基于边缘角点的SIFT图像配准算法

SIFT由特征提取,特征描述符描述和特征匹配3部分构成,该算子特征提取数目庞大,建立特征描述符运算量高,导致算法效率低.提出了一种SEC (SIFT-Edge-Corner)算法,在图像尺度空间提取角点代替SIFT特征点,并根据角点是边缘曲率极值理论,预先采用Canny算子得到高斯边缘图像金字塔,再提取角点并进行尺度选择.实验结果表明:该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率.     

基于高斯金字塔的视觉里程计算法研究

针对视觉里程计常用角点提取算法因角点分布不均匀而导致运动信息偏差较大的问题,提出一种基于高斯金字塔的角点提取算法。该算法在角点提取过程中先采用高斯金字塔算法对图片进行尺度压缩,纹理丰富区域压缩纹理,纹理稀疏区域聚集纹理,得到小尺度顶图;然后采用Shi-Tomasi算法提取小尺度顶图角点特征以实现角点粗定位,最后将粗定位信息映射回细节丰富的原图进行角点精准定位,得到图片特征信息。最后,利用金字塔LK光流法追踪角点,根据相机对极几何约束模型恢复运动信息。论文采用KITTI数据集,与原Shi-Tomasi算法、Harris算法、Fast算法进行了对比实验,结果表明本算法可有效改善角点分布均匀性,提高视觉里程计运动信息恢复的精度。     

基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测

针对传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值需要人工设置的缺点,提出了一种基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测算法.首先利用复合形态学滤波代替高斯滤波,可得到更好的平滑效果,同时保留更多的边缘信息;然后利用Otsu阈值方法对阈值进行自适应设定,可以使检测边缘更加连续完整,并减少虚假边缘的存在;最后引入数学形态学算法实现对边缘细化处理.实验结果表明,将改进的Canny算子应用到遥感图像的处理中,具有良好的抗噪性能和检测精度.     

基于边缘角点的SIFT图像配准算法

SIFT由特征提取,特征描述符描述和特征匹配3部分构成,该算子特征提取数目庞大,建立特征描述符运算量高,导致算法效率低。提出了一种SEC(SIFT-Edge-Corner)算法,在图像尺度空间提取角点代替SIFT特征点,并根据角点是边缘曲率极值理论,预先采用Canny算子得到高斯边缘图像金字塔,再提取角点并进行尺度选择。实验结果表明:该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率。     

基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

相位平滑伪距差分技术在北斗定位中的应用探讨

为提高北斗卫星导航系统的定位精度和稳定性,研究载波相位平滑伪距差分定位技术。推导伪距差分和载波相位平滑伪距的Hatch公式,利用实测的北斗数据进行单频和双频载波相位平滑伪距,将平滑后的伪距用于差分定位,并对实测数据进行算法验证。结果表明:经过载波相位平滑后的北斗码伪距定位精度和稳定性,较未平滑的数据可得到明显改善;北斗卫星导航系统的相位平滑伪距差分技术定位精度可达到其在GPS应用中的同等效果,无明显差距。     

基于ICP算法的无人方程式赛车路径规划

提出适合无人方程式赛车的路径规划算法,利用迭代最近点方法,将参考点集与当前点集进行迭代计算,得到两点集之间的关系函数,参考轨迹点集通过关系函数转换成赛车当前行驶轨迹点集.利用MATLAB进行无人方程式赛车的路径规划仿真,结果表明:该算法能较好地规划出赛车行驶轨迹,路径曲线平滑.     

非平稳信号自适应最大信噪比盲源分离方法

为了提高时变非平稳信号的盲源分离效果,提出了自适应最大信噪比盲源分离新方法.该方法以信噪比函数作为代价函数,并基于改进的多项式系数自回归模型,进行最优滑窗长度的自适应估计.仿真计算表明,FastICA算法需要预设源信号的概率密度函数,以选择适宜的非线性函数近似估计源信号的非高斯性,当假设的概率密度函数与实际不符时无法正确分离源信号;累积量算法在信源的峰度相同时无法正确分离源信号.新方法与经典的FastICA算法和基于累积量的盲源分离算法比较结果表明,对于经典的FastICA算法、累积量算法无法正确分离的时变非平稳信号,新方法能够有效地进行盲源分离,分离结果不受源信号的概率分布、信源的峰度等统计因素影响.      

车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术.从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能.     

