针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation...针对传统SURF算法(speeded up robust features)在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点,提出了一种基于IB-SURF(image block-SURF)技术的无人机图像拼接算法。结合无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)求取图像重叠区域;构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点,减少特征提取时间;借助图像分块(image block,IB)的思想对图像划分网格,精简筛选特征点;引入Neighborhood-KNN(neighborhood-K nearest neighbors)进行特征点匹配,提高图像匹配效率。实验结果表明,IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率,平均特征匹配率达到84.3%,特征匹配正确率超过95.1%,为图像高质量拼接提供了技术基础。展开更多
视频拼接有助于人们获得更高分辨率、大视野的场景。文中主要对视频拼接过程中的图像配准及图像融合的SURF(Speeded Up Robust Features)算法进行研究,详细地阐述了基于SURF特征实现图像拼接的每一个步骤,从而快速提高特征点的提取速度...视频拼接有助于人们获得更高分辨率、大视野的场景。文中主要对视频拼接过程中的图像配准及图像融合的SURF(Speeded Up Robust Features)算法进行研究,详细地阐述了基于SURF特征实现图像拼接的每一个步骤,从而快速提高特征点的提取速度,提高了图像配准过程中的精度与准确率,加快了图像配准的速度,并提升图像融合的效果。实验结果表明,该算法能够有效地抑制视差伪影,其拼接图像无明显接缝,并且可以实现实时拼接,拼接的图像更加自然,拼接的视觉效果较好。展开更多
机场场面情景意识显示和告警(Enhanced Traffic Situational Awareness on the Airport Surface with Indications and Alerts, SURF IA)作为广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast IN, ADS-B IN)下的一种监...机场场面情景意识显示和告警(Enhanced Traffic Situational Awareness on the Airport Surface with Indications and Alerts, SURF IA)作为广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast IN, ADS-B IN)下的一种监视应用,可以使航空器在机场运行时的安全和效率大大提高。以北斗卫星导航系统(BDS)/GPS双系统作为ADS-B IN的数据源,在利用所有可见卫星达到SURF IA运行的性能要求的基础上,为了减少可见卫星的使用数量,降低工作负荷,采用了粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对导航卫星进行筛选,使得采用更少的卫星运行满足SURF IA的要求。仿真结果表明,经过PSO筛选后,可以以更少的卫星满足SURF IA运行最低监视性能要求,提高了机场场面运行监视性能。展开更多
要实现指纹识别技术,必须使用图像特征的提取技术,尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeature Transform,SIFT)和加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)是目前运用比较广泛的两种图像特征提取算法。为验证哪种算法在指纹识别领...要实现指纹识别技术,必须使用图像特征的提取技术,尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeature Transform,SIFT)和加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)是目前运用比较广泛的两种图像特征提取算法。为验证哪种算法在指纹识别领域更适用,文章使用同一手指指纹的多张照片为图库,分别使用两种方法进行同一图自我匹配、指纹角度、范围不同图片匹配及较为模糊的图片匹配等实验。通过实验得出:虽然SIFT算法比SURF算法耗时更长,但是使用SIFT算法的运算量小于SURF算法,因此两种算法花费的时间近乎相等;在指纹对比库的创建方面,SIFT算法要优于SURF算法;在指纹匹配识别过程中,无论是同一张图片自我匹配,还是指纹角度和范围不同的图片进行匹配、指纹不清晰的图片进行匹配,SIFT算法的成功匹配点比SURF算法的成功匹配点分布更均匀,且数量相近或更多。可见,在指纹识别系统中,使用SIFT算法比SURF算法更合适。展开更多
文摘视频拼接有助于人们获得更高分辨率、大视野的场景。文中主要对视频拼接过程中的图像配准及图像融合的SURF(Speeded Up Robust Features)算法进行研究,详细地阐述了基于SURF特征实现图像拼接的每一个步骤,从而快速提高特征点的提取速度,提高了图像配准过程中的精度与准确率,加快了图像配准的速度,并提升图像融合的效果。实验结果表明,该算法能够有效地抑制视差伪影,其拼接图像无明显接缝,并且可以实现实时拼接,拼接的图像更加自然,拼接的视觉效果较好。
文摘要实现指纹识别技术,必须使用图像特征的提取技术,尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeature Transform,SIFT)和加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)是目前运用比较广泛的两种图像特征提取算法。为验证哪种算法在指纹识别领域更适用,文章使用同一手指指纹的多张照片为图库,分别使用两种方法进行同一图自我匹配、指纹角度、范围不同图片匹配及较为模糊的图片匹配等实验。通过实验得出:虽然SIFT算法比SURF算法耗时更长,但是使用SIFT算法的运算量小于SURF算法,因此两种算法花费的时间近乎相等;在指纹对比库的创建方面,SIFT算法要优于SURF算法;在指纹匹配识别过程中,无论是同一张图片自我匹配,还是指纹角度和范围不同的图片进行匹配、指纹不清晰的图片进行匹配,SIFT算法的成功匹配点比SURF算法的成功匹配点分布更均匀,且数量相近或更多。可见,在指纹识别系统中,使用SIFT算法比SURF算法更合适。