基于特征点自动匹配的图像拼接方法

提出了一种基于特征点自动匹配的图像拼接算法,采用改进的Harris算子提取特征点,保证了提取的效率和精度,根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,从而建立参考图像与当前图像的对应点对,最后采用最小二乘方法得到图像间的全局变换参数,实现图像的拼接。     

基于角点匹配的电子稳像算法

提出了一种基于角点匹配的电子稳像算法。分析了Harris角点检测的原理。获得角点后,根据相邻帧对应角点的坐标分布,建立当前帧与参考帧的映射关系,并运用仿射变换模型,以最小二乘解的形式获得帧间全局运动估计矢量。最后,采用Kalman滤波器对运动估计矢量作低通滤波,平滑运动参数,获得运动补偿矢量,实现视频序列的实时稳像。实验表明该算法较好地去除了视频序列的高频抖动,同时保留了摄像机的主动运动,稳像后视频序列的峰值信噪比明显提高。     

基于稀疏光流法的ORB特征匹配优化

针对图像特征误匹配数量大的问题，提出一种基于稀疏光流法的ORB图像特征点匹配算法。对特征点进行暴力匹配得到初始匹配点集，利用稀疏光流法计算特征点运动向量，估计出特征点在待匹配图像中的二维坐标位置，剔除偏离估计位置较远的特征点匹配对，最后利用随机抽样一致算法进行几何校验进一步优化匹配结果，达到剔除误匹配的效果。实验结果表明:该算法相较于ORB算子、SIFT算子、SURF算子准确率平均提升了21.6%，较RANSAC-ORB算法准确率平均提升了2%，且该算法对图像光照变换、视角变换、模糊变换、旋转和缩放变换和光照变化具有较好的通用性。     

零件的角点提取及匹配定位

本文基于三坐标测量机(CMM)设计了一套视觉检测系统,该系统能够对零件实际空间特征信息进行比较全面地提取。针对位于CMM平台上带有角点的零件,利用Harris算子提取从CMM三个不同方位获取的零件图像的角点。对于Harris算子提取到的角点,本文提出一种八链码搜索法和SUSAN区域法相结合的伪角点剔除方法,最后基于立体视觉的原理,提出"距离空间图"匹配算法,将以上3幅图像一一建立匹配关系。实验中多次改变零件在CMM中姿态时,多次实验数据表明本文的角点提取精度与真实角点间仅存在1~2像素的偏差,零件的定位误差为1~3 mm。通过实验验证,角点匹配和定位的稳定性和精度满足要求,具有一定的抗干扰性和实用性。     

融合RANSAC光流跟踪法和特征点匹配法的视觉里程计

为了解决光流跟踪法定位精度不足、误差累积和特征点匹配法耗时久的问题,设计了一种将随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）光流跟踪法和改进的特征点匹配法结合的视觉里程计。利用RANSAC光流跟踪法对关键帧之间的小规模运动进行估计,RANSAC算法对光流跟踪的误匹配点进行剔除,大大降低了光流跟踪法存在的误匹配;而关键帧之间的运动估计则利用改进的特征点匹配法,以修正光流跟踪法的估计误差;最后利用卡尔曼滤波将RANSAC光流跟踪法和改进的特征点匹配法进行融合。实验结果表明:该文的算法能够克服光流跟踪法精度不足、误差累积的问题,将平均相对误差由15.5%提升到了2.6%;同时也能在一定程度上提高特征点匹配法的速度,将特征点匹配法的平均耗费时间由37.28 ms提升到了21.07 ms。     

基于Harris角点全局运动估计的场景锁定算法

场景锁定技术是视频跟踪领域的一个关键技术,需要对图像的全局运动进行估计,常用的运动估计算法由于计算量大、对噪声敏感等因素很难得到实际应用。为了减少运动估计的计算量,提高全局运动估计的精度,提出了一种基于Harris角点全局运动估计的场景锁定方法。将图像分成4×4的16个块,选取每个块中响应值最大的角点,以参考图像角点周围矩形块与待匹配图像进行匹配,然后利用RANSAC算法对角点进行一致性检测,利用最小二乘法解算全局运动参数,最后计算图像之间的累积运动。实验结果表明,该算法运动估计精度高,稳定性好,能较好地实现场景锁定。     

针对标定图像中Harris伪角点的自动修正算法

针对Harris算子在提取标定图像中的特征点时可能出现的伪角点,提出了一种新的自动修正算法.通过对伪角点邻域内图像进行X和Y两个方向上的一维亚像素扫描,然后用基于正交距离的直线或曲线拟合算法计算两条边缘线条,最后用两边缘线条的交点来估计正确角点位置.本文对机器视觉标定中的棋盘格图像进行大量实验,结果证明该方法具有较好的鲁棒性,达到了预期的两个目的:1)修正图像中的伪角点;2)得到高准确度的亚像素角点.     

