电力巡线无人机航拍图像拼接算法

针对电力巡线无人机挂载相机的画幅过小,不能拍摄全局电力线图像等问题,提出一种基于局部特征的电力线图像拼接算法。利用AKAZE算法提取特征点和主方向;根据特征点所在尺度建立Opponent对立色彩空间和Opponent-MLDB二进制描述符;借助尽可能投影变换配准模型,对目标图像投影变换配准,加权叠加融合图像。实验表明:该算法的特征点匹配正确率比现有的匹配算法稳定性更强,拼接效果良好,无明显拼接痕迹。

透视变换模型的Harris图像配准

针对图像末制导系统的图像配准问题,提出了一种透视变换模型下基于增强旋转不变性Harris算法的快速图像配准方法.首先,将Harris算法进行了旋转不变性的增强,利用增强后的Harris算法提取摄像系统中每帧图像的角点,采用基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配算法进行角点的粗匹配;然后,利用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的角点进行迭代筛选,剔除错误的匹配点,并将保留下来的精确匹配角点带入透视变换模型,计算出稳定的可反映图像平移、旋转和尺度变换信息的透视变换矩阵;最后,利用得到的变换矩阵对图像进行配准.实验表明,该方法对平移、旋转、尺度变化、视角变化以及光照变化和模糊变化均具有良好的不变性,可以快速高效地实现高精度的图像配准.

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组(intelligent behaviour understanding group,IBUG),采用监督下降算法(SDM)进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库(BJUT-3D)进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。