基于距离信息扩展原理的物体识别方法

利用稀疏距离图象与灰度图象相结合，通过射影变换可使灰度图象特征有条件地获取距离信息，这称为 基于射影变换的距离信息扩展原理。利用这些距离信息可计算物体表面平面图形的欧氏空间不变量并对景物中的 物体产生假设。由于初始假设建立在可靠的基础上，并使用了带反馈的混合控制策略，使这种基于模型的物体识别 定位技术具有实用的前景。此文讨论了整个方法的原理及其实施方案，并实验验证了原理的正确性与有效性。     

基于链码技术的距离变换改进算法

论述了分水岭算法的原理及距离变换的具体过程。为了提高距离转换算法速度,提出了利用链码技术改进距离变换的算法。该方法利用链码技术能够准确跟踪目标物体边界的特点,按不同层次轮廓点灰度级递增的方式逐层对目标物体进行遍历,完成图像的距离转换,克服了形态学距离变换算法多次腐蚀、扫描图像,时间消耗较大的缺点。经过在木材细胞图像的分割过程中,同现有的距离变换算法比较证明,改进方法提高了距离变换速度,对提高图像分割的效率具有重要意义。     

一种新的完全欧氏距离变换算法

论文提出了一种基于边界剥离的二维完全欧氏距离变换算法。该算法从物体目标的最外层边界开始,自外向内、逐层对物体目标区域进行边界跟踪、剥离。在跟踪过程中,根据当前边界像素点的已获得距离变换结果或为背景的邻域像素信息,计算其与最近背景像素间的欧氏距离,从而实现距离变换。和已有算法相比,文中算法具有简单快速、容易实现,得到的是完全欧氏距离的优点,在分离粘连物体的应用中,取得了良好分离效果。     

基于分层和Radon变换的透视图像矫正技术

由于受到物体与摄像机三维空间相对位置关系的影响,摄像机获取的图像存在透视畸变,影响图像特征提取、识别等后续处理,为此提出一种通过分层矫正和Radon变换相结合的矫正技术.利用射影几何知识,将畸变的图像矫正为满足仿射变换的图像,再将仿射变换矫正为相似变换,利用Radon变换矫正得到标准图像.仿真实验结果表明,该算法可行性高、稳定性好,能推广应用于目标识别等领域.     

一种平面物体射影不变性识别方法

提出一种基于方向可变滤波器的平面物体射影不变性识别方法。该方法首先利用方向可变滤波器检测出平面物体的边缘方向特征,从单幅图像中提取平面物体在射影变化下的不变特征,建立经典框架,然后用填充经典框架图像的矩识别物体。该方法是图像局部识别方法,允许景物中有部分的遮挡物存在。     

在复杂场景中多目标物的检测识别方法

本文提出了一种在复杂场景中实时检测、识别多个目标物体的方法。利用由矩阵码(matrix code)构成的2D矩阵来识别复杂场景中多个目标物。算法不仅能适应目标物体在旋转、缩放、平移变换下的不变性识别．而且能适应仿射及射影变换下的不变性识别。试验结果证明所提供的算法在识别和监视系统中有很好的鲁棒性和实时性。     

基于射影矩阵变换的名片透视图像矫正

目前的名片OCR系统普遍采用Hough变换法和K最近邻簇法来检测和矫正名片图像倾斜角度,但是这些算法无法矫正名片的透视图像,该文从射影几何角度提出了基于射影矩阵变换的算法:利用名片图像固有的边缘直线信息,将名片与名片图像之间的透视变换矫正为仿射变换,再将仿射变换矫正为相似变换,此相似变换实际上是对名片进行旋转和全局缩放的结果,消除其中的旋转因素,就得到一个与名片仅差一个缩放因子的正交名片图像,以便于后续的字符处理。     

