一种改进的SSDA算法在自动装配线中的研究与应用

介绍了传统SSDA算法的步骤,从提高系统处理的实时性出发,针对本系统采集的实时图像的特点和传统SSDA算法的不足,提出了4点改进的方法,并给出了流程图和部分处理的程序.

基于Mallat分解的SSDA算法在检测织口位置变化中的应用

利用Mallat塔式分解的优点,提出一种基于Mallat分解的序贯相似性检测算法(SSDA),这种算法在保证匹配准确性的基础上,大大缩短了匹配时间。实验证实,本匹配方法具有一定抗几何失真的能力,优于常规的匹配方法,能够快速准确地检测出织口的位移变化,解决了应用图像处理方法消除织机开车稀密路系统中匹配时间过长的难题。

基于均值-偏差门限序列的SSDA算法的目标物模板匹配

图像处理算法的目的是从图像中识别出目标物所处的位置的图像是否和内存中的图像相匹配-模板匹配,从而确定位置。我们提出如下的方法:在采集到的图像中利用序贯相似度检测算法(SSDA算法)找到目标物。该方法具有精度高,适用性强的特点。实验结果表明,用该方法确定的目标物位能够达到所需的精度要求。

机器人数字路标识别中SSDA增强算法研究

针对移动机器人数字路标的识别提出一种增强的序贯相似性检测算法(SSDA,sequence similar detection arithmetic),算法中的阈值采用单调递减的阈值序列,阈值逐渐逼近最佳阈值,从而使非匹配区域经过尽量少的计算超过阈值而被丢弃,有效改善识别的实时性。通过实验表明该算法能够快速准确地完成数字路标识别。

自适应SSDA图像匹配并行算法设计与实现

为了充分利用多核处理器的硬件资源和计算能力来提高图像匹配应用的实时性,通过对自适应阈值SSDA图像匹配算法原理的分析,基于任务分解的多核并行编程模式思想,设计了一种自适应阈值SSDA图像匹配并行算法,并在多核计算机上采用OpenMP模型编程实现该并行算法,同时还进行了相关的代码优化。实验结果表明,优化后的并行算法在保持匹配算法精度的同时大大提高了匹配速度和多核利用率,取得了良好的效果。

一种基于跟踪微分器的机动目标跟踪算法

提出了一种基于跟踪微分器(TD)的目标跟踪算法,该算法由跟踪微分器和序贯相似性匹配算法(SSDA)组成。假设目标在视频图像序列第一帧中的位置已知,使用跟踪微分器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,然后再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索,从而获得目标的准确位置。仿真实验证明基于跟踪微分器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统的卡尔曼滤波需要目标运动模型已知的缺点。

一种相关跟踪算法在小内存DSP上的实现

文中构建了以TMS320DM642为核心的硬件图像跟踪处理系统,但TMS320DM642的CPU片内内存较小,大量的图像数据无法一次移入TMS320DM642的CPU片内内存,这就使得现有的图像相关跟踪算法无法在TMS320DM642上快速运行。针对这一问题,本文在SSDA算法的基础上提出了一种新的相关跟踪算法,使之在保持SSDA算法的跟踪精度、可靠性、抗干扰能力的同时可以高速运行在小内存的DSP系统上。

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键。提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统。该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成。首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置。基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点。仿真实验证明该算法可以满足实时性要求。

基于Camshift和Particle Filter的小目标跟踪算法

Particle Filter算法有较好的跟踪鲁棒性,但实时性差;Camshift算法计算速度快,但它属于半自动跟踪,所以都无法有效避免复杂背景的干扰。为了解决上述问题,提出了基于Camshift和Particle Filter的融合算法。该算法首先利用Particle Filter来自动搜索小目标的初始位置,接着采用Camshift跟踪小目标,然后通过度量因子自适应切换Camshift和Particle Filter来跟踪短时丢失的目标。利用复杂背景下的飞行小目标图像序列,与序贯相似性检测算法(SSDA)、Camshift和Particle Filter做对比实验。结果表明算法不仅能实现小目标的全自动跟踪,而且还降低了跟踪效果受目标形变和部分遮挡的影响,对小目标跟踪具有较高的鲁棒性和实时性。

基于SSDA的模板匹配法在指纹识别中的应用

基于细节提取的指纹识别算法需要进行复杂的预处理,直接FFT求相关系数法计算量很大．提出了一种结合SSDA和模板匹配法的指纹识别算法．试图简化处理过程,提高处理速度．其基本思想是采用序贯相似性检测算法(SSDA)快速得到候选匹配子图,再通过求子图与模板的相关系数来判别两幅指纹图像是否匹配．采用指纹库中的指纹图像进行了大量实验．实验表明,该算法简化了处理过程,相对于直接FFT求相关系数法,运算速度提高了近10倍．

基于双阈值SSDA模板匹配的遥感图像道路边缘检测研究

利用遥感图像提取道路边缘信息可以简化常规城市道路的测绘工作。根据一般道路在图像上的影像特征对图像进行模型化处理,提出了基于双阈值的序贯相似性检测算法(sequential similarity detection algorithm,SSDA)的模板匹配算法,并在该算法的基础上,提出了一个基于减小增长误差的算子,用以减少由于样本数过多而产生的增长误差。与其他算法相比,该算法能够更有效地获取道路边缘信息,在准确提取路面边缘信息的同时,能对预处理中难以完全提取的路面部分进行修复,减少处理过程,从而提高处理效率。

