旋转图像的三维相关不变性

三维不变特性的构建是三维目标识别过程中的一个核心步骤,旋转图像作为对三维目标曲面信息的一种很好的表达,满足了旋转和平移变换不变性,却不满足尺度变换不变性。为了构建一种在旋转、平移和尺度变换下的不变特性,首先定义了相关不变性的概念,然后使用Tsallis熵值对旋转图像进行了描述。在相关不变性的框架下,利用Tsallis熵值对旋转图像进行描述,在利用顶点坐标获取旋转图像之前,将所有的顶点进行归一化处理,得到了同时满足旋转、平移和尺度变换的相关不变性。理论证明和仿真实验验证了所构建的三维相关不变性。

基于SIFT的自适应旋转图像无缝拼接算法

针对旋转图像拼接融合过程中产生缝合线的问题,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)的自适应旋转图像无缝拼接算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了最小距离加权算法融合图像。为减少算法计算加权因子的耗时,提出了加速融合策略,最终快速完成了无缝拼接。实验结果表明,该算法的融合效果好,速度快,稳定性好。

旋转图像中线目标的复原与提取方法研究

图像制导的滚转制导弹药中的成像探测器与弹体固连,由于弹体的滚转运动,会使探测器获取的图像中的线目标发生弯曲畸变现象。以机场跑道为例,从理论上分析了其旋转图像畸变弯曲的原因,建立了相应的数学复原模型,并在此基础上利用最小二乘参数估计与Hough变换相结合的方法对跑道边缘直线参数进行估计,计算分析结果表明,此方法实时性高、可靠性好、适应性强,对于各种失真现象的分析以及线目标的提取具有一定的应用价值。

一种快速的旋转图像匹配算法

文章探讨了一种用极坐标表示和K—L变换来减少匹配运算量、以改进遗传算法作为搜索策略来提高匹配速度和定位精度的快速有效的旋转图像匹配算法.实验结果表明这种算法计算速度快、匹配概率高、匹配误差小、鲁棒性好.

基于旋转图像特征描述子改进的ICP算法

为获取更好的配准结果,在ICP算法的基础上,提出一种基于旋转图像(spin-image)特征描述子改进的ICP算法。获取两个待匹配点云的旋转图像特征描述子,通过比较两个描述子之间特征的相似程度,估算它们之间的对应关系并计算初始匹配参数,利用最小二乘法迭代进行ICP配准。实验结果表明,改进后的算法在配准精度和运行时间上都有较大改善。

基于旋转图像和高度图像的曲面局部形状识别

在汽车覆盖件冲压工艺设计过程中 ,采用投影点集表示曲面的局部形状 ;采用改进的旋转图像方法对汽车覆盖件曲面的局部形状作出大略而快速的识别 ;提出了高度图像法 ,对局部曲面形状作出精确的识别。

非固定相机旋转图像的数字散斑相关计算研究

非固定相机数字散斑相关方法拍摄待测物体表面的目标图像时,所拍摄的目标散斑图像相对于参考散斑图像可能产生位置移动及图像旋转。通过辅助定位的相机标定方法可以计算出被测物体表面与相机的相对位置,但无法获得散斑图像在平面内的旋转角度。数字散斑相关方法对图像旋转较为敏感,随着旋转角度的增加,目标子窗口与参考子窗口的相关性迅速降低。研究图像旋转角度对数字散斑相关方法计算精度的影响,分析相关性随旋转角度降低的原因。对相关搜索方法进行相应的改进,在搜索目标子窗口时增加对子窗口旋转角度搜索,在计算参考图像中子窗口位移量的过程中,同时计算了其旋转角度,从而降低图像旋转的影响,提高数字散斑相关方法的计算精度。

用于FPGA平台上图像快速旋转的改进CORDIC算法

坐标旋转数字算法(CORDIC)被广泛应用于消旋、相机边框等系统中。在对传统CORDIC算法分析的基础上提出了重编码预测和多倍迭代优化的方法,并用MATLAB进行了仿真,又在VIVADO上进行了FPGA验证与对比。实验结果表明,上述优化相对传统CORDIC算法以及VIVADO自带的CORDIC IP核显著减少了迭代次数,消耗了更少的资源,计算的精度也有了一定的提升。

圆形目标图像定位与归一化旋转研究

在图像配准过程中,图像存在一定角度旋转是常见的问题,会造成后续视觉任务处理困难。同时,由于圆形目标图像不具有明显的外轮廓定位信息,故当其发生一定角度旋转时,检测难度有所增加。以多种圆形目标图像为研究对象,研究了常见的圆定位算法和旋转角度检测算法。实验结果表明,最小二乘法进行圆定位的误差最小,基于Zernike矩的旋转角度检测算法可以在兼顾速度的同时,达到较高的检测精度。

一种提高图像旋转显示DDR效率的方法

本文提出了一种Bank Hash的方法,将原来相邻的同一Bank不同页的访问映射成不同Bank的访问,只需等待t_(RRD),时间大致在10 ns以内,远小于t_(RC),可提高访问效率。结果表明,对于一个4K ARGB格式图像,旋转访问效率提升了6倍左右,符合显示帧率要求,同时该方法也不会对非旋转访问造成损失。