平面任意四边形剖分上的射影分形插值曲面

目前迭代函数系统中的变换多限于仿射变换,而仿射迭代函数系统对于区域的任意四边形不规则剖分情形是不能实现的。射影变换则有可能解决这一困难。论文对二维平面上区域进行不规则四边形剖分,构造了区域到子区域的射影变换。由二元分形插值函数引入第三维的值,构成射影迭代函数系统。利用此迭代函数系统构造了一类分形插值曲面,并做了若干数值实验。     

开放环境下未知材质的识别技术

针对开放环境下未知物体材质识别的问题,本文提出一种利用欧氏距离区分未知类别和已知类别的物体材质识别方法框架,在该框架下利用支持向量机对物体材质进行识别,分类效果显著。该方法利用距离度量中的欧氏距离与阈值进行比较,距离的均值小于阈值的物体判定为已知类别物体材质,并进行分类;距离大于阈值的物体判定为未知类别物体材质,并利用支持向量机算法进行重新学习识别。本文在慕尼黑工业大学的触觉数据集中的声音数据上进行实验,对比了5种距离度量方法,选择了欧氏距离;与开集稀疏表示分类方法对比,显示出本文提出的方法在声音数据集上具有一定的优势;通过实验选出了合理的阈值,并最终实现了开放环境下识别所有物体材质。实验验证了该框架可以很好地解决开放环境下触觉感知信息的物体材质识别问题。     

一种提取物体线形骨架的新方法

提出了一种提取物体线形骨架的新方法. 该方法首先计算物体距离变换的梯度, 从而得到一个矢量场. 距离变换的梯度对提取物体线形骨架具有重要意义, 可据此获得物体内部的关键点, 其中每一个关键点代表了物体的一个凸部分. 之后, 用搜索梯度最短路径的方法连接关键点, 得到物体的线形骨架. 本文方法得到的线形骨架能很好地反映物体拓扑和形状特征, 并不易受边界噪声干扰. 此外, 本文方法克服了基于距离变换的骨架提取算法的固有缺点, 获得了具有良好连通性的骨架. 因此, 基于本文方法得到的骨架能用于物体识别和匹配等领域. 对大量二维、三维物体的实验取得了令人满意的效果.     

一种新的目标交接时机判断方法

针对目标交接最佳时机的确定问题，提出了一种新的交接时机的判断方法。首先，利用单应性变换和图像边界点得到图像的视野分界线，定义目标可见性判别函数集。然后，利用射影变换和有容忍误差的距离判断法进行目标交接。最后，根据交接结果设置交接成功标志位，结合目标可见性判断确定最佳交接时机。实验表明，该方法能准确把握目标交接的时机，提高了目标交接的可靠性和灵活性。     

一种用于建筑物场景重建的方法

应用计算机视觉的方法，提出了一种针对建筑物的、基于图像造型的方法，这种方法首先对建筑物进行射影重建，然后利用建筑物的表面特征完成欧氏重建并对结果进行了优化。从实验结果上看，该疗法比较好地恢复了物体的三维信息，并且存在操作简单、需要附加信息较少的优点。     

基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法

提出了一种多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为了降低深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重合率和3D距离计算误差,提出了一种改进的YOLOv2算法。利用此算法对图像中的目标物体进行检测识别,得到目标物体在RGB图像中的位置信息; 然后根据深度图像信息使用K-means++聚类算法快速计算目标物体到摄像机的距离,估计目标物体大小和姿态,同时检测机械手的位置信息,计算机械手到目标物体的距离; 最后根据目标物体的大小、姿态和到机械手的距离,使用PID算法控制机械手抓取物体。提出的改进YOLOv2算法获得了更精准的物体边界框,边框交集更小,提高了目标物体距离检测和大小、姿态估计的准确率。为了避免了繁杂的标定,提出无标定抓取方法,代替了基于雅克比矩阵的无标定估计方法,通用性好。实验验证了提出的系统框架能对图像中物体进行较为准确的自动分类和定位,利用Universal Robot 3机械臂能够对任意摆放的物体进行较为准确的抓取。     

