基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法

针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM).通过提取多尺度金字塔梯度图像的 HOG 特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面 HOG 栅格拓展至3维 HOG 栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维 HOG 栅格映射为2维 HOG 仿射栅格,最后对仿射栅格内的 HOG 特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的.多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D 视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于 HOG+SVM算法.     

基于SIFT的数字图像盲检测算法研究

针对图像区域的复制-变换-移动-粘贴篡改,建立了相应的篡改模型,提出了基于SIFT标记图特征向量的盲鉴别算法,能够有效地检测并定位经过旋转、缩放变换的篡改区域,而且能够抵抗高斯模糊、高斯白噪声和JPEG重压缩等后处理。与基于传统SIFT特征向量的检测算法相比,该算法对篡改区域的缩放变换具有更高的鲁棒性。     

基于DSP的无人机自主着舰识别算法

针对复杂海面环境造成的图像干扰变形给无人机着舰过程中人工标识的识别带来的困难,采用了一种基于仿射不变矩和支持向量机(SVM)的识别方法,首先采集各种变形下的适量标识样本,经过适当的预处理之后,提取其仿射不变矩,然后送入 SVM进行训练识别,并且给出了在 DSP 系统内基于上述流程的实现方法。实验表明,该方案对于图像在各种小幅度干扰变形下的识别率均达到了90%以上,平均每帧测试时间为170 ms,对于旋翼型无人机自主着舰具有一定的实用性。     

一种适用于智能变电站巡检机器人的双针仪表读数的识别算法

提出一种适合智能变电站巡检机器人室外工作环境的对变电站双指针式仪表设备读数的识别算法。首先针对双针仪表设备图像,进行设备模板化处理,并在模板库中建立仪表的min刻度和max刻度的位置信息。对于机器人实时采集的仪表图像,先要在后台服务中调取相应采集位置设备的模板图,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在输入图像中匹配提取仪表表盘区域子图像。而后除去上方指针在表盘中的阴影降低指针误识别率,再对表盘子图像进行二值化、仪表指针骨干化处理,利用快速霍夫变换(Fast Hough Transform)检测两条指针直线去除噪音干扰,定位指针精确位置和指向角度,完成指针读数。此算法经过国内某500 kV智能变电站巡检机器人实地测试,各种仪表综合识别率超过95%,对仪表的读数具有高精度高鲁棒性,完全满足该智能变电站推进无人值守的仪表设备读数自动检测识别的要求。     

基于双目视觉的涡轮叶片型面特征提取及匹配

提出一种基于双目视觉的测量方法,通过投影文字图案形成叶片表面检测点,采用具有旋转、尺度不变的SIFT算子对左、右摄像机图像进行特征提取及匹配,并通过窄基线剔除法去除匹配后生成的一系列共轭像素点中的误匹配点,实现对涡轮叶片表面点云数据的高精度、低成本提取.实验结果验证了算法的有效性.     

p值逻辑函数最佳仿射逼近的谱特征

给出了ｐ（正整数ｐ≥２）值逻辑函数与ｐ值仿射函数符合率的Ｃｈｒｅｓｔｅｎｓｏｎ谱表示，并用两种Ｃｈｒｅｓｔｅｎｓｏｎ谱分别确定了ｐ值逻辑函数的最佳仿射逼近函数。     

仿射图形的计算机作图方法的研究

根据透视仿射理论，研究在计算机上作截切平面的方法，探讨截平面在工程中的实际应用．     

3D Motion Estimation and Motion Fusion by Affine Region Matching

In this paper,a new method is presented for 3D motion estimation by image region correspondences using stereo cameras.Under the weak perspectivity assumption.we first employ the moment tensor theory (Cyganski and Orr^[11]) to compute the monocular affine transformations relating images taken by the same camera at different time instants and the binocular affine transformations relating images taken by different cameras at the same time instant.We then show that 3D motion can be recovered from these 2D transformations.A space-time fusion strategy is proposed to aim at robust results.No knowledge of point correspondences if requred in the above processes and the computations involved are linear.To find corresponding image regions,new affine invariants,which show stronger invariance,are derived in term of tensor contraction theory.Experiments on real motion images are conducted to verify the proposed method.     

仿射型区间潮流算法应用与展望

可再生能源的大规模开发和并网,给电力系统带来了极大的不确定性,增加了电力系统分析的复杂性。仿射算术作为区间算术的一种扩展,能够考虑不确定因素之间的相互影响,对于分析电力系统不确定性具有重要意义。对比了现有仿射型区间潮流算法的差异,分析了各自特点及其应用现状。首先整理与分析了目前采用的仿射算术,总结其保守性的主要来源和特点;将仿射型区间潮流分成仿射迭代类和仿射优化类潮流,并分别对这两类潮流算法进行对比分析;而后分析了目前仿射型区间潮流算法的应用现状;最后指出了仿射型区间潮流亟待解决的关键问题及未来的研究方向。