检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张慧萍东南大学

学位级别：硕士

目前,人工智能、计算机视觉等的发展使得图像信息处理领域备受人们关注。尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法作为新特征提取算法的发源与典型代表,已被广泛用于图像特征检测和匹配。几何式增长的数据规模对S... 详细信息

目前,人工智能、计算机视觉等的发展使得图像信息处理领域备受人们关注。尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法作为新特征提取算法的发源与典型代表,已被广泛用于图像特征检测和匹配。几何式增长的数据规模对SIFT算法的计算速度要求越来越高使得SIFT硬件加速电路变得越来越重要。因此,本文主要研究SIFT算法及其硬件加速电路的优化设计,实现高吞吐率的SIFT电路,从而加快图像特征检测与匹配的速度。本文首先分析SIFT算法中,卷积核大小与滤波方式对SIFT算法在响应、可重复性方面的影响,确定了7×7的高斯卷积核以及直接滤波的方式,降低了SIFT算法的算法复杂度。根据改进的SIFT算法,本文设计了一种优化的流水线并行处理结构,以像素为基础进行流水线操作,用于SIFT特征点的实时检测和SIFT特征描述符的提取。电路主要分为六个模块:高斯尺度空间建立模块,高斯差分尺度空间极值点检测与对比度检查模块,边缘响应消除模块,特征点梯度模值和方向计算模块,特征点描述符计算模块,归一化模块。为了提高计算速度并且减少硬件资源消耗,优化设计了边缘响应消除模块和归一化模块。对于边缘响应消除模块,采用二阶矩矩阵的计算方法不仅消除了图像边缘的特征点,而且根据产生的具有较大特征值的特征向量,可以确定特征点的主要方向,提高了图像匹配的匹配率,降低了算法的计算复杂度并减少了硬件资源占用;对于归一化模块,采用乘法器与移位器代替模块中所需的大量除法器,提升了计算效率并节省了大量硬件资源。本文的实验平台采用Artix-7系列型号为XC7A200T-1SBG484C的FPGA,通过Vivado和Matlab软件进行功能仿真与验证。实验结果表明:本论文设计的SIFT电路在进行图像匹配时可以达到85%的匹配精度;在最大时钟频率为55.9MHz时,能够在每个时钟周期(即17.9 ns)内提取SIFT特征描述符,且SIFT特征检测时间为5.55ms。该电路在处理分辨率为640×480的图像时,帧率高达175fps。

关键词：图像匹配尺度不变特征变换算法高斯滤波硬件实现流水线结构

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改进SIFT算法在文字图像匹配中的应用

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计算机工程 2013年第1期39卷 239-243页

作者：胡海青谭建龙朱亚涛龚国成刘金刚首都师范大学计算机科学联合研究院北京100037 中国科学院计算技术研究所北京100190 河北农业大学信息科学与技术学院河北保定071000

使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。... 详细信息

使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。实验结果证明,与标准SIFT算法相比,改进SIFT算法能有效提高文字图像匹配的准确率。

关键词：文字图像模板匹配尺度不变特征变换算法极值点特征向量特征提取

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基于变步长采样的产品装配结构正确性自动检测技术研究

基于变步长采样的产品装配结构正确性自动检测技术研究

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作者：徐青中北大学

学位级别：硕士

随着人们对产品装配结构正确性要求的提高，检测技术也在不断改进，然而产品装配结构的检测仍然是行业内迄今没有很好解决的难题。现有的对特定产品的检测系统大多采用了针对最小待识别结构目标的固定旋转步长进行检测，造成了庞大的冗... 详细信息

