快速图符匹配方法及其在军标识别中的应用

为了加快在旋转及缩放情况下基于Hausdorff距离的图符匹配方法的速度,提出了一种基于缩略模型的Hausdorff距离形状匹配方法.该方法分为两个阶段,首先利用模型的稀疏版本在较大的距离阈值下进行粗匹配,然后再利用全模型在稍小的距离阈值和较大的重合率门限进行双阈值精确匹配.利用地图上叠加的图形符号进行了匹配实验.实验结果表明,该方法获得了较低漏检和虚警以及较短的匹配时间,同时该方法已被用于地图中的军标识别,效果良好.     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过"减少匹配位置"以及"减少匹配位置相似性测度计算量"两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff 距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过“减少匹配位置”以及“减少匹配位置相似性测度计算量”两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

一种自动分割跟踪视频运动对象的方法

针对视频图像中单个运动对象的分割和跟踪问题,提出了一种基于时空离散度的视频对象分割跟踪算法。该算法首先采用时空离散度进行运动对象区域的粗定位;然后通过形态学算子来进行细定位,并获取运动物体的二值模型;再然后使用部分Hausdorff距离实现后续帧中运动对象模型的匹配;最后为了容纳运动对象在视场中形状的变化,在图像距离空间中引入了欧几里德范数作为约束条件来完成运动物体模型的更新。实验表明,在运动对象跟踪过程中相邻位置差未超过2个像素点,从而验证了算法的有效性。     

基于链码表示的手臂静脉特征提取与匹配EI北大核心CSCD

针对手臂静脉这一生物特征,提出一种基于链码表示的静脉特征提取及匹配算法.由近红外手臂图像中提取出静脉的骨架结构,并将其分割为若干条曲线段,通过曲线的相对方向、相对位置及形状特征计算匹配曲线对,利用粒子群算法计算匹配曲线间的最优空间变换关系,根据静脉全局变换后点集的重叠情况判断匹配程度.针对来自9个国家的110位实验者组成的手臂图像库进行实验,Rank-1和Rank-10%识别率分别为74.5%和93.6%,优于改进Hausdorff距离及模板匹配方法,表明手臂静脉可作为一种新的生物特征来进行身份认证.     

基于动态时间弯曲的X射线变电流投影融合方法

针对变电流投影融合中的阈值选择问题,提出了一种基于动态时间弯曲的变电流投影融合方法.该方法首先计算不同电流下投影的灰度值-有效边缘梯度序列,然后利用动态时间弯曲距离对预处理后的序列进行相似匹配,自动判断最佳融合阈值,最后根据阈值确定不同电流投影的子区域并对其进行融合,实现了探测器动态范围的扩展.本文方法计算的各角度下融合阈值的平均误差仅为2.26%,能够避免人工选择融合阈值的主观性,基于融合后重建图像的信噪比与几何尺寸测量准确度均优于固定融合阈值的方法.     

基于链码表示的手臂静脉特征提取与匹配

针对手臂静脉这一生物特征,提出一种基于链码表示的静脉特征提取及匹配算法.由近红外手臂图像中提取出静脉的骨架结构,并将其分割为若干条曲线段,通过曲线的相对方向、相对位置及形状特征计算匹配曲线对,利用粒子群算法计算匹配曲线间的最优空间变换关系,根据静脉全局变换后点集的重叠情况判断匹配程度.针对来自9个国家的110位实验者组成的手臂图像库进行实验,Rank-1和Rank-10%识别率分别为74.5%和93.6%,优于改进Hausdorff距离及模板匹配方法,表明手臂静脉可作为一种新的生物特征来进行身份认证.     

基于自适应模板的低信噪比运动目标的自动定位算法

从目标相对于邻域背景区的信噪比出发,分析了其低信噪比运动小目标特性对自动目标识别所带来的困难.基于部分Hausdorff距离在模板匹配相似性度量中可以有效抑制背景与噪声干扰的优点,提出了用自适应模板实现自动目标识别的方法.然后,综合目标区像素灰度自适应二值化处理和形心算法,实现了图像序列中目标自动定位的功能.实验结果证明：该基于自适应模板的低信噪比运动目标的自动定位算法具有快速,稳定和实用等优点.     

