基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法

图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像,进行比较找到该组图像中的共有景物,或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。利用遥感图像进行目标监测需要进行图像配准处理。匹配算法如何达到高精度、高匹配正确率和实时性成为人们追求的目标。文章在传统匹配算法的基础上,提出两点改进:一是通过PCA-圆形SIFT算法提取图像特征角点,降低维数,优化计算;二是利用图像角点作为单调递增阈值序列SSDA算法匹配的基本像素点,利用遥感图像信息特征降低匹配计算量。最后进行实验仿真,结果表明,改进后的算法使得配准速度进一步提高,能够满足遥感图像配准实时性的要求。     

基于一面两孔特征的点云配准方法

为了提高零件在扫描检测过程中点云与设计模型的配准精度,提出了一种基于一面两孔特征的点云配准方法.该方法粗配准以零件的平面/圆柱孔特征为对象,使设计模型和点云的局部坐标系重合,并通过改进ICP算法求解点云与设计模型最近点的距离最小平方和实现精配准.由于配准区域和最近点的计算方法不同,精配准进一步分为全域和特征域配准两种类型.全域精配准以距点云最近的设计模型三角网格点或投影点为最近点,适合于毛坯件;特征域精配准则通过求解点云在平面/圆柱孔特征上的投影点为最近点,适合于成品件.试验及计算结果表明:全域配准的配准精度随表面离散点距离的减小而提高, 当离散点距离达到1.50 mm时,其配准精度已经达到0.15 mm,基本满足工程应用要求.当配准精度相同时,配准效率较其它方法提高10%~20%.      

基于点特征和边缘特征的无人机影像配准方法

为解决变形较大的无人机影像配准问题,提出了点特征和边缘特征相结合的配准方法.用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取点特征,完成影像的初步配准,并通过多项式函数对影像进行粗校正.在此基础上提取影像的边缘特征信息,根据距离相似性对边缘特征信息进行配准;依据色彩能量差筛选点特征信息配准结果和边缘特征信息配准结果,采用小面元微分校正的方法对变形影像进行校正.实验结果表明:提出的配准方法能够弥补点特征配准方法和边缘特征配准方法的不足,其配准的鲁棒性提高10%左右,可以较好地完成变形较大的无人机影像配准.      

点云数据配准算法的研究

点云配准是点云数据处理的关键,直接影响最后合成结果和模型精度。目前,点云配准方法普遍存在对配准数据初始位姿要求高的缺点。将点云配准分为两个阶段：第一阶段是基于同名点配准,即粗配准,采用人机交互式,配准过程耗时短,节约时间;第二阶段是精配准,在粗配准后,依据最小二乘原理,用间接平差思想,通过最近点迭代算法对点云数据快速配准,并采用目标点集中、目标点坐标与转入目标点集中的点坐标中误差为指标,评价配准精度。进行粗配准的精配准不仅速度快、耗时短,并且可以避免因局部收敛而带来的局部最小问题。试验表明该方法有效可行。     

基于贝叶斯决策的航空影像自动配准

为消除像点投影差对航空影像目标监测中影像配准的影响,提出了一种基于贝叶斯决策理论的像点投影差消除方法.该方法通过推导分析像点投影差的分布规律及其对影像配准的影响,设置训练样本区,提取大量特征匹配对,计算得到投影差分布参数,并基于贝叶斯决策理论构建了像点投影差消除准则.为验证其有效性,选用KIT AIS影像数据进行了实验,比较分析了投影差消除前后的配准影像结果.分析结果显示,消除后差分视觉效果得到改善,信息熵减小10%,表明本文方法可有效提高航空影像配准的精度.      

一种基于稀疏表达和光流的目标跟踪方法

提出一种将稀疏表达技术融入到传统光流算法的目标跟踪方法.首先使用FAST和Harris算法在视频序列的每一帧中为光流算法采集运动目标的特征点,之后光流算法基于后向跟踪-形心配准的方法对跟踪目标完成粗略定位.在当前帧的粗略定位处应用仿射变换产生N个候选区域.最后应用稀疏表达技术判断出与原始目标匹配率最高的仿射变换区域做为最终目标跟踪区域.实验结果表明,该算法既能较好地适应目标的外观变化,又具有较强的抗遮挡能力,鲁棒性强.     

基于互信息和类电磁机制优化算法的医学图像配准研究*

采用互信息来描述图像配准的效果,应用类电磁机制优化算法搜索配准所对应的空间变换参数,并借鉴POWELL优化算法,在局部搜索过程中采用了黄金分割点一维搜索方法进行搜索,实验结果表明提出的算法可以很好的脱离局部最优解,同时可以达到较好的配准精度,并具有较好的时效性。     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

基于激光点云的桥梁变形分析方法研究

目的、反映桥梁运营后在横桥向和顺桥向的不均匀沉降、梁体以及墩身表面形态变化以及应用,依据最近点的距离值确定变形阈值可以提取表面变形量。方法、根据激光点云配准算法,对桥梁曲面拟合变形进行分析,主要研究了桥梁平面以及二次曲面拟合,通过试验的方法对该分析进行了验证,通过对现有桥梁的ICP配准算法的桥梁变形提取,确定了ICP配准精度指标,分析了变形量距离阈值判定.得出了该方法可以反映桥梁运营后在横桥向和顺桥向的不均匀沉降、梁体以及墩身表面形态变化以及应用ICP配准算法对桥梁两期数据进行配准,依据最近点的距离值确定变形阈值可以提取表面变形量。结果、桥梁经过震动发生了沉降以及变形。结论次方法可以用于相同销量变性分析的监测     

