全景泊车系统及图像拼接技术的研究

随着21世纪电子技术在汽车领域的广泛运用,汽车越来越电子化、智能化.而近年来汽车饱有量急剧增长,泊车位紧张、泊车困难问题日渐突出,为解决此问题,介绍一种基于TMS320DM643芯片的全景泊车辅助技术,并重点介绍全景泊车系统中图像无缝拼接技术,分析、对比了基于区域的拼接算法和基于特征的拼接算法,提出了特征点算法并说明了它的优点,高效地得到一幅汽车周边360.的全景鸟瞰图,最终清晰地显示在车载导航仪上,辅助驾驶员泊白车.     

基于SURF特征的无人机航拍图像拼接方法

设计了一种基于SURF特征的无人机航拍图像拼接方法。该方法首先对无人机航拍得到的图片进行预处理,利用几何校正和辐射校正方法对原始图像进行校正,为后续图像的拼接工作做准备;其次,根据无人机飞行高度、速度以及搭载相机参数信息,使用加速鲁棒性的SURF算法对预处理后的图像进行特征检测;再次,利用无人机飞行状态参数等信息对无人机航拍图像配准算法进行研究和改进,使后续图像拼接结果更加准确可靠;最后,采用一种改进的加权平均融合算法对图像进行拼接。此方法不但可以降低图像融合难度,而且可以消除在拼接过程出现的接缝,生成高清晰、平滑过渡的全景图像。     

无人机航拍图像的三维重建方法研究

在无人机为载体的基础上进行对目标场景的三维重建,就是结合无人机和计算机视觉技术,利用无人机操作灵活性,视角可控制性等优点.为实现更加完整的三维模型的重建,提出一种基于多图像拼接三维重建算法.基本思路是在无人机为载体的基础上,从不同方向获取目标物体的图像,通过自标定方法获取相机内参数,采用图像拼接融合技术对多幅图像分析、合成,从而最大限度地对建筑物场景的各种特征信息的描述.进一步对拼接融合后的图像进行特征点提取和点云匹配,从而获取全景图空间特征点三维点云,获得一个较为真实的重构对象的三维模型.实验结果表明,改进后的重构方法的精度较高,适合在许多场景三维重建的应用.     

输电线路巡检智能单兵装备全景采集系统设计

为了提升图像采集效果和抗干扰能力,结合单人背包式采集方式,设计输电线路巡检中的单人背包式全景采集系统.该系统由后台管理模块和单人背包式采集设备等组成,以 GPS 卫星定位技术定位全景采集设备,以互联网方式连接 GPRS 基站和后台管理模块,实现了输电线路巡检任务从云端到终端的执行过程;单人背包式采集设备利用数码相机、云台、红外仪器采集线路图像,并以 USB 串口方式传输到后台管理模块;后台管理模块通过 SIFT 图像特征提取后,拼接全景图像,实现全景图像采集.实验结果表明,该系统具有图像采集角度广、图像采集能力强、信息传输不受噪声干扰等优点.     

基于回归模型的电力线路三维全景监测方法

针对电力线路监控过程监控与真实场景有割裂感、监测数据来源单一导致三维全景电力线路监测存在清晰度低、异常报警率低等问题,设计一种基于回归模型的电力线路三维全景监测方法。通过DM6446双核控制芯片,在ARM端搭载实时操作系统,实现电力线路图像的采集、管理以及显示等功能。构建多源异构数据的协同特征回归模型,提取电力线路图像特征,结合信息共享方法,获取元信息和残差信息,通过不同的统计量完成实时处理和电力线路三维全景监测。实验结果表明：三维全景监测方法的特征提取数量达到了532个,可以清晰呈现电力线路三维全景,异常报警率为97.3%。     

基于机载激光点云数据的输电线路自动分类方法研究

针对传统输电线路分类方法分类效率低的问题,提出了一种基于机载激光点云数据的输电线路自动分类方法。首先根据输电线路分类需求,运用机载激光雷达和无人机获取输电线路点云数据,然后对数据进行抽稀处理,剔除一些冗余数据,最后利用聚类分析算法对处理后的数据进行分类,以此实现基于机载激光点云数据的输电线路自动分类。经实验证明,基于机载激光点云数据的输电线路自动分类方法具有较高的分类效率。     