大陆斜坡海域宽带声源的匹配场定位

2001年在东中国海大陆斜坡海域进行了中美联合浅海声学实验。基于该次海域数据对垂直阵接收的宽带爆炸声信号进行了匹配场定位研究。结果表明,若用水平海底模型计算拷贝场,声源的定位误差较大;考虑海底倾斜后,匹配定位结果就得到很大改善,在1.0~50.0km距离范围内,大多数信号的定位结果与GPS标称距离一致。     

民乐与国画交互审美的增效效果研究

利用视觉和听觉的交互和整合特性,探究视听交互匹配方式在民乐与国画欣赏中的审美增效作用。首先构建具有美感属性类别和情感维度信息标签的民乐和国画样本集,然后根据不同美感类别在共享情感空间下的分布情况,提出了基于情感维度比例关系的近似距离类别匹配法。通过基于耳机重放虚拟听音与视觉刺激相结合的实验方式验证了该视听匹配方法的有效性,并创新性的提出基于模糊统计理论的美感测度计算方法以及审美增益的量化数值计算模型。该计算结果显示听觉对视觉的美感平均增益率约36%,视觉对听觉的美感平均增益率约33%。视觉对于正性审美情绪的作用相对较大,听觉对于负性审美情绪的影响较大。     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

一种新的激光车辙深度测量方法研究

车辙深度测量通常使用共梁式多路激光测距传感器测量路面多个离散点,由多个测量点组成的断面信息计算车辙深度,因横向采样点间距宽,导致测量误差较大。提出了一种新的激光车辙深度测量方法,采用线激光器和三维(3D)相机组合集成测量路面3D断面,通过3D断面解算车辙深度。3D相机以一定夹角采集激光器投射在路面的线结构光图像,获取路面的3D断面数据,对断面数据通过拉依达准则进行异常值剔除,再进行旋转、平移和模型识别,最终计算路面左右轮迹和最大车辙深度。实际证明,数据重复性和相关性都达到98%以上,与传统方法相比较,该方法采样间距小、测量精度高、成本低、通用性强,具有广阔的使用推广价值。     

双机IRST配准融合图像的弱小目标检测方法

针对单机红外搜索跟踪（IRST）系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%～50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。     

光致变色多阶光存储中的光学串扰分析

利用光致变色材料的灰度分阶特性可以实现多阶光存储。以傅里叶光学和光致变色记录符的可叠加性为基础,采用霍普金斯标量衍射理论的经典归-化坐标,对光致变色多阶光存储中的光学串扰进行了理论建模和数值分析。作为后续电通道补偿设计的前提。数值计算结果表明：相邻记录符与盘基信号的交叉串扰项是光学串扰的主要成分,且随着中心距的增加,相邻记录符引起的串扰迅速降低;当无寻道误差时,邻道记录符引起的串扰可以忽略;高阶记录符引起串扰要明显高于低阶的串扰。且影响多阶存储的可分阶性;实验结果很好地验证了所建立的模型的合理性。     

基于压缩感知估计的GIS击穿放电定位方法研究*

经典的空间谱估计方法,如多重信号分离(MUSIC)方法,对噪声敏感,难以在低信噪比环境中有效地进行波达方向估计。为提升在复杂电力环境中的气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)击穿定位能力,该文提出了一种基于极化内插的压缩感知波达方向估计方法 CSP-DOA。该方法对传声器阵列接收到的数据进行建模,形成多测量矢量模型,结合压缩感知中稀疏重构技术进行波达方向估计;同时,该方法还采用极化内插技术解决了稀疏重构中的费网格问题,进一步提升了波达方向估计精度及计算效率。通过数值模拟对算法的定位效果进行了分析,仿真结果表明CSP-DOA方法对于击穿信号有更好的定位效果。结合可见光图像匹配实现了GIS击穿信源的二维可视化定位,在某高压大厅的GIS模型上进行耐压击穿定位试验研究,试验结果进一步验证了该文方法可较好的应用于GIS的击穿定位。     

