检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2012年第11期38卷 1804-1814页

作者：李展张庆丰孟小华梁鹏刘玉葆暨南大学信息科学与技术学院计算机科学系广州510632 广东技术师范学院计算机科学学院广州510665 中山大学信息科学与技术学院计算机科学系广州510275

针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution,SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进... 详细信息

针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution,SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进行特征描述符向量的初匹配,并用随机抽样一致性(Random sample consensus,RANSAC)算法消除误匹配提高配准精度.计算变换参数后,将低分辨率图像(Low-resolution,LR)像素点映射到高分辨率(How-resolution,HR)网格,最后利用像素可信度加权算法填充缺失像素值,重建更高分辨率的图像.实验表明,本文算法能精确估计图像序列的缩放因子,可以有效处理仿射变换模型,对配准误差也具有一定的鲁棒性.算法从实质上提高了多分辨率尺度图像序列的分辨率,尤其在低分辨率帧数较少可用于重建的信息量严重不足时也能获得比较满意的重建效果.

关键词：超分辨率重建尺度不变特征转换多分辨率尺度随机抽样一致性算法仿射变换

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基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法

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光学学报 2017年第3期37卷 253-261页

作者：程梦娇申夏晶肖江剑宋文祥上海大学机电工程与自动化学院上海200072 中国科学院宁波材料技术与工程研究所浙江宁波315201

由于鱼眼相机成像存在较大的畸变,采用二维标定板的方法难以在图像边缘区域获得准确可靠的角点,从而导致标定精度下降,而传统的三维标定法存在标定场建造复杂,特征点数目有限等问题。为此,提出一种基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法... 详细信息

由于鱼眼相机成像存在较大的畸变,采用二维标定板的方法难以在图像边缘区域获得准确可靠的角点,从而导致标定精度下降,而传统的三维标定法存在标定场建造复杂,特征点数目有限等问题。为此,提出一种基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法。该方法首先通过激光扫描仪获取室内标定空间的三维点云图,然后利用尺寸不变特征变换匹配方法得到点云图与待标定相机照片的对应点的匹配关系,并进行分块随机抽样一致性(RANSAC)筛选,再根据对应点的图像坐标和物理坐标进行三维RANSAC筛选,估算最终的鱼眼相机内外参数。与经典的张正友标定法及其改进方法相比,该方法能够获得更多的有效特征点,使标定精度明显改善,从而较好地实现鱼眼相机的畸变校正。该方法简便、精确,有广泛的适用性。

关键词：机器视觉鱼眼相机标定激光扫描尺寸不变特征变换匹配随机抽样一致性算法

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基础矩阵估计的聚类分析算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2005年第10期17卷 2251-2256页

作者：陈付幸王润生国防科学技术大学ATR国家重点实验室长沙410073

提出一种基于聚类分析的Robust基础矩阵估计算法.该算法用高斯混合模型描述匹配点估计余差,采用改进的分裂合并EM算法对匹配点估计余差进行聚类分析,根据分类结果及平均余差最小规则筛选出正确匹配点类别,抛弃错误匹配点;最后,用M估计... 详细信息

提出一种基于聚类分析的Robust基础矩阵估计算法.该算法用高斯混合模型描述匹配点估计余差,采用改进的分裂合并EM算法对匹配点估计余差进行聚类分析,根据分类结果及平均余差最小规则筛选出正确匹配点类别,抛弃错误匹配点;最后,用M估计算法对筛选出的正确匹配点进行迭代求精.大量实验结果表明,文中算法比随机抽样一致性算法的估计精度高,且计算效率高.

关键词：基础矩阵高斯混合模型鲁棒性随机抽样一致性算法 EM算法分裂合并EM算法

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基于区域生长顺序聚类-RANSAC的水稻苗带中心线检测

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农业工程学报 2023年第7期39卷 47-57页

作者：傅灯斌江茜齐龙邢航陈芷莹杨秀丽华南农业大学工程学院广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州510642

为提高水稻苗带中心线检测的适应性和实时性,满足巡田机器人导航的低成本、轻量级计算、高实时性需求,针对水稻苗带中心线检测结果容易受到光照变化和机器震动等原因产生图像噪声影响的问题,该研究以返青期和分蘖初期水稻秧苗为研究对象... 详细信息