随着人们对产品装配结构正确性要求的提高，检测技术也在不断改进，然而产品装配结构的检测仍然是行业内迄今没有很好解决的难题。现有的对特定产品的检测系统大多采用了针对最小待识别结构目标的固定旋转步长进行检测，造成了庞大的冗余数据量，难以满足在线检测的实时性。工程上，对于一些装配结构复杂的精密机电产品，其外表及内部有多个尺寸不一、形状各异的待检测目标。本文采用变步长采样机制在保证有效信息完整获取的情况下，利用有限方位下不完全数据达到对结构体产品的快速识别，最终解决在线检测的实时性问题。在各检测目标最小待识别尺寸确定的前提下，首先通过相关度计算确定各目标的最优识别区间和旋转步长，并在上述各步长中选取最小值作为合格品的采样步长，保证标准库中信息的完整性。其次采用改进的尺度不变特征变换（SIFT）算法将待检产品图像与标准图像进行匹配；结合随机抽样一致算法（RANSAC）及折半查找法，根据精匹配的点数确定折半查找的范围，最终准确快速确定随机摆放的待检产品在标准库中的位置信息。最后对4种具有代表性的产品在最优识别区间内采用变步长机制进行检测，判别产品装配结构是否正确。在保证准确率的前提下，对合格品及内部分别存在不同装配结构缺陷的三个不合格产品进行检测。实验结果表明，基于最优识别区间的变步长检测方法比传统的固定步长检测平均可节省0.017s1.003s。

关键词：装配结构检测变步长采样尺度不变特征变换算法随机抽样一致算法折半查找法

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三维点扩散函数空间大小与选取方法研究

三维点扩散函数空间大小与选取方法研究

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作者：莫春球广西大学

学位级别：硕士

数字共焦显微(Digital Confocal Microscopy,DCM)技术在传统荧光显微镜基础上,利用数学的算法来去除生物细胞和组织切片显微图像中离焦模糊,从而获得高质量、高分辨率的样本切片显微图像。三维图像复原算法作为DCM技术的核心环节之一,... 详细信息

数字共焦显微(Digital Confocal Microscopy,DCM)技术在传统荧光显微镜基础上,利用数学的算法来去除生物细胞和组织切片显微图像中离焦模糊,从而获得高质量、高分辨率的样本切片显微图像。三维图像复原算法作为DCM技术的核心环节之一,图像复原过程所消耗的时间和复原效果与显微镜光学系统中的三维点扩散函数(Three Dimensional Point SpreadFunction,3D-PSF)密切相关。如何选取适当空间大小的3D-PSF,直接影响到图像的复原效果,在得到准确的估计情况下,3D-PSF空间大小和密度直接决定了复原效果与复原时间。3D-PSF空间大小和密度选取越大,则复原效果越好,但复原所需时间却越长。因此,在不同的复原要求下如何选取适当大小的3D-PSF,有一定的现实意义。本文在已有的理论基础上,研究了在不同的复原要求下,选取合适的径向大小和层数的3D-PSF,主要研究工作如下:1.在三种放大倍数下,保持3D-PSF的层距相同,用不同径向大小和层数的3D-PSF对模糊图像进行复原,并以改善信噪比作为复原效果指标,从统计学角度得到归一化后改善信噪比的正态分布图,然后引入区间估计方法,通过构建不同复原要求下的数学模型,提出图像复原质量概念,研究了基于区间估计的三维点扩散函数空间大小选取方法。通过实验验证,该方法具有良好的可行性,为DCM系统的3D-PSF选取提供了另一种方法。2.研究了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法的3D-PSF选取方法。对于不同放大倍数下得到的复原图像,通过SIFT算法查找每一幅复原后图像、清晰图像与模糊图像的特征点,并将复原后图像与原图做特征点匹配,获取了匹配的特征点数目、匹配点数目增量与对应的3D-PSF层距、直径的关系曲线图,根据匹配点数目增量曲线图,结合3D-PSF结构特性,提出了基于SIFT算法的三维点扩散函数选取方法。本文的研究结果为实际应用中,在不同复原要求下对3D-PSF的选取提供了理论依据。

关键词：数字共焦显微技术三维点扩散函数图像复原区间估计尺度不变特征变换算法特征点匹配

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基于运动目标的视频帧内篡改检测算法研究与实现

基于运动目标的视频帧内篡改检测算法研究与实现

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作者：张璐波上海交通大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和移动终端设备的快速发展,数字视频在人们的生活中已经必不可少,数据量已呈现爆炸式增长,而作为司法证据已经越来越受到重视。然而,随着各种视频编辑软件等多媒体处理技术的发展,使得人们更容易的篡改数字视频和图像,导... 详细信息