基于形态和约束结构的几何哈希法

几何哈希法,作为一种有效的模型搜索算法,在物体识别中有着重要的应用。现有的几何哈希法仅适合于仿射变换下的二维景物识别,论文提出了适合透视投影变换下三维物体识别的几何哈希方法。该方法利用物体的三维形态和物体中具有射影不变量的几何约束结构来构造哈希表。一方面,几何约束结构提供了物体模型的索引功能;另一方面,物体的三维形态提供了物体成像位姿的有关信息,使后续的匹配验证得以简化。实验中使用人造物体对该方法进行了验证,实验表明该方法正确有效。     

一种消除图像射影失真的实用方法

本文介绍一种实用的消除图像射影失真的方法。首先,从射影几何的角度出发,介绍了2D射影矩阵,给出求解该矩阵的求精算法;其次,在已知2D射影矩阵的情况下,介绍了消除射影失真,恢复物体真实几何形状的方法;最后,利用上述方法对真实图像进行了恢复实验。这种方法不需要事先标定摄像机,经实验表明,处理简单,效果理想,实用性强,可以应用于测量、公安等各个领域。     

一种基于Hausdorff距离的运动物体跟踪算法

针对视频处理中运动物体的检测和跟踪问题,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪算法。新算法提出首先采用多尺度分水岭变换获取运动物体模型,消除了传统基于分水岭变换算法存在的缺陷;然后使用部分Hausdorff距离实现后续帧中运动物体模型的匹配;最后再次使用多尺度分水岭算法完成运动物体模型的更新。实验表明,该算法可以有效地跟踪多个刚体或非刚体目标。     

图像中射影不变量在目标识别中的应用*

研究了利用灰度图像进行目标识别的方法。根据射影变换的定义,导出了两组射影不变量,然后给出了利用哈希表进行模型数据存储和查找的识别算法。最后用实验验证了这两组不变量的不变性和可区分性。     

一种新的射影重建方法

提出一种新的射影重建方法。它以最小化射影三维空间点的平均二维反投影误差为准则,以奇异值分解为工具,分步线性迭代实现求解过程,避免了传统射影重建方法中复杂的非线性优化过程和基础矩阵计算过程,且不需要任何初始估计,适用于匹配特征点存在“丢失点”的情况,不受相机特殊运动的限制。利用虚拟物体和真实物体图像序列进行了实验,证明该方法具有计算简单、准确性和鲁棒性高等方面的特点,具有较高的实用价值。     

一种消除图像射影失真的实用方法

本文介绍一种实用的消除图像射影失真的方法.首先,从射影几何的角度出发,介绍了2D射影矩阵,给出求解该矩阵的求精算法;其次,在已知2D射影矩阵的情况下,介绍了消除射影失真,恢复物体真实几何形状的方法;最后,利用上述方法对真实图像进行了恢复实验.这种方法不需要事先标定摄像机,经实验表明,处理简单,效果理想 ,实用性强,可以应用于测量、公安等各个领域.     

射影变换下新的形状匹配方法

针对射影变换下的形状匹配问题,提出一种基于构造的射影不变量——回路型交比的形状描述方法.首先在形状的凸包上均匀取样,对于每一个样本点,依次与剩余样本点相连构成的直线与图像相交,可得到一个回路型交比谱;然后通过动态时域归整算法计算2个形状特征间的距离,采取最近邻原则进行匹配.选取32张电视台台标和13张彩色交通标志作为模板集,通过设定不同的参数得到48组不同程度射影变换下的图像(共1 536张)和16组不同程度仿射变换下的图像(共208张).实验结果表明,该方法对图像有很好的描述能力,在剧烈射影变换下仍有较高的识别率,并且对相似图形有很强的分辨能力,明显优于最新的交比谱及经典的SIFT方法.