一种同心圆编码靶标的解码与定位方法

针对大视场三维视觉测量时,被测目标特征点难以直接提取或不易精准匹配场景的问题,提出一种同心圆编码靶标的解码与定位方法,利用轮廓提取、连接弧段、椭圆匹配等方法确定靶标区域,并基于交比不变原理实现其中心定位,通过枚举标准信号并比较相关性实现解码。在被测目标表面部署该靶标作为特征点后,针对其图样进行定位与解码,即可利用视觉测量系统在大视场、干扰多的环境下进行高精度的三维视觉测量。实验结果表明,该方法可在物距约30 m时采集的复杂场景图像中准确定位并解码合作靶标。

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.