图象平滑去噪最佳模板选取

利用高斯函数得到了图象平滑去除随机噪声中使用的平滑模板的一个较普遍的公式。该公式为图象平滑去除噪声提供了多种模板选择。针对不同的图象噪声水平，选取不同的模板，才能达到去除噪声的最理想的效果。文中给出了实验，实验结果验证了上述方法和结论。     

改进的遗传算法在Canny算子阈值选取中的应用

Canny算子因其信噪比高、定位准确以及单边响应的优势,常常用于图像的边缘检测,而双阈值检测中阈值的选取会影响图像边缘提取的效果,为了获得边缘检测的最佳阈值,引入了一种改进的遗传算法.该方法从遗传算子和操作策略两个方面对基本遗传算法作出改进,重点设计了种群进化的适应度函数,使用该方法确定图像边缘连接的最佳阈值,以获得图像的边缘检测效果图.仿真结果表明:采用改进的遗传算法确定的阈值所得到的图像,边缘细节丰富,定位准确.     

改进的混合高斯模型视频运动目标检测算法

针对混合高斯模型背景建模在视频运动目标检测中的不足,提出了将混合高斯模型与三帧差分相结合来对视频中运动目标进行检测的算法。由混合高斯模型得到前景和背景,利用当前帧与混合高斯模型所得到的背景相减可以得到一个前景,使用三帧差分和边缘检测得到运动物体的精确轮廓,对此轮廓进行填充得到一个前景,将此三步前景进行运算得到最终的结果;通过新的更新策略来快速地对背景进行建模,以像素点的稳定性来调整像素点的更新速度,从而减少算法运算量,提高算法的运行速度。     

基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法

为解决智能视觉监控中码本模型参数调节困难和高斯混合模型概率分布计算的复杂性,提出了一种基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法.该算法基于RGB空间建立码本模型,然后基于码字中的R、G、B分量建立三维高斯模型,从而使整个码本具有三维高斯混合模型的特征.实验结果表明:该算法具有较高的实时性(该算法的平均帧率约23.0帧/s,而iGMM(improved Gaussian mixture model)算法约9.0帧/s,BM(Bayesmodel)算法约6.2帧/s,CBM(codebook model)算法约10.7帧/s),且具有良好的检测质量.     

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位,基于VINS-Mono算法的系统框架,在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块,提出了一种融合定位算法LVG＿SLAM;RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离,对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制,并利用双边纹理滤波算法进行细节增强,在此基础上,根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度,提高低可见度环境下角点提取的成功率,从而保证图像跟踪的稳定性,改善定位算法的鲁棒性;基于无迹卡尔曼滤波算法,VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合,融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端,通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明：相较于VINS-Mono算法,改进的LVG＿SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色,均方根误差分别降低了38.76%与58.39%,运动轨迹更贴近真实轨迹;在实际夜晚道路场景下,LVG＿SLAM算法将定位误差控制在一定范围内,顺利...     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性,以超宽带(UWB)为研究对象,研究了智能汽车两阶段U WB定位算法;分析了智能汽车U WB定位算法的基本原理与误差来源;建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段U WB定位算法,在测距值筛选阶段,采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件,在加权位置解算过程中,根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的...     

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性，采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统. 针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求，将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法，构造了一种改进的UKF算法，通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换，从而起到调节滤波增益的作用，使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力. 将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较，结果表明:传感器无观测异常时，改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法；当传感器观测值含有随机粗差时，改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法，北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%，北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.      

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.     

一种半自动的基于图像建模系统

针对目前各种类型航海模拟器的虚拟建模效率较低与真实感较差等问题,设计与实现了一种基于多幅图像及少量用户交互恢复物体三维几何模型的系统.本系统采用稳定性好的改进Har-ris算子进行角点检测,基于角点空间特征及交叉相关实现角点的初始匹配;采用基于极线约束的角点匹配快速算法完成角点的精匹配,同时引入迭代和人工辅助修正的方法解决匹配算法的退化情况.在角点匹配结果基础上进行仿射重建,通过升级矩阵实现度量重建,在OpenGL环境下绘制出物体的三维模型框架.从原图像中抽取纹理并采用多视角图像融合的方法进行纹理映射,得到"照片级"真实感的三维模型.     

基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法. 结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解. 将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.      

改进MOG-LRMF 的铁轨动态异物检测

针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题,提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法. 引入仿射变换,对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理;分析MOG-LRMF模型特点,利用MOG模型对视频帧中的背景进行建模,用前一帧背景中学习到的知识对当前帧背景进行预测,优化MOG-LRMF参数求解模型;利用EM算法对改进MOG-LRMF模型进行参数求解,实现背景在线实时更新. 实验结果表明,改进的MOG-LRMF算法在光照充足、光线较弱、相机存在抖动、背景复杂及存在多个目标情形下都能提高目标检测精度,具有较好的抗干扰性、鲁棒性和快速性.