基于随机抽取一致性的稳健点云平面拟合

针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到的有效数据点拟合,计算平面模型参数.实验中,分别采用该算法和最小二乘法、特征值法对仿真数据进行平面拟合,且采用本文提出的算法,分别对含有不同程度误差和异常值的点云数据进行拟合计算.研究结果表明:该算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地得到较好的平面参数估值,具有较强的稳健性.

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-Lucas-Tomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配;在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则;最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿.实验证明:该算法满足实时性要求,对视频的平移、旋转、缩放运动都有较好的稳像效果,并对运动物体具有鲁棒性.

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(scale invariant feature transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降;提出一种改进的SItT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIPT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。

一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法

针对增量式运动恢复结构算法在多视图几何三维重建算法中运行效率低的问题,提出了一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法。首先对利用摄像机获得的目标图像使用AKAZE算法检测特征并匹配,并使用随机抽取一致性算法和三视图约束剔除弱匹配图像。然后根据匹配图间的相对位姿参数,通过最小二乘法解算全局旋转参数,并利用三视图约束关系求解全局位移参数。最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明,该算法在改善重建效果的基础上提高了处理效率,能够满足快速处理的需求。