基于互补不变特征的倾斜影像高精度立体匹配

针对常规算法在倾斜立体影像匹配时的不足，本文提出了一种基于互补不变特征的高精度均匀匹配算法，其可实现特征匹配数量较多、空间分布均匀度较好、匹配点定位精度较高的影像匹配。首先融合Harris-Affine（仿射不变的Harris角点）和SIFT（Scale Invariant Feature Transform）互补不变特征，然后利用得到的单应矩阵对影像进行射影变换并消除影像失真，最后提取Harris特征进行双重约束归一化互相关（Normalized Cross Correlation，NCC）匹配。利用近景影像、无人机影像和AMC580影像进行的实验结果表明，本文所提算法是一种适用于倾斜影像的鲁棒匹配算法。

基于圆投影与径向投影的模板匹配算法

针对传统的基于相关性的模板匹配算法计算量大和不具有旋转不变性的问题,提出一种基于圆投影与径向投影的快速模板匹配算法。首先采用跳跃式步长和高斯金字塔策略快速获得圆投影向量,接着使用NCC相似性度量方法进行粗匹配;然后再进行精匹配,得到模板图像在待测图像中的准确位置;最后利用径向投影得到模板与待匹配图像之间旋转的角度。实验结果表明:基于圆投影与径向投影的模板匹配算法不仅可以解决旋转不变性的问题,还可以准确获得模板与待匹配图像之间的旋转角度,匹配速度也较快。

基于图像处理的纱线张力测量系统设计

为了提高非接触式纱线张力测量的速度和精度,提出了一种基于归一化互相关法(Normalized Cross Correlation,NCC)的图像处理方法实现纱线张力的实时测量。基于弦振动理论得出纱线谐振频率与纱线张力之间的关系,利用NCC模板匹配算法提取纱线振动位移得出纱线时变曲线,使用傅立叶变化将时域关系转换为频域关系,通过对比纱线振动频率的理论值和测量值得到该测量系统的精确值。研究表明:文章提出的测量方法实现了纱线张力的实时测量,该方法得出的测量值与理论值之间的绝对误差均小于10%,属于测量误差范围内,并且处理速度快,实现了纱线张力的非接触式实时动态测量。

基于红外面阵扫描图像的配准和融合

针对红外面阵扫描图像的连续拼接,提出了一种基于灰度特征的配准和融合算法。该算法首先利用Harris算子对待拼接图像的特定区域进行角点检测,并提出了一种自适应阈值方法,用于提取特征明显的兴趣点,同时限定兴趣点的个数;其次选择合适的窗口大小,利用互相关归一化(NCC)函数,对拼接图像兴趣点邻域灰度范围进行图像匹配,获得图像变换关系;最后提出了一种基于双线性变换和渐入渐出相结合的图像融合算法。结果表明,自适应阈值角点检测后的兴趣点特征明显,分布均匀且数目被阈值很好地约束,图像配准精度高,采用本文融合算法后的拼接图像,重叠区域过度平缓,不存在拼接缝和灰度跳变现象。

基于HOG特征和SVM的棉花行数动态计数方法

正确地进行棉花行数的动态计数是保证视觉植保车在田端横移过程中实现准确定位的前提。该研究以植保期间的棉花作物为研究对象,提出通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现棉田的棉花行动态计数方法。为了减少棉花行之间的粘连,以及缺苗和倒伏对棉花行识别造成的影响,设置图像的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);为了减小相机抖动、光照变化以及刮风对动态数行造成的影响,使用HOG-SVM模型在视频序列图像ROI区域内窗口滑动检测,将棉花行和行间背景分别设置正、负样本,通过提取二者HOG特征、多次训练获得SVM分类器参数,固化HOG-SVM模型,再使用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)进行窗口的归一,通过归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)模板匹配实现棉花行的动态跟踪和计数。结果表明,该方法可以准确地对棉花行实现动态计数,有很好的泛化能力,识别率高于90%,平均每帧检测时间为32 ms,满足实际田间作业要求,可作为视觉植保车在地头横移的距离依据。

烫印在线检测图像识别算法的研究

应用中值滤波法对采集的烫印图像进行了噪声消除,根据烫印图案亮度值较高的特性,将彩色图像从RGB空间转换到了HSV空间,然后经过H通道阈值分割,结合差分求和定理以及模板分块匹配,改进了NCC算法,实现了烫印区域识别提取。通过大量实例对算法进行了验证,结果证明此算法能够快速、有效识别烫印区域,对机器视觉在烫印质量检测中的应用具有一定的指导意义。

基于单目视觉的高精度三维场景重建技术研究

近年来,随着计算机硬件的不断快速更新,计算机的处理能力也不断变强。同时场景三维模型的获取技术越来越成熟,我们获得场景的三维模型数据的方式更多也更加方便了。而目前在基于单目和双目的三维重建技术中,单目技术较双目操作简单、而且取材方面更有利于推向市场。本文主要讲述基于单相机的三维重建,然后通过基于累积图的快速NCC匹配的种子扩张算法来进行高精度的三维场景重建。本章对经典的NCC相似度量函数进行优化,以此减少计算时间。而种子像素扩张算法即先选择初始的种子像素,利用视差图进行窗口比较从而获得高置信度的种子像素,因此大大降低了视差图的误匹配点。试验表明,该方法能够得到高质量的三维场景模型。

自适应PID控制在冷热站房节能系统中的应用

本研究的目的在于克服冷热站房节能系统控制方式落后、节能效果较差的问题.采用的方案是设计一种新型冷热站房节能控制方式,该方案根据用户需求,利用自适应PID技术,设计出站房控制模块,加强了系统控制能力,使节能系统具备了自适应调节能力;通过设计矢量控制模型给出最佳冷热能量转换通道;利用归一化积(Normalized Cross Correlation,NCC)模板匹配算法,整合站房能源需求数据,匹配最优能源分配方案,最终提高站房整体节能效率.该方案研究成果是通过测试网点冷热能源节能前后具体数据,发现同比制冷节能增加20%以上,制热节能增加30%以上,提高了制冷和制热能力.研究分析得出结论,本研究控制效果较为明显,恢复时间同比缩短了0.2 s.