基于广义正交迭代算法的立体视觉定位

提出了一种新的基于广义正交迭代算法的立体视觉定位.该算法通过提取CenSurE局部特征和相应的U-SURF描述符,采用SAD方法进行子像素立体匹配,并利用U-SURF描述符匹配进行前后帧图像特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行3D-3D运动估计获得了运动参量的初始值.由于3D-3D运动估计使3D点集间欧式距离误差最小,而3D特征点坐标受噪音影响很大,因此运动估计误差也较大.本文把广义正交迭代算法应用到立体视觉定位方法中,得到使立体相机目标空间共线性误差最小的运动估计参量,由于共线性误差比3D-3D运动估计算法中的共点误差受噪音影响更小,从而大大较少了运动估计误差.仿真实验和户外真实实验表明：本文算法获得了较高的计算准确度、鲁棒性和实时性,优于传统方法.     

空间目标抖动状态红外图像仿真建模研究北大核心CSCD

空间目标容易受到太空垃圾碰撞及干扰从而产生抖动。针对空间抖动目标红外图像的模型构建问题,对天基空间红外成像系统的主要噪声进行分析并考虑杂散光影响,基于Creator与Vega软件平台相结合,提出抖动状态下空间目标表面缺陷的红外图像的建模方法。依据空间目标基本特征分析其红外辐射特性,在Creator中对空间目标缺陷进行三维建模;根据目标以及背景红外辐射特性对三维模型进行温度场分析,将分析所得结果与Vega红外模块相结合获得红外图像模型;确定抖动图像数学模型并对仿真图像施加抖动影响,然后施加杂散光影响获得最终模拟图像。实验结果表明:该方法生成的抖动状态下空间目标红外图像与实验图像相似程度高,能为空间目标探测与态势感知提供一种有效的模拟系统。     

基于平面导航系的极区传递对准算法研究

针对极区经线快速收敛导致基于传统导航坐标系的传递对准模型和误差方程不适用的问题,提出了基于平面导航力学编排的极区传递对准算法,并设计了"速度+姿态"匹配的传递对准滤波模型。该算法基于Kalman滤波最优估计理论,利用舰艇主惯导高精度姿态、速度信息对局部基准姿态失准角进行估计补偿,以达到局部基准极区动基座条件下快速初始对准的目的。仿真结果表明,在中海况条件下,局部基准可在20s内完成方位精度为5′、水平姿态精度为3′的初始对准。     

基于广义正交迭代算法的立体视觉定位

提出了一种新的基于广义正交迭代算法的立体视觉定位.该算法通过提取CenSurE局部特征和相应的U-SURF描述符,采用SAD方法进行子像素立体匹配,并利用U-SURF描述符匹配进行前后帧图像特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行3D-3D运动估计获得了运动参量的初始值.由于3D-3D运动估计使3D点集间欧式距离误差...     

人造卫星运行轨道的实时仿真技术

人造卫星在星空背景下运行的实时仿真技术中，建模和实时性是仿真的基础，试验表明，利用Creator 2.6建立二体轨道下的卫星运行模型，计算出卫星运行时的空间位置和运动姿态，结合Vega Prime来实现人造卫星运动轨道的空间动态三维场景实时仿真，可以有效的实现卫星在星空背景运动中的实时性，并为其他技术领域中的实物或半实物实时仿真技术提供了可行性的参考方法.     

单目图像中姿态角估计的坦克目标测距方法

为了克服经典成像测距对相机姿态和视差信息依赖的问题,以观瞄发控装置的电荷耦合器件获取的单目图像为研究对象,提出了基于姿态角估计的坦克目标测距方法.该方法首先利用多级尺度不变特征变换匹配算法实现目标姿态角的快速估计,获取与当前目标姿态偏差最小的模板;然后利用该模板和目标图像模拟立体视觉,建立不依赖于相机姿态和视差的单目测距模型.该模型在远距离测距和小角度偏差的前提下,将模板中的匹配特征点投影到等效平面世界坐标系中,建立被测坦克图像点及其空间点的映射关系,将测距问题转化为对相机外参量的标定,从而求解出相机中心到坦克中心的距离.采用200m到2 500m范围内的坦克验证测距方法的性能,对测量误差随距离的变化规律进行分析,并将其与不同射程时导弹末制导交班的最大容许误差进行对比.结果表明,该方法适用于观瞄发控装置获取的任意姿态图像,实现了野战条件下单兵反坦克武器系统的远距离、快速测距;测量结果中相对误差小于4.9%,绝对误差小于87.7m,满足导弹各个射程的最大容许误差的要求.     

