基于多特征模糊融合的运动物体检测算法

提出了一种利用模糊共现向量改进统计纹理特征法并同时融合多种特征的运动物体检测算法。该算法简化了传统的统计纹理特征法的计算过程,同时由于融合了多种特征,进一步提高了提取运动物体的准确性。将其该算法其他的目标检测算法进行对比。实验验证了该算法的有效性。     

一种无需标记的在线三维测量方法

提出了一种无需标记的物体在线三维面形测量方法。将一固定的正弦条纹投影到待测运动物体上,借助物体运动产生等效的相移变形条纹。基于傅里叶变换轮廓术的调制度对各帧变形条纹计算,提取其具有某一特定分布的特征区域,采用相关度最大法,检测各帧变形条纹对应的调制度特征区域的位移量来检测出物体的移动,从而实现像素匹配,得到一组像素坐标完全一一对应的等效相移变形条纹图。利用Stoilov相移算法得到物体的截断相位,利用位相展开算法展开位相,通过位相和高度映射即可实现在线移动物体的面形测量。通过计算机仿真验证了该方法的可行性。     

抗前景干扰的自适应电子稳像算法

针对场景中存在前景目标运动的抖动视频,提出一种抗前景干扰的自适应电子稳像算法.算法以视觉对运动的感知为指导,采用基于块的三帧间差分,利用时空一致性快速剔除运动前景区域;改进传统Harris算子,用网格筛选和显著度排序,对背景区域进行全局显著特征点的提取和配准,保证全局配准准确度;用统计分布的距离准则去除误匹配点,无需特征点迭代运算,提高了全局运动估计的速度和准确度.在Sage-Husa自适应运动滤波方法的基础上,改进了修正过程噪音和观测噪音的统计特性,模拟摄像机低频匀速运动的视觉平滑效果,有效解决摄像机抖动中存在的扫描运动.在Intel酷睿2四核2.33GHz的微机上用VC++进行实验,结果表明,该算法对320×240像素的视频序列能够达到22fps的处理能力,可以实时稳定含较大或多运动前景目标的复杂抖动视频,输出视觉完整流畅的真实扫描场景.     

基于二值化调制度层析的快速在线三维测量算法

提出了一种基于二值化调制度层析的快速在线三维测量算法.对物体调制度信息进行层析分析,有效提取反映物体形状特征的层析信息,并将该双准确度层析信息进行二值化,以该二值化层析信息为模板,进行像素匹配,可实现快速在线三维测量.为验证该算法的可行性和有效性,进行了实物测试实验,该算法与提取调制度特征区域实现像素匹配的方法进行对比测试.实验表明,该算法具有很好的测量准确度,有效地调高了测量速度.     

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-Lucas-Tomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配|在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则|最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿.实验证明:该算法满足实时性要求,对视频的平移、旋转、缩放运动都有较好的稳像效果,并对运动物体具有鲁棒性.     

基于二值化调制度层析的快速在线三维测量算法

提出了一种基于二值化调制度层析的快速在线三维测量算法.对物体调制度信息进行层析分析,有效提取反映物体形状特征的层析信息,并将该双准确度层析信息进行二值化,以该二值化层析信息为模板,进行像素匹配,可实现快速在线三维测量.为验证该算法的可行性和有效性,进行了实物测试实验,该算法与提取调制度特征区域实现像素匹配的方法进行对比测试.实验表明,该算法具有很好的测量准确度,有效地调高了测量速度.     

基于拟牛顿和遗传算法的三维人脸建模

用网格重采样算法和点变形技术把不同人脸纹理全景图进行标准化,实现三维人脸的像素级对齐;根据在不同姿态下用拟牛顿法优化目标函数优化速度的不同和提取的人脸特征点精确计算出输入图像中人脸的姿态;确定三维人脸模型在此姿态下的可见点,最后利用改进的实数遗传算法进行匹配计算,建立完整的三维人脸模型。实验表明,此算法能实现三维人脸像素级的精确对齐,快速的精确计算输入图像中人脸的姿态,减少优化参数,简化目标函数,提高模型匹配效率和重构精度,缩短匹配时间。     

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-LucasTomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配;在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则;最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿....     

无色差光滑曲面特征点的提取及匹配算法

双目视觉是机器视觉中经典有效的方法。针对无色差光滑曲面特征点难以提取的问题,提出一种用均匀激光网格创造曲面上色彩特征的方法,以及特征点提取和匹配算法。首先,提取激光网格线,采用膨胀与腐蚀等算法将激光线断点拼接并转化为单像素连通线;然后,利用连通线上点的八邻域及四邻域的连通性对特征点进行提取;最后,对提取后的特征点根据位置信息进行编号,完成特征点的匹配。实验结果表明,该算法稳健性好,提取精度高,匹配正确率及重复率高,三维重建后特征点间的距离误差小于0.05mm、标准差为0.0362mm。该算法直接对特征点进行提取及匹配,与离散特征线获取特征点的方法相比精度更高,可应用于曲面上点的均匀抽样检测。     

一种改进的视觉传感器与激光测距雷达特征匹配点提取算法

激光测距雷达与视觉传感器的配准是视觉图像与激光距离信息融合的前提。激光测距雷达与视觉传感器的配准可分为点匹配与平面匹配。由于混合像素和非结构空间特征激光点丢失现象,使得基于点匹配的视觉传感器与激光测距雷达配准算法精度难以提高。通过对混合像素和非结构空间特征激光点丢失问题的分析,提出了一种结合平面建模思想,利用假想激光光束与平面模型相交提取匹配特征点的方法。验证了实验结果并进行了算法精度比较。实验结果表明,这种改进的特征匹配点提取算法解决了特征点缺失,并且提高了点匹配的精度,使匹配性能大大地改善。     