随着互联网技术和移动终端设备的快速发展,数字视频在人们的生活中已经必不可少,数据量已呈现爆炸式增长,而作为司法证据已经越来越受到重视。然而,随着各种视频编辑软件等多媒体处理技术的发展,使得人们更容易的篡改数字视频和图像,导致多媒体信息的不可靠。如果将视频作为法庭证据,将很难保证该视频的真实性。因此,对于视频篡改检测领域的研究已经成了一个重要的研究方向。目前该领域研究主要分为两大类:一类是视频帧间篡改检测;另一类是视频帧内篡改检测。视频帧间篡改检测技术正在蓬勃发展,越来越多的学者和工程师进入这一领域,并取得了较好的科研成果。而视频帧内取证技术研究则是近几年开始兴起的研究方向,研究成果还相对较少,仍有大量的未知领域有待进一步深入和探索。考虑到人眼对视频中的运动物体更为敏感,因而篡改的常见形式是基于运动物体的篡改,例如对视频中连续多帧存在的运动物体复制-粘贴到视频的另一段连续区域这种篡改模式。鉴于此,本文提出了一种基于运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法。第一,引入了运动目标预处理机制,用于检测和跟踪视频内的运动目标。对于视频中按时间顺序出现的所有运动目标,利用背景建模算法和卡尔曼滤波器对其进行跟踪标定,记录下每个运动目标在帧中的活动区域,为算法的下一步提取时空域的特征做铺垫。通过有针对性的对疑似篡改帧进行检测而过滤掉大量无关的真实视频帧,明显的提升了算法检测性能,降低了算法的时间复杂度。第二,针对视频中连续多帧存在的运动目标复制-粘贴到视频的另一段连续区域这种篡改模式,考虑到这两段运动序列具有较高的相关性,采用LucasKanade算法计算各目标运动区域光流值作为其时间域上的一维特征,并计算不同光流序列的相关性选择可能存在篡改的运动序列;最后利用SIFT算法进行空间域上的匹配,过滤正常的视频序列,剔除上一步中的误检,以提高算法的准确率。

关键词：视频帧内篡改检测运动目标检测跟踪光流算法尺度不变特征变换算法

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球面虚拟实景空间漫游的关键技术研究

球面虚拟实景空间漫游的关键技术研究

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作者：于丽莉解放军信息工程大学

学位级别：硕士

基于图像的绘制(Image-based Rendering, IBR)技术,避免了基于几何建模的复杂计算,具有构造方便、易实现性、画面质量高、绘制速度快等优点,成为当前虚拟现实领域一个研究热点。由IBR技术生成的虚拟场景又称为虚拟实景空间,其中全景图... 详细信息

基于图像的绘制(Image-based Rendering, IBR)技术,避免了基于几何建模的复杂计算,具有构造方便、易实现性、画面质量高、绘制速度快等优点,成为当前虚拟现实领域一个研究热点。由IBR技术生成的虚拟场景又称为虚拟实景空间,其中全景图的拼接技术是虚拟场景沉浸感的一个关键因素,已经成为虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法;虚拟场景的构造模型往往能决定着一个虚拟环境生成的逼真与自然;同时虚拟实景空间中的漫游应保证连续性,无明显的视觉延迟。针对上述内容,本文首先对虚拟实景空间的关键技术进行了深入研究,继而分析了基于特征点的图像拼接技术、虚拟场景的构造模型及球面虚拟实景空间的漫游技术,主要取得以下成果: 1.通过对目前图像领域的研究热点SIFT算法进行深入研究,对影响SIFT算法效率的关键步骤进行分析,针对其高维特征描述符计算量大的问题,提出一种基于特征点的图像拼接改进算法。该方法利用图像Radon变换的特性,对SIFT算法中的特征描述符进行了有效的降维,使得算法的运行效率得以有效提高。 2.对常见的虚拟场景构造模型进行分析,针对常见模型中视点间缺乏空间三维关系的问题,提出了一种基于球面全景图的正方体虚拟场景构造模型。新虚拟场景构造模型在满足用户常规漫游操作的前提下,扩展了单个节点的路径数,且视点间拓展为三维空间关系。 3.为提高现有资源的利用效率,从资源的调度策略着手,通过分析正方体虚拟场景的构造模型所具有的属性,设计了新虚拟场景构造模型下的智能漫游算法。通过比较浏览期望值来确定预测对象,并对其进行预先加载处理,减少了实时处理所需的时间量。 4.在对虚拟实景空间漫游原型系统进行需求分析的基础上,对系统的框架模型、功能模块、漫游机制进行了设计,并对图像处理模块、场景管理模块及交互模块进行了功能实现。系统实现了球面全景图的拼接、虚拟实景空间的建立与漫游等功能。