基于多级直线表述和M-估计的三维目标位姿跟踪优化算法

为了实现复杂环境下已知模型目标姿态的快速跟踪和估计,提出了一种结合三维(3D)粒子滤波跟踪和M-估计优化的位姿跟踪估计算法。基于直线的多级向量表示构造了新颖的模型直线和图像直线相似性度量函数;基于粒子滤波跟踪的姿态设计了模型直线和图像直线快速对应方法;利用M-估计实现了目标姿态的优化估计;利用重要性采样方法将优化姿态有效地融合到了粒子滤波框架。另外根据预测的目标位姿定义了图像动态感兴趣区域(ROI),极大地减少了特征检测和搜索的时间。实验表明,所提方法能够实现复杂环境下自由移动目标的快速跟踪和位姿的高精度解算,相比已有方法,所提方法在跟踪精度,计算效率以及稳健性上均有优势。     

基于点对应的相机姿态估计算法性能评价

基于点对应的相机姿态估计算法缺少科学的性能评价方法,增加了工程应用中算法选择的难度.针对该问题,提出了在特定代价函数下的相机姿态估计算法性能评价方法,主要包括3个性能评价参数:精度、效率和存在区域最优解成功率.其中,区域最优解不同于局部最优解,若给定区域为代价函数定义域,则区域最优解等价于全局最优解.着重阐述了存在区域最优解的判断方法,以角度残差为基础建立代价函数,利用姿态矩阵计算代价函数的Hessian矩阵下界,若Hessian矩阵下界半正定,则代价函数在以该姿态矩阵为中心、大小由像点噪声模型确定的邻域内为凸函数,即存在区域最优解.借助仿真实验平台,对9种经典相机姿态估计算法进行了性能评价.结果表明,RPnP+LHM算法的综合性能最优.     

基于随机蕨的光电成像末端制导目标初始化

为实现光电成像末端制导中的自适应目标初始化,针对末端制导景象匹配中图像存在尺度、旋转、灰度和3D视角差异,及传统方法运算量较大的问题,基于随机蕨分类器构造了一种新的景象匹配算法。算法首先利用基准图像进行分类器训练,然后基于该分类器对实时图像进行特征匹配。为剔除误匹配特征对,对初始匹配特征对中的对应区域分别进行尺度不变特征变换(SIFT)特征描述,基于马氏距离准则进行误匹配特征对剔除。根据顺序抽样一致性算法(PROSAC)对剩余的匹配特征对估计两图像的外极几何关系,最终根据外极几何关系求得目标在实时图像中的位置和尺寸信息。仿真结果表明,该算法能够在光电成像末端制导过程中实现稳定的目标初始化,在极端条件下的稳定性优于原随机蕨分类器算法。     

基于人脸姿态估计的虚拟眼镜试戴技术

为解决用户线上眼镜的最优选购,提出了一种基于人脸姿态估计的虚拟眼镜试戴技术。首先采用肤色模型与形状模型结合的算法对场景中的人脸区域进行检测,然后根据人眼在人脸中的几何位置关系实现人眼的精确定位;进一步利用人眼对称性先验知识来估计脸在三维空间中的姿态信息,即人脸与正面的偏移角度;最后,依据人眼位置和人脸姿态将眼镜图像融合到眼睛区域,即完成眼镜的虚拟试戴。该方法为3D环境下客户与商品之间虚拟视觉化的实现提供了一种可靠的技术支撑和应用思路。     

模板匹配技术在玫瑰扫描亚图像目标识别中的应用

介绍了用模板匹配的方法在玫瑰扫描亚图像中识别目标。通过设计一目标匹配模板 ,用这个模板对二值图进行匹配处理 ,根据输出相关值识别目标。实际应用表明 ,模板匹配技术可以在亚图像中有效去除干扰假目标和大块背景 ,给出视场中物体为待识目标的可信度图像 ,从而达到识别目标的目的 ,并且具有速度快、准确度高的优点。     

利用激光散斑获取深度图

相对于普通灰度和彩色二维图像,深度图像可以得到物体的三维信息,使视觉识别和人机交互更加智能。国内外目前还没有低成本、公开的实时获取高质量深度图的方法。本文在对散斑图获取深度图原理研究的基础上,采取激光散斑的方式,运用块匹配的方法给出了一种大范围深度图的获取方法。首先,从原理上验证了块匹配方法的可行性;然后,分别从理论和实验两个方面对深度图的计算公式进行了推导和验证;再次,对深度图恢复过程进行了详细叙述,包括散斑图像的预处理和块匹配的过程;最后,给出了运用该块匹配方法得到的实验数据。实验结果表明,本文方法在物体距离相机50 cm左右时精度可以达到5 mm,200 cm时精度可以达到5 cm,可以满足室内大部分对象的识别要求。     

Design of correlation filters for pattern recognition using a noisy reference

We present the design of correlation filters for detection of a target in a noisy input scene when the object of interest is given in a noisy reference image. The target signal, shape and location in the reference image are assumed to be unknown. Two signal models are considered for the input scene: additive and nonoverlapping. The design of the filters consists of automated estimation of needed parameters from a noisy reference image and maximization of the peak-to-output energy ratio criterion. Two filter variants are proposed. The matching error metric is used to determine the regions of the parameter space where each filter variant performs better. Computer simulation results obtained with the proposed filters are presented and evaluated in terms of discrimination capability, location errors, and tolerance to input noise.     

