融合几何特征的压缩感知SIFT描述子

为了解决尺度不变特征变换(SIFT)描述子在存在较多相似结构的匹配中,易造成误匹配,并且维数较高、匹配耗时的问题,提出了一种融合相对几何位置的压缩感知描述子.首先,以特征点为中心,将周围关键点的相对几何位置(RGL)信息形成尺度和旋转不变的RGL描述子,其次,对SIFT描述子利用压缩感知(CS)理论进行降维,形成CS-SIFT描述子,最后将两者融合形成RGL-CS-SIFT描述子.实验结果表明:与SIFT和PCA-SIFT描述子相比,匹配速度有所提升,匹准确率明显提高.     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对激光主动成像图像特点,分析了双数复值小波变换的优点和Canny算子存在的不足,提出了一种基于双数复值小波变换和Canny算子相结合的边缘检测算法.首先对激光主动成像图像进行双数复值小波变换得到小波系数序列,再对小波系数进行滤波,最后运用Canny三条检测规则逐层检测图像边缘.通过对实际激光主动图像进行边缘检测实验,结合视觉效果和可匹配性指标,可以看出本文的算法具有图像边缘细节保护好、检测结果可匹配性强等优点.     

目标跟踪中两种非线性滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度.由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度.为了获得更高的估计精度,介绍了两种新的非线性滤波算法,即unscented卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法.分析了UKF和PF算法的原理和算法实现,对两种算法的适应性进行了比较.通过目标跟踪仿真实验,表明粒子滤波算法估计精度比UKF算法高,但是计算量却相对较大.     

面向景象匹配制导的图像灰度校正问题研究

基准图匹配性能是影响景象匹配精度的关键因素之一.在分析灰度级线性变换法及灰度直方图均衡化的基本思路基础上, 实现了对基准图的灰度校正处理, 通过可匹配性度量参数分析及匹配仿真实验, 验证了灰度校正在改善基准图匹配性能中的实用意义.     

基于LK和FAST的时间序列图像快速配准算法

LK光流算法是一种精确高效的特征跟踪算法,能够较大幅度提高图像配准的精度和速度。针对时间序列图像的配准问题,基于LK光流算法,通过基于图像金字塔的方式跟踪改进后的FAST特征角点,采用一种鲁棒的单应矩阵估计算法解算配准参数,提出了一种基于LK光流和改进FAST特征的实时鲁棒配准算法。通过一组时间序列图像从配准精度和配准速度两个方面对所提出算法的性能进行了验证分析,平均重投影误差为0.16,平均处理速度为30 Hz。实验结果表明,该算法能够提取稳定的FAST角点,快速准确地跟踪匹配序列图像之间的特征,较好地解决时间序列图像的实时配准问题。     

基于局部差别的形态学边缘检测方法研究

图像边缘特征是图像最基本也是最重要的特征之一.图像边缘特征的提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在精确制导武器的制导图预处理中有着广泛地应用.针对经典的边缘检测算子不能很好地提取噪声图像边缘这一问题,在数学形态学的基础上,提出了一种边缘提取方法.利用局部差别准则确定图像中受噪声影响的像素点,并对其进行形态学操作,滤除噪声,保存边缘.实验表明,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,还具有很强的抗噪能力.说明了该算法的有效性和实用性.     

一种抗几何畸变的景象匹配方法

在分析景象匹配实时图获取过程中几何畸变产生原因的基础上，利用弹上高度传感器和姿态角传感器获取的图像高度和姿态信息，实现了畸变实时图的几何校正，给出了校正实时图大小和偏移量的确定方法，结合匹配计算和匹配结果修正，提出了一种抗几何畸变的景象匹配方法。仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。     

小波域中值滤波在激光陀螺信号处理中的应用

各种随机噪声是导致激光陀螺产生误差的主要因素，且其性质特殊，很难用传统的滤波方法去除。为了减小激光陀螺的随机误差，提高测量精度，提出了小波域的中值滤波器滤波方法，对激光陀螺零漂数据进行了滤波，并采用Allan方差法对滤波效果进行了定量分析。结果表明，此方法的滤波效果优于中值滤波和小波软阈值滤波效果，能有效地减小激光陀螺零漂信号中的角度随机游走、角速度随机游走、速率斜坡、零偏不稳定性和量化噪声，提高激光陀螺零漂输出的稳定性。     

基于Wigner滤波的配准图去噪应用研究

在景象匹配应用中,由于景象配准图受到各种随机噪声的干扰,致使匹配精度下降。滤波技术可以滤除噪声,还原图象。但是,因为干扰噪声的数学模型难以准确确定,所以去噪效果不佳。该文提出了一种自适应Wigner滤波方法,它根据图象块的统计特性来估计误差噪声,以被滤除的误差信息作为控制变量,用来改变Wigner滤波器的结构,提高去噪能力。     

基于SIMD—PRAM模型的分块图像匹配算法设计

该文研究了基于SIMD—PRAM计算模型的有限处理元阵列规模的并行计算算法设计,分析了求阵列和的并行算法性能,运用求阵列和、图像分块映射与四邻平移等方法提出了一种根据处理元局部可用资源进行分块计算的图像匹配算法。计算机模拟实验结果表明,该算法完整、高效地执行了图像匹配,具有良好的并行计算性能。