测, 检测结果不受亮度、 对比度等因素影响, 在不同光照环境下的图像可以使用固定阈值, 避免了特征检测中阈值选取的困难; 最后结合利用梯度旋转直方图算法对特征点描述, 减小视角变化对结果的影响。实验结果表明, 该算法鲁棒性较好、 正确匹配率较高, 达到80%以上。     

基于CCA的图像特征匹配算法

基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征点的匹配关系.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.     

一种改进的图像拼接技术及其在无人机病虫害检测中的应用

为解决ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的特征点分布不均匀且可能重叠的问题，在ORB算法的基础上引入了四叉树结构实现特征点均匀分配，使用KNN算法进行特征点粗略匹配，通过RANSAC算法去除虚假匹配点以获得完整的病虫害图像.实验结果表明，与ORB算法和SIFT相比，新算法匹配精度分别提高了8%以上和3%以上.     

点模式的概率松弛匹配法

文章提出了一种将谱图理论、特征点的局部特征和概率松弛法相结合的特征点匹配算法。该算法通过谱方法,求出特征点匹配的初始概率;利用特征点的结构特征和灰度特征,求得初始支持度;将初始概率、初始支持度与概率松弛迭代法相结合,获得匹配结果。实验结果表明,该方法能够达到较高的匹配效果。     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.     

基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法

基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.     

差分变异本质粒子群的模糊熵图像分割

基本本质粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点。在基本本质粒子群算法的基础上,借鉴差分进化中利用差分量对种群进行变异操作的思想,提出了差分变异本质粒子群优化算法。结合图像模糊熵,得到了基于差分变异粒子群优化的模糊熵图像分割算法。算法利用差分变异本质粒子群来搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到分割阈值对图像进行分割。通过与其它两种本质粒子群算法的分割结果比较表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间很小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。     

循环迭代信道补偿算法

在移动通信系统中,由于信道的时变特性,从训练序列得到的信道估计直接应用于数据解扩上,会带来较大的误差.为了降低这种误差,提出了循环迭代的算法,通过对数据域信道估计进行补偿,提高了单个时隙信道估计精度.仿真结果表明:该算法性能良好,特别是在单时隙业务下,由于每个时隙的信道估计独立计算和修正,可以提供准确的信道估计,对数据解扩性能有较大的提高;当用户在高速运动情况下,由于不受用户运动速度和信道衰落的限制,该算法性能明显优于其他方法.     

采用图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法

提出基于图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法.首先,根据图像灰度熵特征与旋转定位函数,提出基于动态阈值熵函数分割与EmguCV的产品定位算子,得到产品中心点坐标与旋转角度;然后,传递给机器人Robert,引导Robert到产品边缘喷墨上方进行局部图像采集;最后,采用大律法分割法处理喷墨边缘图像,设计基于Canny边缘检测与轮廓检测的测量算子,从而完成喷墨宽度测量.实验数据显示:与当前目标宽度测量技术相比,文中算法具有更高的测量精度与稳定性.     

用图像处理的方法检测公路路面裂缝类病害

公路路面裂缝类病害是公路路面的主要病害之一。在对公路路面裂缝类病害的检测中,将CCD摄像机作为探测系统安装在一个专用测试车上,对路面进行扫描,得到路面图像。构造了8个方向的Sobel模板对路面裂缝类病害图像进行边缘检测,边缘检测处理后,结合加权的邻域平均噪声滤除算法和Ostu图像分割算法对病害图像进行处理。处理结果相对于其他经典算法,裂缝边缘宽度较细,并且裂缝的边缘保护很好,裂缝边缘的连续性也比较好。用图像处理的方法检测公路路面裂缝类病害,检测精度和检测效果都比较满意。     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局...     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network was designed and implemented. The neural network is trained by genetic algorithm, and then genetic neural network algorithm is combined with the virtue of global optimization of genetic algorithm and the virtue of parallel computation of neural network, so that this algorithm is of good global property. The experimental results show that this method can get much faster and more accurate detection results than the classical differential algorithm, and has better antinoise performance.