定位图像匹配尺度与区域的摄像机位姿实时跟踪

目的 提出一种定位图像匹配尺度及区域的有效算法,通过实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中的特征点匹配,实现摄像机对模板图像的实时跟踪,解决3维跟踪算法中匹配精度与效率问题。方法 在预处理阶段,算法对模板图像建立多尺度表示,各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内采用ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）方法提取特征点并生成描述子,由此构建图像特征点的分级分区管理模式。在实时跟踪阶段,对于当前摄像机获得的图像,首先定位该图像所对应的尺度范围,在相应尺度范围内确定与当前图像重叠度大的图像区域,然后将当前图像与模板图像对应的尺度与区域中的特征点集进行匹配,最后根据匹配点对计算摄像机的位姿。结果 利用公开图像数据库（stanford mobile visual search dataset）中不同分辨率的模板图像及更多图像进行实验,结果表明,本文算法性能稳定,配准误差在1个像素左右;系统运行帧率总体稳定在2030 帧/s。结论 与多种经典算法对比,新方法能够更好地定位图像匹配尺度与区域,采用这种局部特征点匹配的方法在配准精度与计算效率方面比现有方法有明显提升,并且当模板图像分辨率较高时性能更好,特别适合移动增强现实应用。     

高频子带特征图像的人工智能配准仿真

在很多的应用领域上,都要求图像的配准精度达到亚像素级别。传统的SIFT算法是图像配准中用来描写局部特征较为精准、可拓展性较强的一种方法,但对于图像关键点特征向量描述有着冗杂,配准精度低等缺陷。为了进一步提高图像的配准精度,提出一种高频子带特征图像人工智能配准方法。提取高频子带图像特征点,处理高频子带图像滤波,将掺杂噪声与不含噪声的高频子带图像,采用图像像素点的灰度值、空间元素以及像素加权灰度密度这三个特征进行划分,完成图像去噪处理。根据去噪后的图像像素点提取出高频子带图像特征点,将提取的高频子带图像特征点进行粗配准。根据仿真结果表明,所提方法与传统的特征提取方法相比,有效的提高了配准精度,同时配准后的高频子带图像噪声滤除效果更佳。     

基于图像处理的印制电路板缺陷自动检测

基于图像处理的精密检测是现代测量技术的重要发展方向;论文提供了将标准电路板图像和待检测电路板图像进行二值化分割、图像形态学处理、图像配准和差影检测处理为基础的检测系统;其中图像配准是关键,为了提高处理速度达到实时处理的目的,图像配准采用了快速处理算法;经实验结果分析,该方法能较准确的检测出待检测电路板上存在的缺陷,达到了自动实时检测的目的.     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

一种结合互信息和模板匹配的配准方法

传统的互信息法直接对大图进行互信息配准,容易出现局部极值并产生误匹配现象,针对该问题,提出一种将互信息与模板匹配相结合的配准方法,采用互信息为相似度准则进行图像的模板匹配,得到候选的匹配子图,通过待配准大图其余部分与模板和子图的空间关系,得到配准后的大图,分别计算按照各个候选子图配准情况下的待配准图的互信息,得到最大的互信息所对应的子图,确定最终的配准结果。实验结果表明,该方法在对灰度差较大的图像进行配准时,能够获得良好的效果。     

基于匹配质量提纯的改进D-Nets算法

针对基于特征的图像配准在较大仿射变形以及存在相似目标情况下适应性不佳的问题,为减少算法的时间开销,提出一种基于匹配质量提纯的改进描述网（D-Nets）算法。首先,通过FAST算法检测特征点,并根据Harris角点响应函数以及网格划分相结合的方式进行筛选;然后,在计算直线描述子的基础上构建哈希表和投票表决,从而得到粗匹配对;最后,采用基于匹配质量的提纯方法剔除误匹配。针对牛津大学Mikolajczyk标准图像数据集进行了实验,结果表明：提出的改进D-Nets算法在尺度、视差和光照变化较大的情况下平均配准精度为92.2%,平均时间开销为2.48 s。与尺度不变特征变换（SIFT）、仿射-尺度不变特征变换（Affine-SIFT）、原始D-Nets等算法相比,提出的改进算法与原始算法的配准精度基本相当,但速度最高可提升80倍,并具有最佳鲁棒性,显著优于SIFT、ASIFT算法,非常适于图像配准应用。     

一种改进的病理显微图像亚像素快速配准方法

针对病理显微图像的快速高精度配准的应用需求,提出了一种改进的亚像素快速配准方法。通过采用对数差值函数对显微图像重叠区域进行信息量评估,由H型对数差值模板配准获取两幅图像像素级的粗定位和有效子图,继而在两幅子图上采用局部上采样相位相关法来获取亚像素级别的配准估计值。该方法利用H型对数差值模板简洁、配准速度快的优点规避了相位相关法计算量随着图像尺寸增大而急剧增长的缺陷,并能够对显微图像进行信息量评估以避免空白图像造成的误配。经实验表明,改进的显微图像配准方法配准精度可达0.01像素,速度为相位相关法的3.7倍（图像大小为2448×2048）,更适合应用于病理显微图像的快速高精度配准。     