基于Harris特征与NDT-ICP算法的钢箱拱预制件尺寸智检方法

针对桥梁建造时传统人工尺寸检测在面对海量桥梁预制件时效率低、成本高的难题,使采用地面激光扫描(TLS)技术的智能尺寸检测突破现有数据处理算法的精度与效率瓶颈,建立了基于建筑信息模型(BIM)-TLS的桥梁钢预制件尺寸智检框架,包含构件几何尺寸检测与数字预拼装2个环节;二次开发了BIM点云化处理技术,构建了参照点云模型,采用直通滤波、统计去噪(SOR)滤波、体素化网格(VG)处理等算法预处理点云数据,实现了基于k近邻(kNN)算法的尺寸检测指标评价;通过3D-Harris特征点检测、正态分布变换(NDT)粗配准与迭代最近点(ICP)精配准提出了基于Harris特征与NDT-ICP算法的快速配准尺寸智检策略,并结合工程需求应用于某大跨拱梁组合结构钢箱拱预制件尺寸智检中。研究结果表明：采用提出的智检方法对2个相邻节段钢箱拱进行尺寸检测的最大偏差分别为1.689和1.571 mm,均满足制造偏差(小于2 mm)要求;与传统NDT-ICP算法相比,该方法将点云整体配准精度提高了35.3%,效率提高了61.88%,可见该方法表现高效且结果准确,促进了钢预制件几何尺寸检测智能化;基于该方法的拱肋数字...     

基于LiDAR点云的船载砂石体积自动测算系统

针对现有船舶运输砂石体积计算主要依赖人工方式称重和纸质运单流转、精度不高且效率很低的难题，采用基于八叉树的点云精简和聚类分析进行复杂环境下船舶点云的自动识别和提取；采用基于改进SK-4PCS （semantic-keypoint-based 4-points congruent sets）的粗配准和基于Point-to-Plane ICP （iterative closest point）的精配准进行空载和满载两期点云由粗到精的高效配准，设计实现了一种利用LiDAR （light detection and ranging）点云数据进行船载砂石自动测算的系统. 采集了江西南昌赣江运砂船数据进行实验验证，从扫描到出结果一艘船的砂石体积自动测算时间少于2 min，同船多次测算结果最大相对误差小于1.00%，砂石体积与实际真值相比的最大误差小于2.00%，满足实际业务需求.      

Algorithm based on morphological component analysis and scale-invariant feature transform for image registration

In this paper, we proposed a registration method by combining the morphological component analysis (MCA) and scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm. This method uses the perception dictionaries, and combines the Basis-Pursuit algorithm and the Total-Variation regularization scheme to extract the cartoon part containing basic geometrical information from the original image, and is stable and unsusceptible to noise interference. Then a smaller number of the distinctive key points will be obtained by using the SIFT algorithm based on the cartoon part of the original image. Matching the key points by the constrained Euclidean distance, we will obtain a more correct and robust matching result. The experimental results show that the geometrical transform parameters inferred by the matched key points based on MCA+SIFT registration method are more exact than the ones based on the direct SIFT algorithm.     

网络环境下全景图和点云数据快速融合可视化方法

现有多源数据融合可视化方法对数据精度要求高,匹配过程复杂,且传统点云的组织索引方式冗余,面对复杂数据的动态性较差,索引效率较低,难以支撑在网络环境下进行多源数据高效可视化交互.?针对上述问题,提出面向网络轻量化应用的全景图与点云数据快速融合可视化方法.?探讨了二维影像与三维点云的快速映射匹配机制、非规则性八叉树点云优化...     

Deformable Registration of MR Brains with Best Features

Introduction Deformable registration is very important formedical image analysis and so far various methodshave been proposed in decades[1-4]. HAMMER reg-istration algorithm[5]defines an attribute vector in-cluding intensity, edge type, and geometric mo-ment invariants as a signature of each point, to re-duce ambiguity in correspondence matching duringthe image registration. Another characteristic ofHAMMER is the hierarchical matching mecha-nism, which helps avoid the warping being trapped…     

高速道岔尖轨点云的复合拼接及数据处理优化

为实现高速铁路尖轨磨耗的高效检测,结合高速尖轨的检测需求及其几何特征,提出了基于距离编码器的复合拼接方法.该方法将距离信息融合到点云拼接中,提高了检测系统的自动化程度.在计算点特征直方图（point feature histograms,PFH）的过程中,引入OpenCL（open computing language）异构加速模型调整点云的数据结构,发挥GPU的并行处理优势获得了更快的数据处理速度.利用实际尖轨开展磨耗检测实验,证明了针对高速尖轨的结构光检测系统有效可行.经过点云拼接和点云扫描数据处理的优化,系统的整体检测效率获得了70%左右的提升.      

大样本量地图匹配方法研究

为保证GPS浮动车交通信息采集与预测的精度,采用直接投影算法,即点到线地图匹配算法来进行大样本量的GPS浮动车数据的地图匹配.文章以唐山市为例,在MapInfo图层中绘制唐山电子路网图以及路网中的GPS点,利用MapX控件将图层插入到VB可视化语言环境下进行编程、运行,通过道路搜索、估算投影点坐标、判断投影点是否在选定道路上,最后利用VB中的循环语句来将唐山市电子地图中的大样本量GPS点完全匹配到电子线路中,实现点到线的完全匹配.     

基于互信息快速算法的多模医学图像配准

互信息作为相似性测度在多模医学图像配准领域得到了广泛应用,具有高精度和稳健的特点.但频繁的互信息计算降低了配准效率,同时对两幅图像重叠区域比较敏感.采用归一化互信息为测度,降低互信息计算中灰度级的快速算法,通过多模CT/MRI配准实验证明,可以在确保配准精度的同时缩短时间提高配准效率.