高频信息矢量匹配实现异源图像配准

介绍了一种通过提取红外与可见图像高频信息形成矢量模型的方法,该模型可用于可见和红外两种不同波段相同场景图像的配准。分析了红外与可见图像的共同特性,即边缘高频特性,并在作为模板的图像中提取这类高频信息。利用人工干预的方法形成矢量模型,该矢量模型可通过实时姿态信息进行实时三维变换,并重新投影为二维图形,据此可在另一图像中进行特征搜索,达到两者匹配的目的。利用实际数据进行了实验分析,结果显示,利用本文算法提取的矢量模型,经变换后能可靠地实现异源目标自动识别;实验证明此方法有效可行,并可推广应用于各种异源图像间的自动目标识别和配准处理。     

Improved gamut-constrained illuminant estimation by combining modified category correlation

In this paper we propose a new gamut-constrained illuminant estimation framework using an improved category correlation method. Firstly, we obtain a set of feasible illuminations by the original gamut mapping method. Then, the probability of each feasible illumination as the ground truth illuminant is calculated according to its ability to map the corrected image onto specific colors using the improved category correlation method. Differently from the original category correlation method, to decrease the effect of image noise and the computation complexity, instead of using an entire pixel set for estimating the probability of portable illuminant, superpixel segments of an input image are used in our improved method. And the best illuminant estimate is given on the basis of the measure of the degree to which each feasible illumination is consistent with the image data. Experiment results prove that our improved method shows better current state-of-the-art performance Gamut mapping methods.     

目标跟踪与定位中的视觉标定算法研究

目标跟踪与定位中的一个重要步骤就是摄像机标定,其目的是估计摄像机的外部和内部参数。在严格的几何约束关系之上建立准确的数学模型,提出一种快速得到摄像机中心的方法,然后通过合理的求解次序获得其他摄像机参数,保证了标定参数的精度。利用计算出来的标定参数校正失真图像中的各个像素位置以重新得到像素间原来的空间关系,从而产生精确的不失真图像,并且利用摄像机标定参数对标定模板上的点进行位置计算后,再和实际位置比较进行检验。图像的校正效果实验以及精度验算的结果表明：提出的算法得到了准确可靠的标定参数,和其他算法相比有效提高了精度,能够满足运动跟踪时目标特征位置估计的精度要求。     

可见-近红外多光谱和多种算法模型融合的血迹年龄预测

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。实验记录了11个人体血液样本在1~20 d的在400~940 nm之间的8个波长通道的图像,使用标准正态变换校正(SNV)对光谱进行预处理,以消除基线平移和散射作用带来的样本光谱差异。随机选择经过预处理后的7个样本用作训练集以建立模型,剩余的4个样本用作测试集以验证模型,建立了基于k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法的融合模型,并与k最近邻算法模型,支持向量机算法模型,随机森林算法模型进行比较,结果显示融合模型的实验结果更好。基于该融合模型得到的实验结果为:0~2 d之间预测样本的正确分类率(CCR)为80%,平均误差为0.053 d, 2~20 d之间预测样本的CCR为69%,平均误差为0.442 d,与利用高光谱获得的结果相当甚至更好。为测试该方法的适用性,检验了血液特异性对本模型的影响,实验样本取自8个不同捐献者的20个血迹,将其中4个捐献者的10个样本加入原有模型,另外4个捐献者的10个样本作为测试集以检验血液特异性对模型影响。实验结果为:在0~2 d之间的CCR为75.6%,平均误差为0.063 d, 2~20 d之间预测样本的CCR为65.6%,平均误差为0.467 d。CCR无显著降低,表明该模型对不同来源的血迹样本,仍然有着较好的适应性。与采用高光谱的研究结果相比,多光谱结合模型融合算法同样可以获得较好的血迹年龄估计结果,并具有结构简单,成本低廉,稳定性好的优点,有望成为一种高精度的血迹年龄预测手段,在法医学领域中有重要应用前景。     

应用于多视点视频编码的基于深度特征的图像区域分割与区域视差估计

基于多视点视图深度特征,提出一种通过简单块匹配运算划分多视点视图区域并估计区域视差的算法.首先基于深度对象的概念确定图像中具有不同深度的区域数量以及这些区域对应的区域视差,再根据误差最小化准则初步确定每个图像块所属区域.当区域中图像块数量小于某个阈值时,采用区域合并算法将该区域中的每个图像块合并到与它的视差最为接近的其它图像区域,通过迭代形成最终的有效图像区域划分.实验表明,该算法能够以图像块为基本单元有效地划分各深度层区域,并准确估计对应的区域视差.     

立体视觉测量中的图像匹配策略研究

立体视觉测量广泛应用于机器人导向和各种柔性制造系统中 ,其中图像特征的准确匹配始终是一个难题。推导了共极性线方程 ,采取相关匹配和特征匹配相结合的方法来提高图像匹配的速度和精度 ,利用建模估计得到匹配像点的精确坐标 ,使三维测量精度达到目标距离的 1/10 0 0 0左右