基于SIFT改进的图像拼接技术分析

为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值（SUSAN）算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。     

彩色印刷品套准精度分析算法

将图像处理技术和分色原理应用于彩色印刷品套准精度检测中，提出一种新的套印精度分析算法。对标准图像与待检图像分色后，对应色的灰度图像进行配准，最后利用图像固有的信息和配准信息获得套印误差。新算法不需要在印刷品边缘印刷套印色标，从而减少了纸张切边等额外工序。实验结果表明，该算法的检测精度和效率均高于传统套印误差检测方法，完全满足精密彩色印刷品套印误差检测的要求。     

利用混合特征的多视角遥感图像配准

目的 多视角遥感图像配准是遥感图像处理领域的一项关键技术,其目的是精确获取图像间被测区域发生的几何变换关系。由于航拍视角变化以及地物的空间分布和几何形状的复杂度,多视角遥感图像间会产生非刚性畸变问题,增加了图像配准的难度,为此本文提出一种利用遥感图像SIFT（scale-invariant feature transform）特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法。方法 通过增加对SIFT点阵的几何结构特征描述以及利用SIFT点阵间全局与局部几何结构特征的互补关系,提升存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准精度。 结果 实验使用谷歌地球的卫星影像数据以及无人机航拍遥感数据对本文算法进行了测试,并与3种同类算法（SIFT、SURF（speeded-up robust features）、CPD（coherent point drift））进行对比实验,本文算法在存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准中能够有效地提升SIFT特征点阵的配准精度,从而获得更加准确的多视角遥感图像配准结果。结论 本文实现了一种结合SIFT特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法,实验结果表明了该方法对存在非刚性畸变的多视角遥感图像能够有效地进行配准,可适用于同源多视角情况下的遥感图像配准问题。     

基于改进的SIFT算法的红外图像配准

电路板红外图像具有分辨率低、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊的特点,目前的图像配准算法用于电路板红外图像配准时,运算时间长且匹配准确度低.针对电路板红外图像的特点,梳理了图像配准方面的国内外研究现状,分析了SIFT算法的基本原理,对原有的SIFT算法进行了修改.对特征点的提取方式进行了改进,减少了不必要的特征点;改进了特征点的描述符,降低了特征向量的维数;在特征点匹配的时候加入了分层阈值.对改进的算法进行了一系列的测试,针对三对电路板的红外图像进行配准,实验结果表明,相比于传统的SIFT算法,改进的SIFT算法在进行电路板红外图像配准的时候,匹配的准确率和运算时间得到了很大的提升,为电路板红外图像的配准提供了新的方法.     

静止卫星图像配准中海陆边界模板的生成方法

在使用地标进行遥感图像导航与配准时,以海陆边界为特征进行匹配操作是一种常用的方法,尤其适合昼夜图像灰度值变化剧烈的红外通道遥感图像。将海陆边界模板图像作为匹配标准,其精确性对于导航与配准的精度具有决定性的作用。针对静止卫星图像配准过程的特点,对海陆边界模板的生成方法进行研究,提出一种静止卫星图像配准中海陆边界模板的生成方法,将生成过程分为目标网格生成、全球海岸线数据库选取及查找算法3个部分,通过不断挖掘数据特点给出3种查找算法,并对各算法的精度和效率进行分析。实验结果表明,该方法生成的海陆边界模板与主流工具的生成结果有90%以上的匹配度,且算法效率较高,具有良好的应用价值。     

基于视觉的电控板质量的智能检测技术研究

对电子制造行业中电控板质量的视觉自动检测技术进行研究。通过分析电控板的存在特征,选用Harris算子进行电控板图像特征点的提取,然后进行待检测图像与模板图像的特征点匹配,并设置约束条件去除误匹配点,再判断特征点像素坐标是否在对应的元器件的像素区域内,实现漏件的检测;同时利用图像的灰度值模板匹配法,结合改进的序贯相似性检测法,实现电控板错件的检测。试验结果表明该算法对电控板错件和漏件的检测正确率达96．8％,检测的算法运行时间在2．862s内,具有一定的精确性和实时性,为制作企业生产线的信息智能化提供技术支持。     

基于多种图像的电路板故障诊断系统研究

本文论述了基于多种图像的电路板故障诊断的原理及方法,对红外成像技术、可见光图像处理与分析技术、电路板故障诊断技术进行研究,通过利用图像增强技术、图像平滑处理技术、图像的二值化处理技术等,对采集到的电路板图像进行滤波,平滑等预处理;利用差分热图法及序列热图法对电路板及其元器件温度特征变化进行分析和故障判定;采用基于Harris角点检测的方法实现电路板可见光图像和红外热图像的配准,进而实现红外热像检测下的故障定位于可见光图像之上,方便的查找故障发生的位置,直观的查看到故障元器件产生的现象。     

