结合优化梯度滤波与投影不变的航拍视频配准

考虑航拍视频配准中Harris检测的角点位置易发生偏移和产生伪角点以及匹配点精度不一致等问题,提出一种基于优化梯度滤波和投影不变的航拍视频配准算法。首先,提出一种基于优化梯度滤波的Harris检测器来实现角点的精确定位,并选择在尺度变化下局部区域最稳定的角点作为待配准点。然后,利用Delaunay三角网对待配准点进行初始匹配。最后,提出利用交比不变性方法提取精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。实验结果表明,利用提出的方法可实现帧间的精确配准,对分辨率为320pixel×240pixel的8组航拍序列的平均几何保真度误差仅为0.869,并能有效提取地面运动目标。

基于机器视觉的自动导引车辆障碍物检测

给出了一种利用机器视觉技术来检测AGV可导航区域和障碍物的方法。这种方法对检测出的角点和轮廓特征进行跟踪确定同一场景不同图像中特征的对应关系。利用投影不变性原理检测出共面的5点,然后计算出地面在两幅图像中投影的变换关系。利用此变换关系预测角点的位置并将其与实际的位置比较判断其是否在地面上,据此对初始检测出的地面区域进行生长,得到初始的可导航区域。利用轮廓跟踪和匹配的结果进一步判断检测到的目标是否是障碍物。试验表明,该方法计算量适中,结果可靠。

利用单相机和神经网络估计的室内定位导航

由于三维场景与二维图像之间存在着非线性和高度复杂的关系,使用相机对用户的位置进行估计需要建立复杂的数学模型。针对该问题,本文提出了使用神经网络估计的单相机进行室内定位的方法。室内定位系统的主要优点是LED能够使用可见光通信发送其位置信息。首先,该方法充分利用LED光线的投影不变性,借助图像传感器通信(ISC)完成虚拟直线的构建;然后,运用神经网络估计从该虚拟直线中提取出相机的方向信息;最后,使用一个简单数学方程估计用户位置。仿真试验考虑了4种情形,结果表明,本文提出的方法性能优于同类方法,对于一个房间内的大部分地方,定位误差在35 mm以内。

移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法

采用传统方法对全景拼接图像校正时,无法检测到全景图像中的重叠区域,导致全景图像结构相似度评分SSIM偏低、边缘差分谱评分DoEM低且校正误差较大。为解决上述问题,提出移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法。采用相位相关算法在移动AR+VR支持下检测全景图像重叠区域。确定全景图像的畸变中心坐标和畸变系数,将图像畸变区域投影到地图坐标中,通过亮度像素值校正镜头畸变和斜视变形,完成图像的均匀性校正。实验结果表明,所提方法的结构相似度评分SSIM均大于0.93,边缘差分谱评分DoEM最高可达0.9914,且扭曲度均低于10%,说明所提方法累计误差小,实验数据验证了所提方法具有明显应用优势。

一种基于自适应角点检测的非量测畸变校正方法

图像非线性畸变降低图像检测和分类的准确率,因此畸变校正是图像处理的一个重要预处理步骤。为此,提出一种基于自适应角点检测的非量测畸变校正方法来更好地解决图像畸变问题。首先,以畸变棋盘格图像作为研究对象,以自适应角点检测获取亚像素级角点坐标作为输入信息,基于直线投影不变性建立畸变损失函数并设置基于曲率半径的权重系数调整各曲线的畸变量。然后,采用非线性优化方法标定畸变系数和畸变中心实现畸变校正。设计两组实验:标准图像仿真实验和真实图像实验。标准图像实验中噪声值σ=1时,本文方法的畸变系数k1相对误差为0.733%,畸变系数k2相对误差为4.933%,接近真值。真实图像实验中,本文方法的平均直线度仅为0.5152pixel,表明校正精度高,平均运算时间约为8.4s,表明校正效率较好。两组实验结果表明,本文方法可行、准确、高效。

From a projective invariant to some new properties of algebraic hypersurfaces

Projective invariants are not only important objects in mathematics especially in geometry,but also widely used in many practical applications such as in computer vision and object recognition. In this work,we show a projective invariant named as characteristic number,from which we obtain an intrinsic property of an algebraic hypersurface involving the intersections of the hypersurface and some lines that constitute a closed loop. From this property,two high-dimensional generalizations of Pascal's theorem are given,one establishing the connection of hypersurfaces of distinct degrees,and the other concerned with the intersections of a hypersurface and a simplex.