卫星云图预测的运动矢量方法

现有的云迹风提取方法只提供了对云覆盖的简单二值灰度估计 .该文利用运动矢量估计的思想提出了一种云覆盖 (云图 )预测的新方法 ,这种方法可实现对卫星云图的灰度预测 .这种新的方法是通过将一幅 GMS云图分割成为许多大小相同的小块 ,并将它们分别匹配到一幅参考云图中以获取云的运动矢量 ,进而实现对卫星云图云覆盖的量化预测 .进而还对该方法进行了优化 ,从而提高了算法运行速度 .并对算法实现中出现的“马赛克”问题提出了解决方法 ,获得了令人满意的效果 .

一种可视二维条码设计

融合信息隐藏与二维条码编译码技术,提出一种基于图像的可视二维条码设计。对图像进行块误差扩散,得到的半色调图像作为码图,将编码块嵌入置乱后的码图,反置乱使编码块分散在码图中。与以往提出的图像条码相比,该设计注重图像的可视性,可以表达图像信息。实验结果表明,该设计效果较好。

基于激光传感器的运载机器人视觉系统研究

传统机器人视觉系统进行视觉导航时,存在嵌入式系统内核小的弊端,对导航图像的匹配性分析效果差,导致系统导航效率和准确率低,为此设计了基于激光传感器的运载机器人视觉系统。系统采用半导体激光器采集激光信号,反射到摄像机后获取被扫描对象图像,通过视觉伺服模块与电机驱动模块,促使运载机器人向目标物准确移动;系统软件采用SSDA算法增强视觉导航图像的搜索匹配度,并采用支持-频繁度运算运载机器人运行记录矩阵,获取运载机器人的最佳路径。实验结果表明,该系统可有效指示机器人搜索障碍物,视觉导航耗时短,准确率高。

一种优化的图像拼接方法

针对目前图像拼接过程中特征点提取速度慢和特征点匹配精度不高的问题,提出了一种图像拼接的优化算法,即首先对待拼接图像进行降采样处理、然后根据半图像区域提取特征点并采用SSDA(Sequential Similarity Detection Algorithm)算法进行特征点提纯,最后进行图像拼接;拼接结果表明:与传统的图像拼接方法相比,新的优化算法大大地降低了计算数据量,在图像拼接时间方面具有明显的优势.

微小目标的视觉信息获取及系统设计

提出了一种专门针对微小目标(如芯片焊线、绑定等)的视觉系统设计方案。针对传统视觉系统对于观测分析微小物体的缺陷,提出了一系列改进方法,提高了视觉系统的精确性和处理的实时性;最后在搭建的实验平台上完成了LED焊点检测实验,并给出了实验结果。

一种快速景象匹配方法的研究

将变阈值SSDA算法、遗传算法及分层搜索三者结合起来用于景象匹配中 ,从而既保留了SSDA算法的强抗干扰能力及其对匹配景象几何畸变有较好的鲁棒性 ,又进一步改善了SSDA算法的匹配速度 。

基于边缘计算的故障录波主站信息快速智能处理方法

[目的]针对电网调控机构业务集中,故障决策延时和数据传输开销大的问题,设计了一种基于边缘计算的故障录波主站信息快速智能处理方法。[方法]基于故障录波信息处理的边缘计算设计原理和整体框架,利用DataSocket异步并行实时通信和Hadoop分布式存储方案保证数据稳定传输和快速存取,采用改进的SSDA算法快速筛选出故障信息进行分析,电子化报送故障分析结果。[结果]实验结果表明:该方法在海量数据处理、故障快速诊断、辅助决策支持等方面有良好的应用效果,可缓解调控机构信息处理压力和缩短故障决策时延。[结论]结合广西电网运行案例,证明了该方法可靠处理海量故障录波信息的有效性和可行性。

基于LMedS估计的快速稳像方法

为了提高数字稳像的快速性和鲁棒性,研究了一种基于LMedS估计的图像稳定方法。在图像的运动估计中,提出了预判局部模块的算法:为避免误匹配,在计算运动矢量前对模块的梯度信息进行预分析,具有独特纹理特性的模块才被选用,通过减少参与计算的模块数目提高处理速度;采用改进的快速序贯相似性算法(SSDA)进行块匹配,提高运动矢量的计算速度;采用LMedS估计法去除不精确的运动向量,然后用最小二乘法得到全局运动模型的参数。仿真结果表明该方法在干扰下能保持1/4像素以内的稳像精度,一次稳像时间小于7ms。

燃油喷雾图像粒子信息的提取

运用直接摄影法获取实时喷雾场的喷雾图像。在Matlab/GUI平台上编写喷雾图像信息提取软件,将获取的喷雾图像导入软件中,并对图像进行预处理;运用区域生长算法提取喷雾图像中的粒子;运用SSDA算法对提取的粒子和喷雾图像进行匹配,获取喷雾图像中相应的粒子数目。