移动式表面流场测量技术及应用研究北大核心CSCD

本文开展明渠水槽桥墩绕流和推移质输沙试验,沿水槽方向使用高速相机进行移动拍摄,通过智能识别边壁控制点坐标对图像进行裁剪。通过形态学方法提取表面示踪粒子后,使用粒子追踪测速(PTV)技术和图像特征点识别测速(FMV)计算瞬时表面流场,根据流场位置对所测表面流场区域网格化后进行插值计算,以获得较大范围的表面流场。结果表明:本文使用的移动式表面流场测量方法可提高表面流场的精度和测量范围,此方法拓宽了表面流场测量的应用工况;FMV方法在圆柱绕流试验中可更准确识别圆柱侧方及后方旋转强度较大的区域,所求断面平均流速分布曲线更符合水流特性;推移质运动过程发现紊流表面时均流速仍存在高低速流带结构现象,同时高流速条带对应沙垄而低流速条带对应沙脊处,这表明水流地形相互固定形成了稳定时均结构,也验证了大尺度流向涡模型的合理性。     

基于特征点匹配的三维点云配准算法

三维点云配准在逆向工程、机器人导航、物体形状检测和三维重建等领域有着十分广泛的应用。针对预先没有任何信息的三维点云数据配准问题,提出了一种基于特征点匹配的三维点云配准算法,根据点云区域法向量的分布特征提取特征点集,接着对特征点集采用快速点特征直方图(FPFH)进行描述,然后对FPFH特征使用双向最近邻距离比匹配方法实现初始配准。最后采用自适应收敛阈值的迭代最近点算法,对理想成像的特点进行分析,预先设置配准收敛阈值,能够有效地减少迭代次数,以此来实现更加快速、准确的点云精确配准。实验仿真结果验证了该方法的有效性。     

ORB特征匹配的误匹配点剔除算法研究

在计算机视觉中,特征点匹配是一个极其重要的问题。为了提高图像特征点匹配精度,针对ORB常采用的RANSAC误匹配点消除算法不足,提出了改进的误匹配点剔除算法。该算法通过缩小抽样点总量来保证匹配点选取质量,并能有效的减少迭代次数。分别采用ORB+改进算法与ORB+RANSAC算法对两组图片进行特征点匹配实验。实验表明,该算法能够有效剔除误匹配点,与RANSAC算法相比较精度提高了8%,匹配精度提高至97.43%。     

基于改进ORB的图像特征点匹配研究

针对ORB算法不具备尺度不变性的缺陷,结合SURF算法,将ORB算法改进为SURB(SURF-ORB)算法。首先提取具有尺度不变性的SURF特征点,然后构建ORB算法描述子,特征匹配时,先对待处理图像进行区域分块,缩减原始搜索范围,节约了无效区域的特征点匹配时间,采用汉明距离完成初步匹配,然后结合PROSAC算法对初步筛选的点去伪,获得较为精准的匹配点对。实验结果表明,图像尺度变化时,SURB算法的平均匹配准确度为93.4%,约为ORB算法的3倍;SURB算法的平均耗时约为SURF算法的80%,具有较强的实时性和可行性。     

一致性特征点匹配在目标跟踪中的应用

为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题,提出了一种新的基于局部特征点匹配的KPM(key points matching) 算法,对图像的局部多尺度特征提取与匹配进行研究。首先,应用SURF(speeded up robust features) 算法在跟踪窗口内提取特征点,生成并匹配特征矢量。然后,结合最近邻提纯法与一致提纯法剔除目标区域以外的特征点对,减少误匹配以提高跟踪精度。最后,生成目标仿射变换矩阵,更新目标运动参数。实验结果表明,本文所提出的KPM算法当目标发生大角度旋转和快速缩放,同时发生光照变化时,仍能够实现稳定的跟踪,且满足运动目标实时跟踪稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。     

基于角点检测的图像快速配准改进算法

图像配准是计算机视觉检测的关键步骤之一。提出了一种基于边缘特征的角点检测算法,该方法计算简单、速度快,便于硬件实现及实时处理,同时也提高了传统该类算法的可靠性,实验结果表明,该算法有较大的实用性。     

多线法测量烟气流速的CFD模拟研究

为了分析了不同工况下水平烟道内部烟气的流场分布,提出了烟道内部流速测量采样点区域布置方法,并建立了燃煤电厂烟囱-烟道流场模型进行了CFD模拟。结果表明:水平烟道内部存在能够代表烟气实际流速的直线区域,多线法测量烟气流速是可行的。     

基于特征点集群目标跟踪与检测

目标跟踪与检测技术是计算机视觉研究领域一个热点和难点问题,该技术广泛应用在制导、导航、监控等方面。尤其在复杂背景下,准确的跟踪既定目标,在遮挡情况下稳定跟踪,是近年来研究的热点。利用一种特征点集群方法,通过提取特征点方式,以及对目标的运动估计等方式,解决针对地面目标在光线变化、缩放、旋转3个变化量下的跟踪与检测问题。该方法对于地面运动目标的限制较小,同时图像序列中每一帧图像间运动目标的位移量较小。运用本文所提出算法,能够解决针对地面目标在光线变化、缩放以及旋转情况下跟踪与检测的问题。     

一种基于图像特征点的图像匹配算法

图像匹配技术被广泛用于人脸识别、全景图像生成等领域.该文利用变比不变特征点 (Scale Invariance Feature Transform-SIFT)提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法 (Nearest Neighbor-NN)进行匹配,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该匹配算法具有匹配精度高,鲁棒性好的特点.     