为提高水稻苗带中心线检测的适应性和实时性,满足巡田机器人导航的低成本、轻量级计算、高实时性需求,针对水稻苗带中心线检测结果容易受到光照变化和机器震动等原因产生图像噪声影响的问题,该研究以返青期和分蘖初期水稻秧苗为研究对象,提出基于区域生长顺序聚类-随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)的水稻苗带中心线检测方法。首先,对采集的水稻秧苗图像运用归一化超绿特征法(excess green,ExG)和最大类间方差法(Otsu)分割水田背景和秧苗区域,应用先腐蚀后开运算的形态学方法去除秧苗图像噪声点;然后,采用基于水平带的秧苗轮廓质心检测方法提取秧苗特征点,利用区域生长顺序聚类方法将同一秧苗行的特征点聚成一类;最后,通过RANSAC算法拟合苗带中心线,从而得到巡田机器人视觉导航基准线。试验结果表明:该方法对返青期和分蘖初期水稻苗带中心线检测率均在97%以上,比已有YOLOv3算法提高6.12个百分点,比基于区域生长均值漂移聚类算法降低2.41个百分点;平均误差角度为2.34°,比已有YOLOv3算法高1.37°,比基于区域生长均值漂移聚类算法低0.12°,平均每帧图像检测时间为15.53 ms,比已有YOLOv3算法缩短81.19%,比基于区域生长均值漂移聚类算法缩短82.74%,本文方法在保证检测精度的基础上,大幅提升了检测速度,具有良好的适应性和实时性。研究结果可为巡田机器人视觉导航提供参考。

关键词：水稻视觉导航苗带中心线区域生长顺序聚类随机抽样一致性算法

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基于3D激光雷达的鸡舍通道中心线检测方法

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农业工程学报 2024年第9期40卷 173-181页

作者：韩雨晓李帅王宁安娅军张漫李寒中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

针对笼养鸡舍环境下光照强度弱、作业通道内狭小导致机器人巡检时通道中心线检测困难的问题,该研究利用3D激光雷达对鸡舍通道中心线进行获取。首先通过机器人搭载的3D激光雷达对鸡舍作业通道信息进行采集,利用直通滤波、地面点滤波、体... 详细信息

针对笼养鸡舍环境下光照强度弱、作业通道内狭小导致机器人巡检时通道中心线检测困难的问题,该研究利用3D激光雷达对鸡舍通道中心线进行获取。首先通过机器人搭载的3D激光雷达对鸡舍作业通道信息进行采集,利用直通滤波、地面点滤波、体素滤波、统计滤波和平面投影对获取的3D激光雷达点云数据进行预处理,获取XOY平面上的点云数据。通过改变K-means聚类初始点选择方式和聚类函数对预处理后的点云数据进行数据分类。利用改进RANSAC算法对分类后的数据进行处理,提取通道中心线。试验结果表明该研究提出的改进K-means聚类算法平均耗时6.98 ms,相较于传统的K-means聚类算法平均耗时减少了29.40 ms,准确率提高了82.41%。该研究提出的改进RANSAC算法中心线提取准确率为93.66%、平均误差角为0.89°、平均耗时为3.97 ms,比LSM算法得到的平均绝对误差角高0.14°,平均耗时减少6.15 ms。表明该研究提出的鸡舍通道中心线检测方法基本满足笼养鸡舍环境实时自主导航的需求,为巡检机器人在鸡舍作业通道内进行激光雷达导航提供了技术支撑。

关键词：导航机器人激光雷达鸡舍 K-means聚类随机抽样一致性算法中心线拟合

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改进的RANSAC算法在三维点云配准中的应用

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激光与光电子学进展 2018年第10期55卷 159-165页

作者：刘美菊王旭东李凌燕高恩阳沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168

传统随机抽样一致性(RANSAC)算法只能进行粗配准,且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合,得到特征描述子,然后采用预估计和三维栅格分割法改进... 详细信息

传统随机抽样一致性(RANSAC)算法只能进行粗配准,且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合,得到特征描述子,然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法,最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明,本文算法能快速精确地剔除误匹配点,进行仿射变换矩阵求解,无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势,在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性,并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。

关键词：成像系统点云配准随机抽样一致性算法预估计三维栅格分割

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带工程约束且可剔除错误点船体分段点集匹配方法

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大连理工大学学报 2019年第1期59卷 53-62页

作者：管官廖红玲杨蕖大连理工大学船舶CAD工程中心辽宁大连116024 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室辽宁大连116024

为了有效提高船体分段测量点集与理论点集的精准匹配技术,提出了一种自动剔除错误点且考虑工程约束的船体分段点集匹配方法.该方法分为粗匹配与精匹配两步,粗匹配采用改进的随机抽样一致性算法实现了快速剔除错误点,同时基于奇异值分解... 详细信息