基于相位预测的在线三维测量像素匹配方法

物体的运动使变形条纹图中物体像素点不对应,因此需要对物体做像素匹配。提出了一种基于相位预测的在线三维测量像素匹配方法。仅投一帧正弦光栅条纹到在线运动的物体上,CCD同步采集相同步距时刻受物体调制的变形条纹图。采用傅里叶变换轮廓术(FTP)方法对采集的变形条纹预测物体不同位置的相位信息,并以该相位信息的特征做像素匹配,实现了物体在各帧条纹图中的像素一一对应,同时匹配后的变形条纹产生等效的等步相移,进而采用等步长相移算法来重构在线运动物体的三维面形。计算机模拟与实验验证了该方法的有效性和可行性。同时,与在线FTP方法进行比较,在线FTP方法和本文方法的均方根误差分别为1.013mm和0.024mm,表明该方法对在线三维测量具有较高的测量精度。     

Delaunay三角剖分和仿射约束的特征相同多物体同名点立体匹配

针对野外大视场、远距离、随机出现的特征相同多物体定位的实际需求,构建了基于双目立体视觉原理的三维坐标测量系统。为了高精度定位随机出现的特征相同多物体,需要正确匹配多物体同名点,因而提出了一种基于Delaunay三角剖分和仿射约束的立体匹配方法。利用具有抗仿射变换的仿射尺度不变特征变换(ASIFT)算法获得左右背景图像匹配点;通过Delaunay三角剖分算法对抽样后的匹配点生成三角网格,对左右图像每一对匹配三角形区域计算仿射矩阵;根据多物体同名点在不同匹配三角形内的分布,利用仿射约束实现对多物体同名点的匹配。实验结果表明,提出的方法对特征相同多物体同名点实现了快速高精度的匹配,多物体同名点提取以及实时匹配时间约为30ms,满足相机25frame/s的实时处理要求,较好地解决了超大三维空间中弧形坡面上随机出现的特征相同多物体同名点的匹配问题。     

基于灰度投影改进的电子稳像

针对灰度投影算法运用于存在局部运动目标的情况下,稳像效果较差并且可能产生错稳这一问题,在分析灰度投影基本理论的基础上,提出一种改进的灰度投影算法:局部运动物体位置估计方法和像素替代法。利用灰度值的改变和像素替代的方法,把局部运动物体去除,再进行稳像处理。通过实验验证,该方法可以解决图像中存在运动物体时发生的错稳情况。比较改进前与改进后的稳像效果,改进后的PSRN（峰值信噪比）提高了1.35。     

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...     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

一种改进的块匹配运动目标识别算法

鉴于传统的块匹配法在图像特征提取、匹配以及搜索等方面有诸多不足,复杂的边缘提取处理与基于灰度的匹配准则都使得系统的处理速度与精度降低,为了使识别处理更加快速精确,提出了一种改进的块匹配识别算法。通过拉普拉斯算子对图像特征进行增强,提高图像的特征信息;实验表明,针对320像素240像素大小的图像,改进算法的特征增强计算时间在Matlab中平均约为0005 4 s。     

超高速高性能门控型三分幅相机

提出了一种改进块匹配宏块分布排列的快速传感器电子稳像算法,通过陀螺传感器测量摄像系统的抖动,利用小范围快速块匹配算法估计局部运动矢量,再运用最小二乘法解算全局运动矢量.小范围快速块匹配算法得到的局部运动矢量准确度高,仅需部分局部运动矢量即可准确解算出全局运动矢量.基于此在保证运动矢量准确度情况下,对块匹配宏块的分布排列进行了改进,从而减少匹配宏块数量加快算法速度.通过对宏块网格模型的分析,得出对小范围快速块匹配算法进行宏块分布改进的方案,进而设计出快速传感器电子稳像算法.仿真及实验表明:运算时间提高89%左右,且算法准确度略高于改进前算法.     

基于特征点的对数极坐标变换图像配准算法

介绍了一种新的图像配准算法,可以很好地解决图像配准中的平移、旋转和缩放问题。算法的实现是首先使用SUSAN算子提取两幅图像的特征角点,剔除虚假的特征点(噪声点),然后使用改进对数极坐标变换和投影相关匹配算法实现特征点匹配;结合亚像素定位技术,可以进一步提高算法的精度。     

基于简单线性迭代聚类超像素的meanshift跟踪

为了增强目标跟踪算法在被跟踪目标发生运动位移、遮挡、形变、相似物体干扰等情况下的鲁棒性,提出利用超像素构建目标外观模型,将外观模型与候选区域进行匹配,获取候选区域当中目标超像素,并用Meanshift算法确定目标中心点的跟踪算法。仿真实验选取Benchmark库当中在运动位移、遮挡、形变、相似物体干扰方面具有代表性的视频Girl和FaceOcc1。该算法在视频Girl中的跟踪成功率和跟踪精度为0.601、0.856,比对比实验的经典算法当中跟踪效果最好的KCF算法的成功率和精度分别高0.059和0.084;在视频FaceOcc1中跟踪成功率和精度仅次于KCF。表明该跟踪算法在受到相似物体干扰和目标遮挡时具有良好的鲁棒性。