关键词：虚拟实景空间球面全景图尺度不变特征变换算法虚拟场景构造模型智能漫游

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基于图像的建筑测量中特征点的选取与匹配

基于图像的建筑测量中特征点的选取与匹配

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作者：成龙桂林电子科技大学

学位级别：硕士

特征点的选取与匹配是计算机从二维图像获取三维空间数据的关键。在基于图像的建筑测量中，特征点需要选取几何特征较明显的角点、边缘的端点和曲率较大的拐点。为了提高特征点的区分度，采用图像去噪和图像增强两种技术对建筑图像进行... 详细信息

特征点的选取与匹配是计算机从二维图像获取三维空间数据的关键。在基于图像的建筑测量中，特征点需要选取几何特征较明显的角点、边缘的端点和曲率较大的拐点。为了提高特征点的区分度，采用图像去噪和图像增强两种技术对建筑图像进行了预处理，去除图像的噪声，扩展灰度变化范围。\n 在建筑特征点选取时，首先通过实验对比了尺度不变特征变换算法(Scale-invariant feature transform,简称Sift算法)、Harris算法以及Douglas-Peucker算法(简称D-P算法)的特征点检测结果，验证了D-P算法可以较全面地检测到测量需要的角点、端点和拐点；接着提出一种局部边缘角最优的特征点筛选算法。算法首先将细小边缘上的特征点舍弃，然后把比局部边缘角预设阈值小的特征点筛选出来，在特征点比较密集的局部舍弃角度较大的特征点。实验表明，最终保留的特征点可以较好地满足建筑测量需求。\n 由于采集位置的改变，建筑的成像会发生尺度和旋转变化。在特征点初匹配时，提出一种尺度不变的D-P匹配算法。算法用Sift描述符描述特征点，然后根据描述符，利用最近邻搜索算法搜索匹配关系。该匹配算法对旋转、平移和尺度缩放具有不变性，鲁棒性较强。\n 针对建筑特点初匹配结果中存在的错误匹配问题，提出一种改进的图变换匹配算法。算法在初匹配的基础上，根据特征点之间的欧氏距离建立每幅图像的近邻图，通过对比图像的近邻图结构来确定错误匹配特征点，将错误匹配关系剔除，实现特征点的精匹配。最后通过对不同场景的建筑图像实验，验证了算法在正确匹配点对的查准比及错误匹配点对的查全比上均取得了较好结果，表明算法能有效提高建筑图像特征点的匹配精度性。

关键词：建筑测量图像处理特征点选取局部边缘角最优尺度不变特征变换算法匹配精度性

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基于视觉引导的转载机械臂自动对准控制方法研究

基于视觉引导的转载机械臂自动对准控制方法研究

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作者：刘小波长春工业大学

学位级别：硕士

随着光学、电子学、控制科学、机器人学等众多学科的蓬勃发展,在机器人控制领域,视觉控制是当前的研究热点之一。在工业机器人领域,视觉主要用途有:产品的外观检测,如医药生产上的瓶口检测;零部件的识别,如汽车行业上用于汽车零部件信... 详细信息