基于线激光扫描的零件三维表面检测系统研究

零件表面缺陷是造成零件生产损失的主要原因之一,现如今的表面缺陷检测大多集中于平面的表面缺陷检测,为了能更好地表达物体的三维表面信息以及针对其三维信息进行缺陷检测,提出了一种基于线激光扫描的零件三维表面检测系统.首先对相机进行标定,可用于对相机采集到的图像进行矫正,同时得到相机的内外参数,用于后续图像处理的坐标转换.然后...     

基于SIFT特征的SAR图像飞机目标匹配分类方法研究

随着合成孔径雷达成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类识别工作成为近年来研究的热点。由于SAR图像固有的特征,使得SAR图像的匹配分类不能直接使用光学遥感图像自动匹配。针对SAR图像自身的特性,提出了基于图像特征中保持不变的特性,作为两幅图像的参考信息进行配准。该方法在图像中选取了表示某些特征的参考点,提取图像的特征,利用特征计算空间变换参数。采用基于SIFT特征匹配的分类方法对飞机目标进行分类,仿真结果表明,在对3种类型的飞机进行分类的情况下,本文方法取得了较好的匹配结果,证明了算法的有效性。     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

基于DSP的视频测速系统

针对现有测速系统成本高且测速方法不能直接用于球类速度测量的问题,设计了基于TMS320C6748的嵌入式测速系统,包含图像的采集、数据处理和数字显示等电路部分。视频传感器记录球场内球体的运动,经过视频解码芯片把模拟输入转换为数字图像输出并传入DSP,对目标球体的圆心和半径检测后经过计算,最后小球的速度通过数码管输出。此系统具有成本低、安装简单、适应场合广泛等特点。实验结果表明,此系统可在有限的精度范围内获知球类的实际运动速度,测速误差控制在8.3%以内。     

基于序列图像与针孔成像的井喷流体流速计算

针对常见井喷流体流速测量方法存在危险性较高、准确性较差的问题,为安全、精确测量井喷流体流动速度,提出了一 种基于序列图像与针孔成像的井喷流体流速计算方法并进行了相应的实验。 该方法利用摄像机和自研井喷模拟装置,通过获 取大量模拟井喷的序列图像,从中选取前后两帧图像后,对这两幅图像分别用 SIFT 算法进行特征点提取,再用 FLANN 算法对 提取出来的特征点进行特征匹配,最后使用 RANSAC 算法进行误匹配特征点消除,得到两幅图之间的准确匹配特征点后,提取 这些像素点的坐标位置并计算出匹配特征点之间的位移距离,最后使用基于针孔成像的方法计算出井喷流体的流速,实验结果 表明,能获得较准确的井喷流体流速,从而更准确估计井喷的危害,保障了现场作业人员人身安全。     

基于图像质量的磨削表面粗糙度检测

针对当前基于机器视觉的粗糙度检测方法测量工件范围有限、采用的指标考虑因素不全面问题,提出了一种基于图像质量算法的粗糙度检测新方法。该方法在梯度相似度图像质量算法(GSSIM)的基础上,引入了区域对比度,提出了基于区域对比度和梯度结构相似度(RCGSSIM)的图像质量评价指标和相应的计算方法,并设计了一套基于图像质量的磨削表面粗糙度测量装置。实验结果表明,磨削表面粗糙度Ra与图像质量有明显的线性相关性,相比传统图像质量评价算法,RCGSSIM综合性能最好,能更好地应用于粗糙度非接触在线测量。     

基于图像测距的汽车防撞系统关键技术研究

针对汽车防碰撞系统的问题,以图像测距技术为背景,对其中的关键技术进行了研究。首先,根据相对运动学原理,由图像测距实验平台在假定沿光轴方向移动采集图片,在此基础上运用改进的SIFT匹配算法对图像进行匹配获得匹配点,计算所得到的匹配点的世界坐标,从而获得距离值;其次,通过室内实验计算证明了所推导的测距原理的正确性;最后,将图像测距技术应用在汽车防碰撞系统中,实验结果证明,测距系统平均误差为8.507 7 mm,精度较高,验证了整个方案的可行性和有效性。     

基于光切图像处理的表面粗糙度检测系统

以光切法的测量原理为基础,应用传统双管光切显微镜、CCD摄像装置、虚拟仪器及图像处理技术开发了表面粗糙度检测系统.详述了系统的硬件构成原理和核心器件CCD的选用方法;应用虚拟仪器开发平台LabVIEW及其视觉应用功能开发出检测系统的软件程序,运用图像处理技术从光切显微图像中提取出表面轮廓信号计算粗糙度评定参数.该检测系统能够实现表面粗糙度的自动、快速、多参数测量,通过与触针式粗糙度仪进行测量对比实验,论证了该检测系统能达到满意的精度,测量范围是:0.4～40 μm.     

钢轨表面缺陷检测机器视觉系统的设计

设计了动态阈值分割算法和缺陷区域提取算法,对钢轨表面掉块、表面裂纹两类典型缺陷图像进行处理,可以准确提取缺陷区域,标定缺陷位置,并统计缺陷特征。搭建了在线钢轨探伤模拟平台,通过高速线阵相机和辅助光源获取图像,由千兆网传输到工控机中,利用Halcon和Visual Csharp编写上层图像处理软件进行在线检测。模拟钢轨探伤实验可以在最快100 km/h速度下,准确的发现钢轨样品表面宽度1 mm的裂纹缺陷,并记录缺陷所在位置。