SIFT算法研究及在目标识别中的应用

随着卫星技术的快速发展,遥感成像的清晰度在不断提高,海上舰船成像分辨率的增大为利用舰船的局部特征进行识别奠定了基础。本文研究SIFT特征提取算法的原理及应用,并对经典SIFT匹配算法进行介绍。针对经典匹配算法在进行SIFT特征匹配时的问题,通过计算图像尺度比的近似值用以改变图像的初始尺度,重新提取特征点,并进行二次特征匹配。最后,通过实验仿真证明,本文算法能有效提取高分辨率舰船卫星图像的稳定特征点,提高匹配算法的性能。     

雷达模拟视频与电子海图叠加匹配算法

为了提高海上目标的匹配定位,提出雷达模拟视频与电子海图叠加匹配算法。根据雷达和电子海图的显示特点,通过对采集的雷达模拟视频信号执行数字化、坐标转换和图像转换等操作,实现雷达和电子海图的叠加。分别提取叠加效果图像中的特征点,并计算特征点之间的相似度,从而实现对雷达模拟视频与电子海图的叠加匹配。经过与传统匹配算法的对比,发现设计叠加匹配算法的平均匹配率提高了11.2%。     

极线约束条件下的双目视觉点匹配策略研究

为减小计算量,提高匹配效率,首先采用Bouguet算法对待匹配的左右图像进行极线校正,使其极线处于平行对准状态;采用Harris角点探测器提取左图像中的感兴趣角点作为待匹配的特征点;分析最大互相关匹配、最小向量夹角匹配2种准则的不足之处,并针对此问题设计一套逻辑判断程序从2种准则确定的若干候选匹配点中优选出最佳匹配点。实验结果表明,采用逻辑判断程序优选候选匹配点后,双目匹配成功率有了较大提高,达到97%,具有较强的鲁棒性。     

基于重力相关的干扰值处理和匹配选择算法

针对重力相关匹配算法运算量巨大,提出一种基于相关极值法的重力匹配干扰值处理和匹配选择算法。该算法利用相关极值法的内在约束条件,构造一种干扰值处理方法,有效地剔除了重力匹配中大量的干扰数据,经仿真计算表明,该方法大大提高了重力匹配的速度。     

极线约束条件下的双目视觉点匹配策略研究

为减小计算量,提高匹配效率,首先采用Bouguet算法对待匹配的左右图像进行极线校正,使其极线处于平行对准状态;采用Harris角点探测器提取左图像中的感兴趣角点作为待匹配的特征点;分析最大互相关匹配、最小向量夹角匹配2种准则的不足之处,并针对此问题设计一套逻辑判断程序从2种准则确定的若干候选匹配点中优选出最佳匹配点.实验结果表明,采用逻辑判断程序优选候选匹配点后,双目匹配成功率有了较大提高,达到97％,具有较强的鲁棒性.     

基于相关运动矢量外推的视频通信错误掩盖算法

针对视频通信中因数据传输错误引起的视频质量急剧下降的问题,提出一种基于相关运动矢量外推的错误掩盖算法。对于受损图像块,首先将前续图像块、前续相邻图像块映射到三维坐标系,并构造经过前续相邻图像块的一阶平面集,然后计算前续图像块与一阶平面集的距离,选取使得距离最短的一阶平面所代表的前续相邻图像块为相关最强前续相邻图像块,最后将相关最强前续相邻图像块外推到当前帧,通过外推图像块与受损图像块重叠区域加权估算受损运动矢量,并采用边界匹配算法对运动矢量进行优化,进而恢复受损图像块。仿真结果表明,对于不同视频序列,该算法同传统错误掩盖算法相比PSNR值提高了0.5～2.7dB,同时解码视频质量也获得了较好的主观视觉效果。     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

云计算环境下模糊舰船图像局部特征提取方法研究

为弥补SIFT算法在匹配精度上存在的不足,设计云计算环境下的模糊舰船图像局部特征提取方法。在云计算服务框架中,实现矢量描述子的分类操作,完成云计算环境下的舰船图像节点匹配处理。在此基础上,按照舰船图像的局部特征构造需求,建立模糊图像的稀疏数据库,再根据必要特征提取量的计算结果,实现新型模糊舰船图像局部特征提取方法的顺利应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型局部特征提取方法后,舰船图像模糊匹配精度最大值接近75%,传统提取遗留问题得到妥善解决。     

数字遥感舰船图像特征精确匹配方法分析

传统舰船图像特征匹配方法,无法对数字遥感图像进行高精度图像匹配,导致图像有效信息使用率降低。因此,提出数字遥感舰船图像特征精确匹配方法分析。首先,通过FAST算法对数字遥感图像进行匹配信息的高精度特征检测;接着,根据图像特征检测数据,对图像特征点进行描述;然后,通过描述的特征点信息,完成像素级别的特征相似度匹配计算,从而完成数字遥感舰船图像特征精确匹配。最后,采用仿真测试工具,对设计方法与传统方法进行数据实验,并根据实验对比结果,证明数字遥感舰船图像特征精确匹配方法的有效性。     