Three-dimensional sound source localization using distributed microphone arrays

To improve the performance of sound source localization based on distributed microphone arrays in noisy and reverberant environments,a sound source localization method was proposed.This method exploited the inherent spatial sparsity to convert the localization problem into a sparse recovery problem based on the compressive sensing(CS) theory.In this method two-step discrete cosine transform(DCT)-based feature extraction was utilized to cover both short-time and long-time properties of the signal and reduce the dimensions of the sparse model.Moreover,an online dictionary learning(DL) method was used to dynamically adjust the dictionary for matching the changes of audio signals,and then the sparse solution could better represent location estimations.In addition,we proposed an improved approximate l_0norm minimization algorithm to enhance reconstruction performance for sparse signals in low signal-noise ratio(SNR).The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated by simulation results where the locations of multiple sources can be obtained in the noisy and reverberant conditions.     

基于改进模板匹配及图像差分法的PCB板缺陷多级检测方法

针对目前应用于PCB缺陷检测系统的模板匹配方法及缺陷检测方法存在准确性不足的问题,提出一种基于改进模板匹配及图像差分法的PCB缺陷多级检测方法。提出基于多方向Sobel算子的改进模板匹配方法实现待测图像与模板图像的匹配,针对PCB板漏件缺陷,提出基于图像差分法的多级二值化检测法实现PCB图像的缺陷检测。结合实验平台测试发现,该方法能够准确地提取出缺陷区域。与现有方法相比,该方法的误检率仅5%,具有更好的稳定性以及更高的准确性。     

多探测器拼接成像系统实时图像配准

依据已设计完成的基于同心球透镜的四镜头多探测器阵列拼接成像系统,对该系统图像拼接配准过程所采用的特征检测提取、特征向量匹配与筛选、空间变换模型参数估计等算法进行了研究。首先,采用Fast-Hessian检测子提取参考图像和待配准图像的特征点,并生成加速鲁棒特征(SURF)描述向量。接着,采用快速近似最近邻(FANN)逼近搜索算法获得初始的匹配点对,并对匹配点对特征向量的欧式距离进行排序。然后,参照成像系统光学设计参数设定合理的阈值,筛选并保留下较好的匹配点对。最后,提出了一种改进的渐进式抽样一致性(IPROSAC)算法对空间变换矩阵模型进行参数估计,从而得到参考图像与待配准图像的空间几何变换关系。实验结果表明:该算法对图像尺寸、旋转和光照变化都具有一定的不变性,特征匹配时间为0.542 s,配准变换时间0.031 s,配准误差精度小于0.1 pixel,可以满足成像系统关于图像配准实时性和准确性的要求,具有一定的工程应用价值。     

基于灰度相关的图像匹配算法的改进

针对目前图像匹配算法中存在的匹配精度不高和匹配速度慢的缺点，对基于灰度相关的2类匹配算法——最小误差法和相关系数法进行了改进。最小误差法采用新的ML距离法，提出动态调整阈值的方法，既保证了匹配精度，又避免了局部噪声的影响；相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，并采用三步搜索策略进行匹配，以达到减少计算量和搜索位置的目的。实验证明：改进后的算法，在保证一定匹配精度的条件下，匹配速度大大提高，能够满足实际应用中的实时性要求。     

根据稀疏基底选择抽样模型

在压缩传感技术应用中,根据稀疏基底选择抽样模型对重构结果影响很大。在傅里叶空间中,极坐标星形抽样和随机抽样的重构效果差异巨大,应用傅里叶光学理论对傅里叶空间的频谱分布进行分析,从理论上解释了原因,并且据此提出稀疏基底和抽样模型的匹配情况会影响重构效果。在小波空间中,进行了均匀抽样和随机抽样的对比重构实验,发现后者的重构效果更好,并确定了根据稀疏基底选择合适抽样模型的可行性,为实际应用中降低抽样率,提高重构效果提供了方法依据。