基于核支持向量最优变换矩阵的雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于支持向量最优变换矩阵的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用支持向量构建类间散布矩阵和类内散布矩阵,结合零空间特性得到最优变换矩阵,该变换矩阵被用来从原始一维距离像中提取判别特征。对输入目标,利用欧式距离进行分类,以确定目标所属类别。对三类飞机的实测一维距离像数据进行了仿真实验,实验结果表明了该方法的有效性。

大旋角无人机影像全自动拼接方法研究

低空无人机抗风能力弱、稳定性差,影像旋偏角大且存在突变,无法按照常规正射影像镶嵌方法获得全区域拼接影像。为此,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与多分辨率样条融合的低空无人机影像全自动拼接方法。对非量测影像进行畸变校正,利用查找表设计多幅影像快速畸变校正算法。采用SIFT特征的单应约束影像匹配算法,计算相邻影像的最优变换矩阵。给出最优变换矩阵的多分辨率样条融合影像拼接算法。实验结果表明,该方法能够获得大量稳定的匹配点对,影像间几何变换关系稳定,得到的拼接影像无缝清晰,适用于大旋角、低稳定性的低空无人机影像非摄影测量快速拼接。

一种近景大斜角的限界检测相机标定方法

研究一种基于单目视觉的非接触式站台限界检测系统,并针对近景大范围下相机标定的问题,提出一种基于大型点阵标定板的新的综合标定方法。提取有效标定区域进行预处理,并提出一种局部阈值迭代分割的方法分割出基准圆,然后提取圆心坐标并编码,最后利用透视变换求出最优变换矩阵进行图像矫正还原,像素标定误差可达到2pixel以内。经在上海地铁的现场测试验证,本文方法标定后的检测系统可准确获取站台断面轮廓几何尺寸,多次反复测量后轨距精度在±1 mm以内,站台高度和站台距离精度可达到±5 mm以内。

网格运动统计算法的电力走廊图像拼接

针对电力巡线无人机拍摄输电线路图像具有视差、配准精度低、纹理复杂易出现特征集聚等问题,提出一种基于网格运动统计算法的输电线路拼接方法。首先使用加速“风”算法匹配特征并借助网格运动统计算法保留尽可能多的正确匹配点,然后借助自适应非极大值抑制算法均匀化特征点,再通过尽可能投影算法计算局部单应性矩阵,随后利用随机采样一致性算法得到最优相似变换矩阵并与局部单应性矩阵加权叠加,最后完成图像配准融合。经实验表明:与常用算法相比,所提算法的视觉感观最佳,配准误差最小,拼接效率最高。