Underwater image bidirectional matching for localization based on SIFT

For the purpose of identifying the stern of the SWATH （Small Waterplane Area Twin Hull） availably and perfecting the detection technique of the SWATH ship＇s performance, this paper presents a novel bidirectional image registration strategy and mosaicing technique based on the scale invariant feature transform （SIFT） algorithm. The proposed method can help us observe the stern with a great visual angle for analyzing the performance of the control fins of the SWATH. SIFT is one of the most effective local features of the scale, rotation and illumination invariant. However, there are a few false match rates in this algorithm. In terms of underwater machine vision, only by acquiring an accurate match rate can we find an underwater robot rapidly and identify the location of the object. Therefore, firstly, the selection of the match ratio principle is put forward in this paper; secondly, some advantages of the bidirectional registration algorithm are concluded by analyzing the characteristics of the unidirectional matching method. Finally, an automatic underwater image splicing method is proposed on the basis of fixed dimension, and then the edge of the image＇s overlapping section is merged by the principal components analysis algorithm. The experimental results achieve a better registration and smooth mosaicing effect, demonstrating that the proposed method is effective.     

基于高度差乘积的三维沥青路面裂缝识别

为了提高三维沥青路面中裂缝的提取精度与可靠性,提出了一种基于高度差乘积原理的沥青路面三维图像裂缝检测算法。首先,使用同时考虑空域和频域信息的双边滤波器对图像进行预处理,以达到平滑路面纹理并保持裂缝轮廓特征的目的;然后,利用裂缝轮廓的高-低-高程度大于纹理区域且具有较强对称性的特点,设计了一个高度差乘积算子,该算子能有效放大裂缝与非裂缝区域的差异程度,通过该算子的处理可得到相应的裂缝映射图像;最后,对映射图像进行动态阈值分割和去噪,获得最终的裂缝二值图像。研究测试表明:提出的算法能达到96.51%的准确率、83.35%的召回率及87.97%的F值,相对于其他典型三维裂缝检测方法有所改善。     

基于CT图像的水泥稳定碎石环形分区损伤研究

借助工业CT对两种典型结构的水泥稳定碎石混合料损伤发展规律展开研究,对其CT图像进行了环形分区分析,建立基于R_d指标的损伤变量,分析不同结构类型之间的损伤发展差异。研究结果表明:(1)断面R_d值的变化与微裂纹的产生、扩展、贯通等演化过程相关;(2)加载初期,N1结构外环区损伤速率最小,N4结构内环区损伤速率最小;N1结构内环区和中环区在试件上部损伤程度更大,外环区在试件下部损伤程度更大;N4结构内环区和外环区在试件上部损伤程度更大,中环区在试件下部损伤程度更大;(3)基于R_d指标建立的损伤度与荷载呈二次增大关系,加载初期损伤较小,后期损伤加速发展,与水泥稳定碎石实际宏观损伤规律吻合较好。     

基于虚拟现实的VR船舶零部件设计研究

针对传统虚拟现实零件设计公差较大,导致VR零部件契合度较差的问题,研究基于虚拟现实的VR船舶零部件设计。该设计根据零件实体模拟绘制出二维平面草图,按实际比例设置三维图像比例尺搭建三维效果图,将单个三维零件进行组合,调整嵌入尺寸及平衡系数建立三维零件模型组,利用Clut插件进行动态模拟演示,根据零部件灵活度调整公差,实现基于虚拟现实的船舶零件设计。实验结果表明:与传统的VR零部件设计相比,所研究的VR零件设计契合度提高了16.7%。由此可见,所研究的VR零部件设计更满足当下船舶设计的需求。     

基于深度图像的机场道面裂缝自动检测算法

为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测, 设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法; 将采集到的深度图像划分成多个网格, 并对每个网格进行扩充, 获得了局部道面区域; 针对每个网格区域, 基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计; 在此基础上, 在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型, 生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型; 利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像, 采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素, 并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素, 去除错误的候选裂缝像素, 从而获得了最终的裂缝检测结果; 在机场道面深度图像数据集上进行了试验, 以人工标注结果作为真实值, 以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标, 将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明: 传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%, 提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势, 其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝, 实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。      

分布式船舶并行迭代图像重建算法

解析图像重建算法由于投影数据完整度的影响,存在着像素还原度差的问题,为此提出分布式船舶并行迭代图像重建算法研究。分块重建图像,依据重建图像分块的大小,抽样船舶投影数据,避免了投影数据不完整的影响,得到船舶投影数据系数矩阵。基于线模型通过迭代公式计算投影数据估计值,获取实测投影数据,计算投影数据实测值与估计值的误差。通过反投影得到校正值,更新投影数据,实现了分布式船舶并行迭代图像的重建。通过测试可知,与解析图像重建算法相比较,并行迭代图像重建算法图像相似性系数较大、归一化均方根距离较小,表明提出算法像素还原度更好,适合大力推广使用。     

复杂光照条件下舰船遥感图像特征匹配模型构建

传统的特征匹配模型存在实际匹配时误匹配消除数量过小,导致特征点正确匹配数量过少的问题,针对这一不足,构建一种复杂光照条件下舰船遥感图像特征模型。首先提取复杂光照条件下遥感图像的稳定特征点,排序稳定的匹配特征点,设置一个匹配窗函数为整个匹配区域提供匹配兴趣值,消除误匹配,完成特征模型的构建。构建仿真实验环境,测定在50个投票值数量下,传统匹配模型与构建的匹配模型的正确匹配特征点数量,结果表明:文中构建的匹配模型得到的正确匹配数量为48,正确匹配数量更多。