轧辊外表面的曲面图像拼接算法设计

针对轧辊外表面的曲面性及摄像头视角较小的情况,为了能够准确分析轧辊表面缺陷,提出了一种全景拼接技术对轧辊表面图像进行拼接,获得完整的全景图像。首先对摄像头采集到的图像进行了图像预处理,由于拍摄轧辊的外表面,图像会产生桶型畸变,采用了柱面反投影,对产生畸变图像进行了曲面校正,然后使用了SURF特征点提取,之后通过快速近似最近邻和（FLANN）匹配算法进行匹配并运用RANSAC算法去除误匹配点,提高了变换矩阵的精度,对拼接后的图像采用了加权平均融合算法对两张图像进行了融合,消除了两张图像的拼接线,实验表明,该轧辊外表面的曲面拼接算法达到了想要的拼接效果。     

基于线阵CCD的全景成像系统设计

全景成像技术在机器人、计算机视觉和虚拟现实领域有着重要的应用。提出了一种基于线阵CCD(charge coupled device)相机360°扫描的全景图像获取方法,探讨了该系统的硬件接口和软件程序设计。采用线阵CCD相机获取图像,简化了全景图像的拼接过程;应用CameraLink接口技术进行数据传输,提高了系统的抗干扰性和实时性。     

基于DSP的无缝拼接全景泊车系统的设计

设计支持矫正多路180度超广角摄像头,结合改进的图像处理算法,实时呈现无缝拼接的全景画面,使泊车过程全景图像不存在任何盲区,为驾驶员呈现真正的360度汽车四周的情况。综合了多种机器视觉和数字图像处理的处理算法,融合了机器视觉领域的多项先进技术,使汽车泊车过程具有更高的安全性和稳定性,而且基于低成本、高性能及可移植性强等优点,便于大面积推广应用。     

基于四旋翼机的全景视频监控系统软件实现

利用海康威视网络摄像机SDK开发包,以微软VC2010-MFC框架为软件的基础架构,配合Open CV图像处理库中的拼接类,设计基于四旋翼机的全景视频监控系统软件。该软件可在局域网下进行视频监控,在监控的过程中可采集视频图像和照片并实时传输回地面端,对采集的图像进行实时拼接处理,实现全景视频监控。     

基于最小生成树和TPS变换模型的图像拼接

本文针对图像拼接方法中的特征点匹配和变换参数求解问题,提出了一种基于最小生成树和TPS变换模型的图像拼接算法。该算法在每次迭代过程中,利用最小生成树的Laplace矩阵获取待拼接图像中特征点的匹配关系,然后估算待拼接图像之间的TPS(thinplatespline)变换参数,再利用这些参数使特征点集相互逼近,最终获得匹配关系和精确的TPS变换参数,实现图像的拼接。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于改进的快速Shi-Tomasi特征点检测算法的图像拼接算法

针对Shi-Tomasi算法计算量大导致的特征点提取速度慢的问题,利用FAST算法对Shi-Tomasi算法进行加速,提出基于此改进算法的快速图像拼接算法。该算法首先应用FAST算法对整幅图像进行处理,基于筛选点邻域再采用Shi-Tomasi算法获取特征点,接着用NCC法进行特征点匹配,然后用RANSAC法剔除错误匹配并完成图像配准,最后用渐入渐出法进行图像融合。对比实验结果表明,改进算法相对基于ShiTomasi的图像拼接算法速度大幅提升,特征点匹配的正确率有所提高,拼接完成后图像的视觉效果也得到保持。     

中心偏移的全景环形图像快速展开

采用机器视觉技术检测管道内表面质量时,获取的原始图像几何中心与其前景区管壁全景环形图像中心存在偏移,从而会使以图像几何中心展开的图像产生失真的现象.本文针对存在中心偏移的全景环形图像提出了快速展开算法以减小由上述原因造成的图像中几何特征量的测量误差.提出的算法通过最小二乘拟合圆心法找到全景环形图像上代表管壁某一截面的拟合圆,继而得到全景图像的中心参数,然后通过四分之一圆扫描方法快速展开全景图像,并对展开图像的帧纵横比进行修正,还原全景图像.实验结果表明:将一幅全景图像环状检测区域展开成分辨率为2 044 pixel×199 pixel的矩形图像所需时间为0.868 s,展开图像中目标外形尺寸相对误差均在1.54％以内,满足图像处理对实时性和准确性的要求.     

