一种新的基于子线段的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。为了精确并更快速的进行同名点匹配,提出了一种基于小波变换的子线段匹配方法。该方法利用样条二进小波变换系数在不同尺度下的模极大点,能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息,采用由粗到细的匹配策略匹配这些特征点,并由这些特征点两两相邻的点构建子线段。采用加速方法,快速匹配子线段两端点之间的点。这种方法较好地解决了匹配精度和匹配速度之间的平衡问题。采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明,该方法能较精确地得出水泥熟料料层的分布状况。     

基于小波变换的高斯点扩展函数估计

点扩展函数估计是图像复原的重要内容,目前还没有精确估计的算法。根据小波理论,提出了新的高斯型点扩展函数精确估计算法。算法首先对模糊图像作平滑处理,抑止噪声;然后对图像进行不同尺度小波变换,并分别计算出变换后小波模极大值;再根据推导出的不同尺度下小波模极大值、李氏指数、方差三者之间的关系,准确计算出高斯点扩展函数的方差。实验结果表明,算法的估计精度高,达到了95%左右,具有重要的应用价值。     

运用小波变换对遥感FTIR光谱进行信息提取

主要描述了如何利用小波变换技术,对一些强度较弱和混叠干扰的遥感FTIR光谱图进行信息提取。采用了墨西哥帽函数(Mexican hat function)小波,对三氯甲烷、丙酮的标准谱图及其两者混合物的遥感谱图信号进行了连续小波变换。结果发现,尺度越小,小波系数模的极大值点与突变点位置的对应就越准确。但小尺度下,小波系数由于受噪声影响,往往只凭一个尺度不能定位突变点的位置。相反,在大尺度下,对噪声进行了一定的平滑,极值点相对稳定,但由于平滑又会使定位产生偏差。因此,在用小波变换模极大值法判断信号突变点时,需要把多尺度结合起来综合观察。总之,小波分析技术能够较准确地、稳定地定位信号突变点,提取信息,并且具有平滑和放大有用信号的作用。对于非严重重叠的混合遥感光谱,根据对不同尺度下的小波变换系数的模极大值及其定位的分析,也可较好地识别谱图。     

基于双目视觉的三维重建中特征点提取及匹配算法的研究

三维重建是计算机视觉技术的主要内容之一。基于双目视觉的二维图像特征点的提取及特征点的匹配是三维重建技术的核心。通过以双目立体视觉理论为基础,提取立体图像的Harris角点作为特征点,经过基于小波变换的子线段匹配方法,较好地的解决了匹配精度与匹配速度之间的平衡问题。采用该方法对水泥冷却机内熟料的高度进行了测量,实现了熟料的三维重建。实验表明,该方法可提高图像匹配的速度和精度,能够较精确地对物体实现三维重建。     

基于双目立体视觉实现物体三维测量的研究

以双目立体视觉理论为基础,提取立体图像的Harris角点作为特征点,经过基于小波变换的子线段匹配方法,采用由粗到细的匹配策略匹配端点,盒滤波技术加速法,解决了匹配准确度和匹配速度之间的平衡问题.采用该方法对水泥冷却机内熟料进行测量,实验表明该方法能够较精确的对物体实现三维测量.     

小波变换的EDXRF光谱金属组分特征峰位置识别

主要研究X射线荧光光谱金属组分特征谱位置的确定。依据不同金属组分的特征谱特性,分析了特征谱的选取规律,在奇异值分析理论和模极大值理论的基础上,分析了基于特征谱小波分解系数的模极大值提取方法,在不同分解尺度下的特点及其传播特性,提出了基于模极大值传播的区间特征峰筛选方法,并对实际测量光谱进行了实验分析。结果表明：利用bior4.4小波作为基函数对实验测量的全能谱数据进行4层小波变换,利用模极大值传播特性,可以消除全能谱上叠加的部分噪声对光谱分析造成的阶跃影响;为提高特征峰的位置识别概率,对小波变换中小于给定阈值的分解系数进行压缩,将实验获取的X射线荧光全能谱第4层小波分解系数直接进行特征峰识别,得到的677个峰值位置,压缩到186个;在此基础上,再采用模极大值传播的区间特征峰筛选方法,筛选区间初始值设置为600 eV,经识别得到的特征峰峰值位置仅为27个,识别准确率得到有效提高。     

基于小波变换的多尺度水平集算法研究

针对传统水平集算法在处理低对比度图像时,出现的在局部梯度极大值区域及虚假边缘处停止演化等问题,提出了一种基于小波变换的多尺度水平集算法.采用高斯函数的导函数作为小波函数,使用独立强度传播模型来估计小波函数每一点尺度因子的值,再将沿x,y两个方向小波变换模的递减函数作为水平集速度停止项,对待处理图像进行水平集演化运算.实验结果表明,该方法优于传统水平集变换法.     

