基于异源影像匹配的无人机在线快速定位方法

卫星导航定位是支撑无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)安全飞行的关键技术之一,当卫星信号弱或受干扰时,方法定位将影响甚至危及UAVs正常飞行。视觉方法可通过影像匹配实现UAVs定位,但异源图像差异大,现有特征匹配方法定位的鲁棒性和实时性不能满足UAVs应用需求。提出了一种快速特征匹配定位方法,采用残差网络提取多尺度鲁棒特征,通过最小欧氏距离加速低分辨率特征图粗匹配,并在高分辨率特征图上结合小型Transformer实现精细匹配,最后利用单应矩阵校正匹配点对实现定位,改善了UAVs定位的鲁棒性和实时性。经在武汉城郊区域实飞数据集上测试,所提方法平均定位精度为2.86 m,与现有典型匹配算法相比提升了2.1%,同时在定位鲁棒性和计算速度上具有明显优势。算法在Jetson Xavier NX上完成数据集内所有影像的匹配定位,且定位频率达到最优(1 Hz)。

B样条二进小波在齿轮轮廓图像处理中的应用

利用三阶B样条函数来构造样条小波,结合二维离散二进小波的多孔算法及其Matlab软件编程,实现模极大边缘检测.对基于样条小波的模极大边缘检测算法与传统的Canny算法进行理论和实现效果上的比较,发现模极大边缘检测算法的效果明显好于Canny算法,当平滑尺度j=3时效果更好,可获得清晰的齿轮轮廓图形,解决了传统边缘检测算法效果差、识别价值低的问题.

结构信息约束的三角网格模型简化方法

针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法。算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护。实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果。

变形模板匹配的圆标靶中心点优化方法

针对近景摄影测量常用的圆形标靶的中心点进行识别和定位时,如何提高圆标靶中心点提取的精准度问题,该文提出了一种基于变形模板匹配的优化方法,对初步识别的中心点做进一步优化,以此获得精准的标靶中心。该方法首先利用物体在相机中的成像特点,模拟标靶成像时的状态,构造一个与目标所成之像高度相似的变形模板影像;然后以影像间的相关系数作为匹配测度,用这个模板在原始影像上进行滑动匹配,寻找到相关系数最大时的模板中心点坐标作为优化后的标靶中心点坐标;最后通过改变滑动的步距可将优化精度提升到子像素级。实验结果表明,优化后的标靶的中心点的精确度得到了明显的提高。