基于局部不变特征点的高分辨率遥感影像配准

为了解决传统的点特征匹配算法存在配准精度低的问题,本文提出一种基于局部不变特征点的高分辨率遥感影像配准算法。首先,利用双边滤波器对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声;其次,对预处理后的两幅影像进行局部不变特征点提取;然后,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点;最后,对待配准影像进行仿射变换。为了验证方法的有效性,提出一种仿射变换均方根误差AT-RMSE对精度进行评价,选取深圳市两个时相的PLEIADES影像,结果表明双边滤波器虽然增加了算法的运行时间,但能够降低55%以上的AT-RMSE;另外,基于SURF特征的配准方法比基于SIFT的性能更优,精度有大幅度提升。

基于机器视觉的装配动作自动分割与识别

在对装配作业人员进行动作分析的过程中,动作的识别和记录一般通过手工操作完成,这种方法不仅工作量大,而且效率低。为解决该问题,提出了一种新的基于机器视觉的装配动作自动分割与识别方法。首先利用基于内容的动态关键帧提取技术提取视频流中的关键帧,实现动作的自动分割;然后提取感兴趣区域的尺度不变局部特征点,据此得出关键帧的特征向量;最后,基于支持向量机构建特征向量分类器对动作进行分类。装配线上样本视频的实验结果表明,所提方法达到了96%的正确识别率。