随着光学、电子学、控制科学、机器人学等众多学科的蓬勃发展,在机器人控制领域,视觉控制是当前的研究热点之一。在工业机器人领域,视觉主要用途有:产品的外观检测,如医药生产上的瓶口检测;零部件的识别,如汽车行业上用于汽车零部件信息数据的采集和追溯;引导和定位,如汽车行业冲压车间的机床在上下料时采用机器视觉来定位,则可以引导机械臂准确抓取;高精度检测,在精密度要求高的场合,肉眼达不到作业要求时,则需要用视觉设备代替人眼来执行作业。本文以基于视觉反馈的三自由度转载机械臂控制过程为研究对象,对该机械臂的运动学和动力学进行分析,通过视觉传感器进行图像采集,获得图像信息后完成图像处理以及图像特征提取与定位。本文主要工作如下:首先,论述了机器人视觉控制的研究现状,对基于位置的视觉伺服控制和基于图像特征的视觉控制进行了介绍;介绍了机械臂运动学的基础理论和转载机械臂的基本结构特征,以此为基础,利用MATLAB软件进行了正运动学和逆运动学仿真,实现了对运动学模型的验证。其次,利用拉格朗日方程建立了机械臂的动力学方程,得到了机械臂动力学模型。设计了基于模型补偿的机械臂PD控制,通过李雅普诺夫稳定性原理证明了机械臂轨迹跟踪控制系统的稳定性。仿真实验结果表明基于模型补偿的机械手PD控制器能够很好的跟踪期望轨迹。然后,对视觉检测系统进行了研究。在通过相机采集和传输图像的过程中,图像会因各种噪声源的干扰导致图像中包含噪声点的情况,在工业应用中这些噪声会对图像的识别结果造成误差,因此,消除这些噪声并突出图像中的有用信息,有利于得到更加准确的合作目标点的识别与定位结果,对摄像机采集到的图像信息进行了图像增强、平滑、边缘检测等处理。最后,对合作目标的识别做了研究,采用基于SIFT局部特征的识别方法进行识别。为了提高定位精度,在进行模板匹配后,使用图像矩算法来计算合作目标的准确位置。

关键词：机械臂运动学拉格朗日方程图像处理尺度不变特征变换算法

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局部特征完备性描述及其在图像分类中的应用

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计算机工程 2013年第9期39卷 210-213页

作者：李兆军霍宏方涛上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

针对图像分类过程中局部不变特征数量不确定性问题，提出一种局部不变特征的完备性表达方法。在分析多种局部邻域分布的基础上，构造灰度的尺度差值空间。在每个差值空间，将局部空间高斯分布关系加权汇总，得到完备性描述图，进而从完... 详细信息

针对图像分类过程中局部不变特征数量不确定性问题，提出一种局部不变特征的完备性表达方法。在分析多种局部邻域分布的基础上，构造灰度的尺度差值空间。在每个差值空间，将局部空间高斯分布关系加权汇总，得到完备性描述图，进而从完备性描述图上定位兴趣点。实验采用特征袋模型进行分类，结果表明，与传统方法相比，该方法能将分类精度提高5％～10％。

关键词：完备性局部不变尺度不变特征变换算法图像分类特征袋模型尺度空间

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基于图神经网络的三维数字化服装关键技术研究

基于图神经网络的三维数字化服装关键技术研究

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作者：周呈林北京服装学院

学位级别：硕士

服装是时尚科技和社会文化的复合载体,更是新时代人民对美好生活向往的形象展示。随着新一轮科技革命和服装产业变革的到来,传统服装产业的数字化转型推动了新生活方式的变革。直接对接消费需求,在服装新业态中推广大规模个性化定制,运... 详细信息

服装是时尚科技和社会文化的复合载体,更是新时代人民对美好生活向往的形象展示。随着新一轮科技革命和服装产业变革的到来,传统服装产业的数字化转型推动了新生活方式的变革。直接对接消费需求,在服装新业态中推广大规模个性化定制,运用数字化手段为广大消费者生产个性化产品已经成为服装产业的重点任务和发展趋势。服装3D人体特征识别、服装3D表征技术及可视化技术的精准性和实用化是数字化服装的关键技术领域。如何运用服装3D人体特征驱动服装3D数字版型的自动生成,以提高服装3D表征技术及可视化技术的精准性、实用性是服装产业新模式亟待解决的关键技术问题。本文聚焦3D数字化服装的研究热点,开展了3D服装人体特征识别、3D服装点云原型表征、3D服装点云原型分割、3D服装曲面造型及着装仿真等方面的研究。首先,改进了3D尺度不变特征变换(3D-SIFT)算法,使得改进后的算法能够更加准确地提取到3D扫描人体点云中的特征点。然后,提出了一种基于图神经网络的重构3D服装点云原型的方法。在此基础上,运用图神经网络对服装点云原型进行点云分割,并在最后,通过3D服装分片曲面重建、着装仿真的研究验证了本文方法的精确性和可视化效果。

关键词：尺度不变特征变换算法图神经网络点云分割曲面重建

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