基于块效应谱分析的JPEG图像旋转角度估计

图像旋转可以使图像伪造在几何角度上更加逼真,现有JPEG图像旋转角度估计算法的性能易受到块效应干扰和图像块尺寸大小影响,且对于旋转角度区间为[1°,15°]的估计仍然较为困难。文中提出了一种基于块效应谱分析的JPEG图像旋转角度估计算法:首先,使用变异蚁群算法提取图像的边缘并将其移除以突显块效应,并通过交叉差分进一步减轻图像纹理的影响;然后,通过设定合理的阈值和使用高斯高通滤波器移除傅里叶变换域的无关峰值,以减少干扰;最后,将傅里叶频谱的幅值分量投影到极坐标中,并将极坐标中峰值对应的极角作为旋转角度的估计值。实验结果表明,针对旋转角度位于[1°,15°]区间内的小尺寸JPEG图像检测,文中所提方法比现有方法具有更低的平均绝对误差。此外,当压缩质量因子逐渐下降时,文中所提算法的性能仍然优于现有方法,对JPEG压缩具有更好的鲁棒性。

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.

基于Bresenham画线算法的图像快速-高精度旋转算法

采用Bresenham画线算法增量定位的思想,提出一种基于Bresenham算法的图像旋转快速算法.该算法减少了图像旋转中大量的浮点运算以及取整运算,可以在保证旋转质量的前提下,大幅度地提高图像旋转的效率.实验结果表明,该算法使得平均处理速度提高了将近4倍,并且方便了硬件实现.

双线性插值算法在荔枝树光合模拟中叶片图像旋转中的应用

为寻找荔枝冠层光合有效辐射模拟中合适的叶片旋转算法,实验针对树叶灰度图像,将双线性插值算法引入图像旋转中,并与采用最邻近插值算法的结果进行对比分析,着重比较了树叶与背景之间边缘的过渡情况和二值化后树叶所占面积的变化情况。结果表明,采用双线性插值算法目标与背景之间的过渡平滑,边界清晰,旋转后的图像清晰度较高;采用最邻近插值算法目标与背景之间的过渡不平滑,有比较严重的方块效应,图像整体清晰度较差,二值化后图像的平均变形达到20个像素。

一种实时消除望远镜图像旋转的方法

利用光线追迹的方法分析了地平式天文望远镜的几面反射镜在望远镜的竖直轴、水平轴转动时所引起的图像旋转,给出了目标图像旋转与望远镜高低方位角之间的函数关系式。并利用别汉棱镜转像的特性在成像光路中加入了实时图像消旋系统。经试验验证,在不同方位角、天顶距情况下采集的目标图像其消旋残差仅为25arcsec,即使在图像边缘处目标图像的消旋残差也小于0.2像素。

基于Matlab的双线性插值算法在图像旋转中的应用

插值运算作为一种标准的运算方法在图像处理领域,尤其是在图像的放大、旋转和卷积处理过程中有着广泛的应用。本文提出了一种新的双线性插值算法,通过对超出图像边界的区域进行取模操作,实现图像阵的循环。采用Matlab编程实现该算法,并应用到图像旋转中。实验证明,用该算法旋转图像时,在特定角度(90°、180°和270°)可以完整显示原始图像;任意角度旋转时,可以看到超出图像范围的像素部分自动进入了斜线对侧,较好地显示出图像旋转的边界变化和旋转位置的循环。

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法 ,即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转 .该方法将旋转分成三步来实现 ,每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现 ,将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一 ,不需要另外的插值运算 .理论分析和实验结果表明 ,与以往的算法相比 。

基于图像旋转和分块的奇异值分解图像去噪

奇异值分解在图像处理中具有重要应用,针对奇异值分解在图像去噪中存在的问题,提出了分块旋转奇异值分解图像去噪新方法。首先分析了奇异值分解在图像去噪中的应用及对非竖直水平方向信息的图像在去噪时存在的问题;采用图像旋转的方法,将非竖直水平方向信息的图像变为竖直或水平方向信息的图像,较好克服了奇异值分解在图像去噪中的内在问题;对于图像具有的多方向性信息,通过图像分块获得各个图像块的方向性信息,分别对每个图像块进行旋转奇异值分解去噪,获得了最佳的奇异值分解图像去噪效果。仿真结果表明,与传统的奇异值分解去噪算法相比,图像分块旋转奇异值分解去噪算法能明显改善主观视觉质量和峰值信噪比。

一种基于新插值方法的图像旋转算法

图像旋转算法采用的插值方法存在不足,容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,为此提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法,从而避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,它对不同的情况采用不同的插值方法。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。

旋转45°矩形窗口的积分图像算法改进及应用

旋转45°矩形窗口的积分图像用于计算旋转Harr型特征,可实现快速人脸检测。通过改进这种积分图像的算法,不仅提高了其计算速度,而且使获得图像直立矩形窗口和旋转45°矩形窗口的积分图像只需遍历原图像一次。实验证明算法改进是有效的。还提出了利用这种积分图像检测平面内旋转人脸的另一种方案,拓展了其应用。