视觉导航机器人三维场景重建研究

针对自主导航机器人在室外中的立体视觉,应用了一种基于置信点扩展的三维重建的方法。该方法改进了归一化交叉相关算法,由视差空间图寻找视差空间中的置信点并进行表面跟踪,并用计算亚象素视差和中值滤波的办法得到视差图,最后使用滚球算法对从视差图中得到的点云数据进行三角化从而进行地形重建。实验结果表明,所使用匹配方法优于单一的归一化交叉相关方法,有着较强的鲁棒性,重建的地形效果较为理想。

融入视觉注意机制的模板匹配算法

为了提高图像模板匹配算法的主动性、实时性,借鉴人类的生理学,提出一种融入视觉注意机制的模板匹配算法.该算法在基于视觉注意机制的基础上提取亮度、颜色、方向等视觉特征,并采用抑制机制和WTA机制得到注意焦点,生成显著特征图,经过图像坐标变换得到目标图像,根据归一化相关交叉法计算模板与目标图像的相似性,实现图像匹配.实验结果表明,该算法使图像能更加主动、实时地匹配,能够更好地符合人类的视觉注意机制.

基于改进Cycle-GAN的机器人视觉隐私保护方法

首先,通过优化Cycle-GAN的结构与参数,提出改进Cycle-GAN算法以提高算法泛化能力;然后,提出基于归一化交叉相关(NCC)的训练数据集生长算法,使训练数据集能根据环境变化自动拓展;最后,在服务机器人上实现基于改进Cycle-GAN的服务机器人视觉图片隐私保护方法,并给出机器人视觉隐私图片保护系统.构建具有4.8×10~4张图片的对抗训练数据集,并建立6类测试实验的测试数据集对系统性能进行测试.实验结果表明:本文方法在转换成功率、体现图片相似度的哈希差值和体现脸部成像精度的人脸识别率方面均优于Cycle-GAN算法.

辐射产品的卫星影像内部畸变几何标定

针对卫星发射以后,由于外部太空环境的变化和相机光学系统的径向畸变导致卫星成像影像的外部误差和内部畸变,须对光学遥感相机长期周期性地进行几何标定消除卫星影像系统误差和相机指向角误差提高卫星影像几何定位精度的问题,该文从简单易行的角度出发,基于相机的CCD固定偏差原理构建一种新型的模型或内标定算法消除影像的内部畸变,以经过畸变改正的卫星影像辐射产品为参考控制,采用亚像素匹配法构建内部畸变模型修正卫星遥感影像的内部畸变,并分别以不同侧摆角和影像行数的SJ9A和ZY3为实验和参考控制数据构建和验证新型标定模型的有效性和实用性。

海面背景下目标抗遮挡跟踪算法的研究

目标跟踪系统中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标被另一个物体部分或全部遮挡时,跟踪的特性就会不完整或彻底消失,导致目标跟踪失败。为了解决这一问题,采用不变矩和归一化相关(NCC)对目标遮挡进行判断,然后采用目标位置和速度进行航迹外推,对大量外场视频进行仿真并把算法移植到硬件平台。结果表明,通过上述方法可以有效解决目标跟踪遇到的遮挡问题。