一种高精度的图像匹配算法

为了解决光谱恢复对图像匹配高精度的问题,提出了一种高精度图像匹配算法——利用光流确定图像的运动场对图像进行匹配。该算法克服了传统的基于灰度匹配方法受图像插值精度影响的缺陷以及运算速度和精度的局限性。与基于MAD块匹配算法和归一化相关系数块匹配算法进行比较,该算法实现了图像序列高精度匹配,而且硬件实现简单,计算复杂度较低。     

嵌入式机器视觉系统优化研究

介绍了基于ARM+DSP架构的嵌入式机器视觉系统的特性,分析了制约嵌入式机器视觉系统性能的因素。从操作系统和应用程序方面,讨论了嵌入式机器视觉系统的优化方案。通过对嵌入式Linux内核和文件系统进行裁剪,对应用程序代码进行大量的优化,并充分利用Cotex-A处理器独有的NEON加速技术,使系统开机启动时间缩短25 s,应用程序运行速度提高2.5倍。     

基于高斯差分滤波器的图像光场矫正

文中利用高斯差分（ＤＯＧ）滤波器解决图像光场照度不均匀的矫正问题,首先分析了背景光场的频谱,并定义背景频带宽度为滤波器设计的主要指标;然后从ＤＯＧ的一般原理出发,给出了构造光场矫正滤波器的方法,并依据背景频带宽度对滤波器参数作了优化选择。通过对最终构造的滤波器作理论及实验结果的分析,并与其它矫正非均匀照度的算法作比较,证明了该方法简洁实用,速度快,具有较好的性能。