基于亚像素级角点检测的双目视觉距离测量

要提高双目测距的精度,需要高精度的视差,为此引入亚像素检测方法。首先,采用Bouguet立体校正算法将左右图像进行极线校正,以减少匹配计算代价,提高匹配效率;然后,利用Harris角点探测器在一矩形领域内寻找一个最强特征点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。最后,对已匹配好的点对进行亚像素级检测,即可得到亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将角点检测精度提高到0.001像素,测距精度也相应提高,距离越远效果越明显。     

雷达图像快速无损压缩算法

针对船用航行数据记录仪雷达图像无损压缩问题,提出了将整数小波和改进SPECK相融合的算法.该算法利用整数小波对图像进行变换,进而采用引入了Hash表和综合匹配法的改进SPECK进行编码.雷达图像无损压缩仿真结果表明,该算法不仅提高压缩速度,而且提高了压缩比.     

一种基于PSO优化HWFCM的快速水下图像分割算法

The S/N of an underwater image is low and has a fuzzy edge.If using traditional methods to process it directly,the result is not satisfying.Though the traditional fuzzy C-means algorithm can sometimes divide the image into object and background,its time-consuming computation is often an obstacle.The mission of the vision system of an autonomous underwater vehicle (AUV) is to rapidly and exactly deal with the information about the object in a complex environment for the AUV to use the obtained result to execute the next task.So,by using the statistical characteristics of the gray image histogram,a fast and effective fuzzy C-means underwater image segmentation algorithm was presented.With the weighted histogram modifying the fuzzy membership,the above algorithm can not only cut down on a large amount of data processing and storage during the computation process compared with the traditional algorithm,so as to speed up the efficiency of the segmentation,but also improve the quality of underwater image segmentation.Finally,particle swarm optimization (PSO) described by the sine function was introduced to the algorithm mentioned above.It made up for the shortcomings that the FCM algorithm can not get the global optimal solution.Thus,on the one hand,it considers the global impact and achieves the local optimal solution,and on the other hand,further greatly increases the computing speed.Experimental results indicate that the novel algorithm can reach a better segmentation quality and the processing time of each image is reduced.They enhance efficiency and satisfy the requirements of a highly effective,real-time AUV.     

一种改进的三角形识别算法

星图匹配识别是确定载体平台姿态的关键步骤,匹配识别的速度和准确率决定了其姿态识别的效率,星图匹配识别算法也决定了导航方式的选取和导航星库的存储和读取方式。对当前应用最为广泛的三角形算法进行改进,提出了一种新的表征星三角形的方法。     

自动机轴线成夹角的双联装舰炮火控解相遇问题研究

针对双联装舰炮自动机轴线夹角带来的火控解相遇问题,建立了自动机轴线夹角引起的系统误差计算模型;提出了一种提前点计算的修正方法,通过仿真计算和分析,验证了提前点修正的有效性并讨论了影响修正效果的因素。     

快速ICCP算法实现地形匹配技术研究

利用海底地形进行辅助导航是水下潜器导航技术致力于研究的新方向。采用ICCP算法作为对准匹配算法，从两个方面对ICCP算法进行了改进，一是将测量航迹进行随机旋转和平移来选择初始状态集，使其能够以足够小的误差概率收敛到全局最优中，减少了迭代次数；二是采用滑动窗口技术来寻找等值线上的最近点，在每一次收敛到局部最小的过程中都减少了最近点计算量。     

雷达图像与电子海图的实时匹配算法

针对已抽取海岸边缘特征并二值化的电子海图和已提取海岸边缘特征并缩放至海图比例的实时雷达图像进行匹配。匹配时,先提取待匹配曲线的特征点构成特征段,然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。该算法充分利用轮廓线的几何特征信息,既保证了较好的匹配精度,又能显著提高算法速度,实现雷达的实时匹配定位。     

采用混合算法分析舰船雷达间电磁干扰耦合

为解决传统数值算法分析舰载雷达电磁兼容带来的计算机资源占用大、运算时间长和收敛性问题,对复杂环境下雷达电磁计算方法提出了改进思路,论述了舰上典型形状金属障碍物对舰载雷达波传播的影响,研究了矩量法和几何绕射理论混合算法在电磁干扰耦合分析中的应用方法,并在舰船电磁仿真模型上进行了计算,分析结果表明,相对于精确数值算法,该混合算法大幅提高了计算速度,计算误差优于3 dB,具有良好的工程适用性.     

基于Gabor滤波指纹图像增强方法

图像增强是指纹自动识别系统中非常关键的部分，它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、频率计算，图像分割、增强等环节，给出一套完整的增强算法，实验证明，这些算法处理效果好，运行速度快，具有很高的使用和参考价值。