Machine Learning-Based Pruning Technique for Low Power Approximate Computing

Approximate Computing is a low power achieving technique that offers an additional degree of freedom to design digital circuits. Pruning is one of the types of approximate circuit design technique which removes logic gates or wires in the circuit to reduce power consumption with minimal insertion of error. In this work, a novel machine learning (ML) -based pruning technique is introduced to design digital circuits. The machine-learning algorithm of the random forest decision tree is used to prune nodes selectively based on their input pattern. In addition, an error compensation value is added to the original output to reduce an error rate. Experimental results proved the efficiency of the proposed technique in terms of area, power and error rate. Compared to conventional pruning, proposed ML pruning achieves 32% and 26% of the area and delay reductions in 8*8 multiplier implementation. Low power image processing algorithms are essential in various applications like image compression and enhancement algorithms. For real-time evaluation, proposed ML optimized pruning is applied in discrete cosine transform (DCT). It is a basic element of image and video processing applications. Experimental results on benchmark images show that proposed pruning achieves a very good peak signal-to-noise ratio (PSNR) value with a considerable amount of energy savings compared to other methods.     

基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法

在对特征辨识度低的点云进行配准的过程中,传统的基于局部特征提取和匹配的方法通常精度不高,而基于全局特征匹配的方法精度和效率也难以保证。针对这一问题,提出一种改进的局部特征配准方法。在初步配准阶段,设计了一种基于法向量投影协方差分析的关键点提取方法,结合快速特征直方图(FPFH)对关键点进行特征描述,定义多重匹配条件对特征点进行筛选,最后将对应点的最近距离之和作为优化目标进行粗匹配;在精配准阶段,采用以点到平面的最小距离作为迭代优化对象的改进迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,在配准特征辨识度低的点云时,相较于其他三种配准方法,该方法能保持高配准精度的同时降低配准时间。     

小物体3维重建中影像与几何模型的配准

目的 近景摄影测量中的目标几何形状复杂,且拍摄影像的角度变化大,给影像与几何模型的配准带来了困难。传统单幅影像与几何模型配准的做法,由于缺乏自动粗配准的方法,效率相对较低。将多视影像首先统一坐标系的做法,在近景目标的复杂背景下也难以实现。方法 为此,将近景目标置于平面标定板上,利用相机标定的方法同时解算出影像的内外方位元素,实现多视影像坐标系的统一。然后人工选取3组以上同名点,做多视影像与几何模型的绝对定向,得到初始配准参数。最后使用多视影像与几何模型漫反射渲染图之间的归一化互信息作为相似性测度,用Powell非线性优化方法得到配准参数的精确值。结果 实验结果表明,使用标定板可以稳定地获取多视影像的内外方位元素,用绝对定向得到的配准参数进行影像和几何模型的交替显示仍然可以看到明显的裂缝,在经过互信息优化后裂缝现象得到明显改善。结论 多视影像与几何模型配准相比传统单幅影像与几何模型配准,人工选取同名点的工作量大大减少,由于人工选点存在误差,影响绝对定向的精度,使用归一化互信息作为测度进行非线性优化,可以获得更高的精度。     

大输液异物检测图像快速位移补偿方法

智能灯检机在进行大输液药液检测时,由于图像位移偏差带来的干扰,利用帧间差分法提取药液中的异物时经常出现误判的现象。针对上述问题,提出了一种基于加速分割测试特征（FAST）的二进制描述符分块匹配算法。首先,通过加速分割测试在不同尺度的图像上检测特征点,并利用非极大值抑制与熵值差法选择出优秀的特征点;然后,利用改进的模板在特征点周围进行采样,形成对尺度变化、噪声干扰及光照变化均有较强鲁棒性的新型二进制描述子,再将描述子进行降维;最后,利用分块匹配策略和阈值法,快速精确地匹配两帧图像,求解出并补偿位移偏差。实验仿真结果表明：在处理192万高像素图像时,该算法整体实时性能上可达到190 ms,其中新型描述子生成仅占96 ms;并且匹配准确率达到99%以上,成功地抑制了空间位置偏移较大的误匹配;计算出的误差远小于现在匹配精度较好的尺度不变特征转换（SIFT）、带方向的二进制鲁棒独立单元特征（ORB）算法,位移补偿量能精确至亚像素级,能快速补偿药瓶在图像中的位移偏差。     

基于MATLAB的离散余弦变换与应用

介绍了离散余弦变换(DCT)的方法,并在MATLAB数学分析工具环境下,探讨了DCT在语音和图像信号变换及压缩中的应用。仿真实验表明,用MATLAB来实现DCT变换的语音和图像压缩,具有方法简单、速度快、误差小的优点,大大提高了数字信号压缩的效率和精度。