一种基于基本矩阵估计的立体视觉中滤除误匹配的方法

根据基本矩阵建立两幅图像间的极线约束关系,能有效减少误匹配.噪声干扰和对应点中的误匹配使得基本矩阵的解精度降低.介绍了极线几何和基本矩阵理论,在最小中值平方法的基础上,提出一种基于匹配点对之间协因数的RANSAC(random sampling consensus)算法估计基本矩阵,有效解决了因误匹配导致的基本矩阵估计结果恶化问题.实验结果表明,所提出算法能有效滤除误匹配,具有良好的鲁棒性.     

利用单应变换与对极约束的基础矩阵估计算法

为了提高不同图像之间的基础矩阵估计的精度与效率,提出了一种结合单应变换和对极几何约束的基础矩阵估计算法.在不同图像上提取特征点并建立匹配关系,过滤其中明显的误匹配点,并计算单应变换矩阵,由于单应变换的内点和外点在图像之间的对应关系均符合对极几何约束,通过将单应变换矩阵与外点结合,进一步计算出基础矩阵.为了验证算法的有效...     

基于SURF和TPS的立体影像密集匹配方法

利用加速鲁棒特性(SURF)算法搜索影像的特征点,基于薄板样条(TPS)建立对应域之间连续和光滑形变变换,用于影像视差的估计,在此基础上提出一种新的立体影像密集匹配方法.首先,基于SURF算法进行特征匹配;然后,利用极线和TPS变换约束选择稳定可靠的同名点,计算影像之间的TPS变换矩阵,估计对应点的位置;最后,基于影像灰度进行密集匹配,并利用极线约束和TPS矩阵删除误匹配点.为保证视差估计的可靠性,利用种子点的外接凸边形对匹配区域进行限定.以人脸三维重建中的影像匹配为例,得到了稳定可靠且密集的同名点.     

基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认

误匹配点的存在影响了计算图像问变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果.通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法.该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准.实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果.     

基于非圆信号的互质阵列欠定DOA估计方法

针对欠定波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能.      

基于快速立体匹配的基本矩阵估计方法

借鉴Harris角点检测时角点自身的特点,提出了基于角特征与灰度相关并参考视差梯度约束的角点匹配方法,利用角特征值比值的约束条件,减少了大量的候选匹配点,提高了立体匹配的速度,实现了快速、准确的立体图像对的角点匹配.在此基础上,进一步采用Hartley提出的改进八点算法,获得了高精度的基本矩阵.实验结果表明该方法具有较高的准确性和实时性,是一种快速有效的立体匹配基本矩阵估计方法.     

基于计算机视觉的无人机位姿估计

本文给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机运动估计的算法。采用Shi-Tomasi-Kanade特征提取算法进行特征点的提取与匹配,然后建立视觉信息与无人机位姿的关系,通过对帧间图像单应性矩阵的求解,对无人机进行相对位置和姿态的估计。仿真结果表明,该算法能够有效地提高匹配速度,降低误匹配率,较好的估计无人机的相对位置和姿态信息。     

三维物体抗仿射变换特征匹配方法

为解决三维物体视角变化下的图像匹配问题,提出一种实现三维物体任意仿射变换间的图像匹配方法. 在抗仿射变换的Affine-SIFT算法基础上,提出了多变换矩阵mASIFT（multi Affine SIFT）算法. 使用多平面随机抽样一致性（multi-plane RANSAC,mRANSAC）几何变换约束方法,从描述子粗匹配结果中提取正确匹配对. 比单一变换矩阵方法更加符合目标物体的立体多平面特性,匹配对数普遍是ASIFT的5~9倍. 降低每个单应矩阵的误差阈值,使内点提取中双向变换误差阈值小于3个像素（或2个像素）,更有效地剔除误匹配,可计算出更精确的变换矩阵,实现更加准确的匹配.      

面向多声源的压缩感知麦克风阵列的波达方向估计

在语音识别、说话人识别等语音交互应用领域中,麦克风阵列常常工作于多声源工作场景,因而需要更高的波达方向(DOA)估计分辨性能.压缩感知(CS)的DOA估计算法可将声源定位的问题转化成稀疏信号的重构问题,进而提高在高混响、低信噪比环境下的DOA估计性能.基于这一思想,将CS方法应用于多声源方位估计.考虑到传统的基于CS的DOA估计算法利用实测声源传输响应作为混合矩阵时,会因噪声的存在而导致多声源条件下的匹配程度下降,提出了利用基于阵列各阵元之间时延关系所生成的不同方位的声源传输响应来构造CS混合矩阵,即构造房间冲激响应CS(CRR-CS)的DOA估计算法,从而实现多声源的DOA稀疏恢复.通过实验验证了该方法优于传统方法,能更好地实现定位.     