针对标定图像中Harris伪角点的自动修正算法

针对Harris算子在提取标定图像中的特征点时可能出现的伪角点,提出了一种新的自动修正算法.通过对伪角点邻域内图像进行X和Y两个方向上的一维亚像素扫描,然后用基于正交距离的直线或曲线拟合算法计算两条边缘线条,最后用两边缘线条的交点来估计正确角点位置.本文对机器视觉标定中的棋盘格图像进行大量实验,结果证明该方法具有较好的鲁棒性,达到了预期的两个目的:1)修正图像中的伪角点;2)得到高准确度的亚像素角点.     

一种改进的代表点匹配算法在稳像技术中的应用

提出一种用于电子稳像技术改进的代表点匹配算法。通过合理的划分区域,保证在区域内各点运动的一致性,利用代表点匹配算法确定各区域内的运动矢量,并把其代入变换模型可得关于旋转、平移和变焦等信息的线性方程组,求其方程的解得全局运动矢量。利用该方法的特点是,具有速度快,并能求出平移运动和旋转运动参数,实现图像运动的平移和旋转补偿。实验表明,改进的稳像算法对于提高动态图像的稳定性具有较好的效果。     

基于OpenCV的运动目标光流算法仿真

提出一种基于OpenCV图像库的运动目标处理算法仿真方法,介绍了OpenCV库的特点和VC6环境下的配置,通过调用库中的视频读写函数、图像特征计算和光流计算函数,得到运动目标的光流场,为运动目标状态分析和跟踪提供了基础,仅在图像库的基础上编写了少量代码就使算法得以实现,提高了编程效率。     

基于光流分层方法的平面3D运动估测

无人机自主着舰末端视觉导引中舰机间相对位姿的估测,可以看作机载摄像机对甲板平面3D运动的估测。提出了一种光流分层方法:首先利用已知焦距的机载摄像机拍摄着舰靶标区域的图像序列,并采用Lucas方法计算相邻两帧图像的光流场;而后通过分层模型,将由光流场进行3D运动检测的非线性问题转化为了两个线性问题。该方法无需图像间的特征匹配,可线性解算出着舰靶标区域相对于无人机的三维运动参数,进而得到舰机间的相对位姿信息。计算机合成图和摄像机实拍图像的实验结果验证了该算法的正确性和有效性。     

基于SIFT匹配的全局运动估计方法

提出了一种基于SIFT(Scale invariant feature transform)匹配的全局运动估计算法.在SIFT初匹配的基础上,对每一个原始匹配特征点,利用所在尺度的邻域灰度信息,对其加权平均后再进行匹配,进而去除误配点.精炼后的匹配点集合作为求解全局运动参数模型的对应数据,采用最小二乘法计算模型参数.在...     

基于光学异或逻辑的图像匹配

提出一种基于光学逻辑运算的图像匹配新方法.若将输入图像与每一幅存贮的图像进行光学“异或”逻辑运算,并用光电方法探测逐点逻辑运算输出光强的总和,则与最小透射光强相对应的存贮图像就是输入图像的最佳匹配.我们采用了偏振编码和多成像技术来建立该方法的光电实现系统,并做出了实验结果.     

基于特征点匹配的电子稳像技术

为获得高质量视频输出序列,电子稳像技术常被用来去除成像设备所摄取的图像序列中的随机抖动。本文首先介绍了电子稳像的国内外发展现状。然后,从电子稳像技术中的运动估计模块出发,描述了国内外近年来出现的直接求取运动估计算法以及各种基于特征点匹配的运动估计方法,并对运动校正和运动补偿模块的算法进行了评述。最后综合分析了稳像算法的难点以及未来发展趋势,提出基于特征匹配的电子稳像技术的发展方向。     

光学头光束孔径匹配

光学头是光盘存储器的核心部件，光学头光束孔径匹配是光学头设计的一个至关重要的问题。必须合理地确定光源的光束口径与光盘物镜孔径比值，才能保证其光能量耦合效率，并获得较小的光斑尺寸和合理的焦深。本文以衍射光学为基础，详尽地分析了光束孔径匹配对光能耦合效率、光斑尺寸、物镜焦深的影响。     

用于像移探测的位平面匹配改进算法

像移探测作为电子稳像的重要的步骤,直接影响稳像的精度和速度。针对传统位平面匹配算法的局限,对各阶位平面的探测效果进行了综合测试,并提出了一种改进方案,即对位平面4,5经过下采样后组成一个合成位平面来进行匹配。研究了匹配块大小变化对位平面算法的影响,比较了相邻帧和固定帧两种参考帧选取方法的优劣。实验表明,改进的位平面匹配算法提高了位平面算法的稳健性,在没有增加计算量的前提下,算法精度达到了与全搜索块匹配法相当的程度。