3D全景泊车多点图形拼接标定系统装置

汽车360°全景泊车主要依靠整车前后左右的4个甚至更多广角摄像头,对鱼眼镜头采集的扭曲画面进行修正处理,通过图像畸变还原、拉伸和裁剪,将前后左右的画面处理成平面可视画面;所采集的图像为曲面画面,图像会出现重影、盲区、图像拼接处有明显的拼接痕迹、色差、画面图像整体比例不协调等问题。需要一套鱼眼图像矫正装置,在图像拉伸和裁剪时,需要通过地面的标定区,识别图像处理各个拉升和还原的边界。现有的标定方法操作繁琐,成本高。使用简易的方法对3D全景泊车图像进行处理,该装置具有快速、稳定、廉价、免维护等特点,能完成多点图形拼接标定工作。     

无人机在输电线路工程图像采集中的应用

传统的人工巡检方式存在效率低、成本高和安全风险等问题,无人机在近距离飞行时,可能会受到输电线路的电磁干扰,导致通信中断或不稳定。因此,寻找一种更高效、安全且经济的方法来采集输电线路的工程图像数据尤为重要。文章提出利用无人机技术解决在输电线路工程图像采集中存在的测绘难题。结果表明,无人机在输电线路工程图像采集中的应用,能够显著提高线路巡检的效率和准确性,减少人工巡检风险和成本,发现线路的异常情况,可及时采取措施进行修复,确保电力供应的可靠性和安全性,为后续输电线路工程提供重要的技术参考。     

输电线路走廊地质灾害自动勘测和建模系统研究

基于无人机航拍技术、地理信息技术、图像处理技术和数值模拟计算技术,研究输电线路走廊地质灾害的自动勘测和建模系统,可得到稳定、高质、全面、准确的现场受灾信息。无人机测试结果表明,系统后台能根据拍摄影像在短时间内生成输电线路走廊全拼图和三维场景模型,模型精度满足要求。在贵州电网的应用表明,该系统能提高整体的地灾勘测质量和效率,保障对地质灾情的准确评估,为电网运维提供辅助决策,具有大规模应用的潜质。     

基于SIFT特征点的无人机航拍苗圃图像拼接

针对航拍无法直接获取完整苗圃图像信息的问题,以无人机航拍苗圃图像为研究对象,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法进行图像配准和加权平均法进行图像融合完成图像拼接,并针对SIFT算法出现误匹配的问题,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行匹配点提纯。经过实验发现:本算法耗时78.97s,拼接结果与理想结果相似度可达99%。     

叶型孔背向照明图像的拼接方法研究

针对叶型孔四坐标视觉测量系统中成像视场的局限性问题，提出基于模板匹配法的背向照明图像拼接方法，用于将采集到的多幅叶型孔局部图像拼接成全景图像。建立图像拼接算法的数学模型并进行模型简化，采用模板匹配法计算模型中平移量参数。在应用过程中，先按照规划图像采集策略由成像装置采集被测叶型孔的多幅局部背向照明图像，而后选取模板并通过模板与待拼接图像之间的对比与遍历确定最佳匹配位置，从而获取拼接矩阵。为了验证所提出的图像拼接方法，应用该测量系统对静子组件外环上分布的目标叶型孔特征进行视觉测量，获得其全景图像和相应的型面轮廓参数测量结果，从而验证了叶型孔背向照明图像拼接方法的可行性和有效性。     

基于深度学习算法的高压输电线路隐患自动检测方法

为实现输电线路多元状态的全面、准确检测,提高线路运行的安全性和稳定性,文章提出了一种基于深度学习算法的高压输电线路隐患自动检测方法。通过卷积神经网络构建模型,提取输电线路图像运行特征,并对该特征分类识别,实现对线路潜在隐患问题的自动检测。实验结果表明,该方法进行自动检测得到的准确率为98%,查全率为96%,查准率为97%,F1分数为97%,且将其应用于不同隐患类型的识别后,准确率均高于95%。该方法为电力系统的智能化检测提供了有效的技术支持。     

全景系统设计过程的结构要素确定

全景系统是通过车辆前后左右四个全景摄像头图像拼接产生周边完整图像的车载设备,四个摄像头的安装位置、安装角度对于系统的图像拼接有着重要影响。现主要探讨摄像头在车辆上可以安装的位置和各种不同情况下的安装条件、安装角度对系统图像的影响以及常规情况下应取的角度的确定。