一种基于小波分析的唐卡图像划痕检测

唐卡图像在其保存和搬运过程中较易出现细微的划痕,针对所出现的垂直(水平)划痕进行了自动检测算法研究。垂直(水平)划痕实质上属于特殊的边缘,首先利用该特性采用小波模极大值描述图像中目标的多尺度边界;然后再通过投影变换放大划痕中心的亮度极值特性,并基于多尺度突变点检测找到划痕的位置;最终采用标注联通分量、设置高度和宽度约束得到划痕的掩膜。实验结果表明,利用该方法取得了较好的检测效果。     

基于多尺度Radon变换的图像检索

根据Radon变换的统计特性构造了不变量,提出一种新的基于多尺度Radon变换的图像形状检索方法.对检索图像作小波变换,根据小波模极大原理得到边缘图像,对边缘图像构造Radon变换中心矩,在中心矩的基础上根据Radon的统计原理构造出尺度不变矩.由于矩阵的奇异值具有旋转不变性,因此针对不变矩向量矩阵求奇异值,该奇异值特征向量具有平移、尺度和旋转不变性.将该Radon变换的不变量作为形状特征,并进行高斯归一化,按照欧氏距离计算不同图像间的形状相似度.试验结果表明,该方法对高斯噪音具有较强的鲁棒性,与其它方法相比具有较好的检索效果.     

基于平稳小波变换的有噪弱目标检测方法的研究

利用平稳小波变换的多尺度边缘检测算法分别对模糊图像、低对比度图像和加入噪声的图像进行了边缘检测,验证了多尺度二次B样条小波的检测效果,也比较了三种小波局部模极大值方法在抗噪性、计算量及检测效果等方面的性能,并且针对对比度低,受噪声污染严重的目标图像,提出一种能够根据不同背景计算出自适应阈值的新方法,使其在抗噪的同时又能较好地提取出微弱目标边缘。实验证明,利用多尺度二次B样条小波边缘检测算法能有效地排除噪声干扰,准确地提取出微弱边缘,可以实现3%对比度下的有噪图像的目标探测问题。     

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。     

基于联合仿射不变弧长的目标轮廓起始点配准

提出了一种仿射不变的快速目标轮廓起始点配准算法,为实现快速目标识别开辟了新的思路.该算法利用基于轮廓曲率和轮廓包围面积的两种仿射不变弧长引出特征描述函数,通过其极值点的幅值和相对位置关系引出幅值误差和相对位置误差并结合二者构造出评价函数.通过循环比对和位置临近对应原则找到使评价函数最小的目标轮廓位置点即为配准的起始点.大量实验结果表明该算法具有高起始点配准率、高抗噪能力和低时间复杂度.     

结合Levenberg-Marquardt算法的垂直视差消减方法

垂直视差的存在是影响立体视频观视舒适度的主要因素。为了在不影响水平视差的条件下实现对垂直视差的消减,本文引入Levenberg-Marquardt(L-M)非线性算法实现变换矩阵的精确求解。首先用抗缩放、旋转及仿射变换的SIFT(Scale-invariant feature transform)特征匹配算法检测出双目图像对的特征匹配点,然后根据匹配点的坐标位置运用L-M算法计算可消减垂直视差的变换矩阵,将变换矩阵作用于目标图像,计算出该视图每个像素点的新坐标位置。实验结果表明:与利用线性算法求解二维射影变换矩阵的垂直视差消减方法相比,本文提出的求解方法在垂直视差消减上比该算法提高了约0.029 1~0.323 2个像素,对水平视差的影响比该算法降低了约0.118 7~1.139 1个像素。因此本文提出的方法对垂直视差的消减起到了优化作用。     

基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准

为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性.     

基于极线局部校正的特征匹配方法

针对利用多视图像进行目标三维测量、结构重建时在极线约束下对直接区域灰度相关进行同名特征匹配常常失效的问题,提出了一种基于极线局部校正的特征匹配算法。介绍了极线约束匹配的原理,分析了相关方法在极线约束匹配中的缺陷以及在多种像机位姿配置下的图像特征间的约束关系,在此基础上提出了一种极线局部区域校正的方法,对待匹配区域进行校正使自动相关匹配能有效执行,结合最小二乘匹配得到了高精度的匹配结果。实验结果证明了新算法的有效性,大大提高了自动匹配的可靠性、速度和精度。     

基于区域协方差的惯性组合导航景象匹配算法

 针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置和航向偏差的要求,提出了一种基于区域协方差的实时图像匹配算法.算法采用区域协方差矩阵的距离作为图像匹配时的相似性度量.首先,对图像进行高斯平滑滤波,提取图像的多种特征计算区域协方差矩阵,利用金字塔多级匹配技术进行全局搜索,获得测试图在参考图中像素级匹配位置.然后,利用全局匹配的结果,在实测图上选取多个局部区域,分别进行局部搜索匹配,获取参考图和实测图中一一对应的局部匹配集.最后,利用RANSAC算法和最小二乘算法计算出两幅图像间的最优相似变换参量.仿真分析表明,该算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求.