一种基于标记点的近景摄影测量系统

给出了一种基于标记点的鲁棒三维重建摄影测量系统;采用编码点和非编码点等标记点方式.为了减少不同图像间误匹配的概率,采用一种新的基于编码点的匹配方法,不同图像间非编码点的匹配从编码点开始,并通过相似性准则、模糊度准则和距离误差准则来剔除误匹配,可获得非常高的正确匹配率.采用一种新的基于标记点的加权迭代特征算法,用编码点恢复相机的投影矩阵,从而可以确定相机的外部姿态参数;用非编码点恢复3D坐标.与已有的加权迭代特征算法比较,该算法避免了所有点参与计算相机的投影矩阵,运算速度更快.由于采用标记点的亚像素定位方法,提高了3D重建精度.实验结果表明,在3D重建方面,该系统是强壮和精确的.     

动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法

为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF(Best Bin First)方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实现准确的运动参数估计和背景补偿。对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验表明,提出的方法能够快速地完成动态场景中的全局运动估计与补偿,具有较高的精度和适应性。     

基于竞争规则和挡板辅助的基础矩阵估计算法

基础矩阵估计是计算机立体视觉的关键环节,对它的估计精度将直接影响对应点的匹配和特征点坐标的重构计算.笔者通过研究现有基础矩阵估计方法,分析它们的性能和优缺点的基础上,提出了改进TorrM estimators基础矩阵估计方法,并通过竞争规则选择初始值和利用印有标准图案的挡板辅助计算,有效地消除了出格点的影响,提高了基础矩阵估计精度,精确恢复了外极几何关系.     

无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计

针对传统的单目视觉里程计位姿估计算法无法满足无人驾驶车辆实时定位需求的问题,提出了一种基于基础矩阵性质改进的快速位姿估计算法。通过优化基础矩阵的计算过程来提高算法的实时性,首先得到含有8个未知参数的基础矩阵,然后利用特征匹配点对来求解基础矩阵。通过仿真实验对算法的效率和精度进行了分析,并将其与现有的算法进行了对比。实验结果表明,在不降低运动估计结果精度的前提下,优化后的位姿估计算法的运行速度可以在传统算法的基础上提高近4倍。研究对视觉里程计在无人驾驶车辆上的实时应用具有一定的参考价值。     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

基于视觉的火星探测器着陆运动参数估计

火星探测是我国深空探测的重要目标之一,精确估计火星探测器自主着陆时的运动参数是实现自主着陆的前提.在探测器所携带相机内参数已知的情况下,研究2幅图片中特征点之间的对应关系,得出火星探测器空间三维运动信息,以实现其运动参数估计.首先进行特征点检测,然后进行特征点匹配,根据匹配结果估计出基础矩阵F;然后进行本质矩阵的计算、姿态解算和幅值恢复,对所得运动参数进行非线性优化;最后通过仿真实验验证了上述方法的有效性.     

非线性相机模型对AR系统注册精度的改进

注册是AR系统成功的关键技术之一.最近提出的采用基本矩阵的注册算法,不需要辅助的定位器材,也不需要人工标志物,易于执行,适应范围广,但注册精度有待改进.通过Tsai算法引入了非线性相机模型,对原有图像进行畸变校正,然后用基于基本矩阵的注册算法采用校正后的特征点进行计算.从实验所获得的结果来看,这种方法可以获得较原注册算法更好的精度.     

基于稳健特征点的立体视觉测程法

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求.     

基于抗差EKF的机载单站无源定位算法

机载单站无源测向定位中,若观测值中存在异常误差,采用EKF算法会导致定位结果有偏。为增强算法抗差性,将抗差EKF算法引入到机载单站无源测向定位中。首先,建立了机载单站无源测向定位模型,依据标准化观测残差构建了抗差等价权矩阵,对异常观测进行降权处理。其次,针对抗差EKF算法效率低的特点,构建了卡方统计量,提出了基于卡方检验的抗差EKF定位算法,即先利用卡方检验判别出含异常误差的观测值,再调用抗差EKF算法进行定位解算。最后,通过在观测值中加入单个异常误差和连续异常误差,测试了算法对不同异常误差的抵抗能力。仿真表明,抗差EKF算法能较好地削弱异常误差对位置估值的影响,并且基于卡方检验的抗差EKF定位算法能提高定位的效率。