一种改进A-KAZE算法的特征点匹配方法

提出了一种改进的A-KAZE算法,利用非线性扩散滤波策略改善了传统高斯核函数构建尺度空间的不足,在实现局部自适应滤除细节的同时保留了目标的边界,且检测到的特征点具有尺度不变性;结合特征点主方向和改进的BRIEF描述子解决了匹配中旋转不变性的问题,以二进制编码形式缩短了匹配时间,并分别在室内和室外环境下进行特征点匹配实验,与ORB、BRISK等算法进行了比较,结果证明改进的算法结合了A-KAZE与BRIEF算法的优势,实现了高准确率和高效的图像特征点匹配.

基于区域分块与A-KAZE的齿轮图像拼接算法

针对基于特征算法的连续局部齿轮图像拼接中,无效区域和平坦区域影响配准时间和配准精度的问题,提出了一种基于区域分块与A-KAZE的齿轮图像拼接算法。算法首先利用区域法和相关性度量快速分割出图像间的特征区域和相似区域;然后使用基于A-KAZE算法进行图像特征提取与描述;接着,对特征点采用汉明距离进行KNN粗匹配,使用RANSAC算法求出最优几何变换模型;最后利用加权平均方法对图像进行融合。实验结果表明:提出的算法可以减少在无效区域和平坦区域耗费的时间,提高拼接精度。与传统的特征匹配算法相比性能有较大提高,更适用于连续局部齿轮图像拼接。

面向智能运检管理的变电站运动目标立体匹配算法研究

针对目前变电站运动目标的立体匹配算法存在匹配点少、误匹配等问题,提出一种结合A-KAZE(Accelerated KAZE)算法和改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算法的智能变电站运动目标立体匹配算法。采用A-KAZE算法用于提取两个图像的匹配特征点,利用二阶多尺度改进的SURF特征向量进一步计算二次响应,采用高阈值算法增加匹配点,随机采样一致算法消除不匹配点,完成匹配工作。通过实验比较,验证了该算法的有效性。实验结果表明,相对于未改进前匹配点对从908对提高到1202对,匹配准确率从92.51%提高到96.17%,具有一定的实用价值。

2011-2020年弗拉姆海峡夏季海冰漂移跟踪及变化分析

准确的弗拉姆海峡海冰漂移监测对于量化弗拉姆海峡的海冰输出量,减少北极海冰流失量估计的不确定性具有十分重要的意义.由于数据源和算法的限制,现有的方法在夏季海冰漂移中应用效果不佳,难以监测到准确的海冰运动.本研究发展了一种基于MODIS时序数据和A-KAZE算法的夏季逐日海冰漂移跟踪方法,并基于该方法开展了2011—2020年弗拉姆海峡夏季(4—9月)逐日的海冰漂移监测研究,分析了近10年弗拉姆海峡海冰流速的变化规律.研究选取2020年4月29日到5月5日弗拉姆海峡局部区域作为实验区对研究提出的方法进行了验证.实验结果表明,本研究提出的方法相比于经典的MCC模式匹配算法在跟踪精度上有很大提高,其中速度的均方根误差减少了2.13 km·d^(-1)(73%),角度的均方根误差减少了10°(38%).相比于常用的SIFT、SURF特征跟踪算法,本方法提取到的海冰漂移矢量在数量上更多,空间分布更广.同时,相比于使用MODIS每日合成数据,本方法使用的时序MODIS影像在实验区获取了更大的海冰漂移跟踪范围,平均每日的跟踪面积提升了862.62 km^(2)(近16倍),有效减少了云覆盖对光学数据跟踪效果的影响.此外,研究发现近10年弗拉姆海峡区域夏季海冰流速的空间分布比较一致,呈现出海峡南部流速高于北部,远离海岸流速高于近岸流速的规律.弗拉姆海峡夏季平均海冰流速在年际上不存在明显的增加或减少的趋势,但是在月尺度上总体呈现出4—7月下降,7—9月回升的趋势.本研究提出的海冰漂移跟踪方法可为夏季的海冰漂移研究提供新的思路,针对近10年弗拉姆海峡夏季海冰流速的分析结果也可应用于北极海冰快速变化等相关研究中.