基于图像匹配的无人机目标定位方法

利用无人机的侦察图像对目标进行精确定位的过程中,针对无人机图像与基准图像不可避免地存在尺度变化、旋转变化和光照变化,提出了一种改进SIFT的图像匹配方法。在特征点匹配时,采用简单的准欧式距离作为相似度量准则,并按照DoG空间结构由粗至精进行匹配。实验结果表明,该方法可以实现图像之间的精确匹配,对噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性和实时性,为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。     

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。     

基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法

针对列车运行故障图像动态检测系统（Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS）中挡键丢失故障,提出一种基于形状上下文的列车挡键丢失图像识别算法。取正常挡键区域图像作为模板,到待测TFDS图像中遍历,采用形状上下文描述图像的形状特征,加权形状上下文距离与弯曲能量以定义形状距离作为图像匹配的相似度指标,最后根据模板图像是否遍历出与其相似的区域图像作为挡键丢失的判断依据。采用Matlab编程,通过截取大量测试图像实验发现,所定义的形状距离阈值取0．16,对测试图像中有无挡键能很好地区分。采用形状上下文描述,自定义形状距离作为图像匹配的相似度指标具有很高的可靠性,该算法为TFDS图像故障识别提供了一种新的思路。     

城市轨道安全门智能门机控制系统研究

本文针对现有城市轨道安全门控制系统存在安全门夹人或挤人的问题,提出了基于图像特征匹配城市轨道安全门智能控制系统和方法.智能控制系统采用图像特征提取和匹配的方法,不仅能有效地减少图像目标识别运算时间,而且能实时判断列车车门和站台安全门之间是否存在异物,以及列车进出站的状态,做出智能化的判断和决策,从而能有效的保障列车安全节能运行及乘客的安全,以及安全门系统安全性、可靠性和可用性.     

一种新型图像匹配方法在视觉导引 AUV 对接中的应用

针对视觉导引AUV对接过程图像的变化特点,提出一种量子粒子群算法与灰度关联分析方法相结合的图像匹配算法。此算法结合量子粒子群并行搜索的快速性与灰色关联分析方法较强的鲁棒性,对旋转、平移、亮度变化等不敏感,符合视觉导引AUV对接过程中对图像匹配算法的要求。详细介绍了基于量子粒子群优化算法的图像匹配算法,算法以图像灰度直方图的灰色绝对关联度作为适应度函数。利用水池实验所得图像进行测试,实验结果显示,所提出的图像匹配算法准确、快速、鲁棒性强,能够很好地应用于视觉导引AUV对接。