为了有效提高船体分段测量点集与理论点集的精准匹配技术,提出了一种自动剔除错误点且考虑工程约束的船体分段点集匹配方法.该方法分为粗匹配与精匹配两步,粗匹配采用改进的随机抽样一致性算法实现了快速剔除错误点,同时基于奇异值分解法确定了刚性变换矩阵,获得了较准确的匹配初值;精匹配利用层次分析法自动获得了工程约束权值,采用权值向量将工程约束引入多目标函数中,通过求解多目标模型获得匹配结果.实例表明,该方法可快速自动剔除错误点,在考虑工程约束的条件下获得较精确的合理结果,为船体分段后续的搭载提供了依据.

关键词：船体分段点集匹配剔除错误点随机抽样一致性算法工程约束权值向量层次分析法

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基于改进AKAZE算法的快速图像配准方法

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激光与光电子学进展 2023年第6期60卷 80-86页

作者：赵卫东刘俊德王慢慢李丹安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032

针对无人机影像匹配容易出现匹配速率低、鲁棒性差的问题,提出一种改进AKAZE(accelerate-KAZE)算法的快速图像匹配方法.首先,在特征提取阶段,使用AKAZE算法对非线性尺度空间进行构建,采用fast retina keypoint(FREAK)描述符对特征点进... 详细信息

针对无人机影像匹配容易出现匹配速率低、鲁棒性差的问题,提出一种改进AKAZE(accelerate-KAZE)算法的快速图像匹配方法.首先,在特征提取阶段,使用AKAZE算法对非线性尺度空间进行构建,采用fast retina keypoint(FREAK)描述符对特征点进行有效描述;之后,利用基于网格的运动估计(GMS)方法对所获得特征点进行预匹配,并进行鲁棒性优良的区分;最后,在随机抽样一致性(RANSAC)算法的基础上对匹配结果进行进一步筛选.为了验证所提方法的有效性,使用Oxford标准图像数据集和RSSCN7遥感图像数据集进行实验,对所提方法与改进AKAZE、ORB、KAZE、SIFT+FREAK算法进行对比,确保所提方法在保持较高准确率的同时能够实现快速的图像配准.在图像光照变化、模糊变换及压缩变换下,所提方法能够保持较好的鲁棒性,可以满足无人机影像实时匹配的需求.

关键词：图像处理特征匹配 FREAK 网格运动估计随机抽样一致性算法

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基于点云驱动的DD马达端面全跳动测量

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激光与光电子学进展 2023年第12期60卷 340-349页

作者：周虎舒登登吴重军王琪冰东华大学机械工程学院上海201620 森赫电梯股份有限公司浙江湖州313009 中国计量大学机电工程学院浙江杭州200031

direct driver(DD)马达的端面全跳动直接影响着其定位精度。由于端面全跳动测量复杂,实际生产中一般使用千分表测量其端面跳动来近似替代。此方法易损坏被测物的表面,效率低下且精度不高。针对上述问题,提出一种基于点云驱动的DD马达端... 详细信息

direct driver(DD)马达的端面全跳动直接影响着其定位精度。由于端面全跳动测量复杂,实际生产中一般使用千分表测量其端面跳动来近似替代。此方法易损坏被测物的表面,效率低下且精度不高。针对上述问题,提出一种基于点云驱动的DD马达端面全跳动测量方法。首先,采用线激光传感器获得DD马达表面的点云,该传感器使用激光三角测量法测量被测物的距离,Z轴测量精度为1.8~3.0μm,重复精度为0.4μm;其次,使用均匀下采样算法压缩点云;接着,设计一种基于曲率和密度的混合分割算法分割压缩后的点云,获得DD马达工作面的点云;然后,对工作面点云进行异常值分析,并采用基于拉依达准则的算法将异常值剔除;最后,使用随机抽样一致性算法对点云进行平面拟合,获得点云平面方程,并将该平面作为基准面计算DD马达的端面全跳动。实验结果表明,所提方法测量结果为16.8458μm,与参考结果(15μm)在微米级别上误差为12%左右,满足工业精度要求,有效验证了所提方法的优越性。此外,还基于点云库、Qt和Visual Studio平台开发了DD马达端面全跳动测量软件,实现了数据显示、点云处理、一键测量、数据管理等功能。

关键词：机器视觉端面全跳动点云处理线激光 direct driver马达随机抽样一致性算法

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基于改进随机Hough变换的直线检测算法

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激光与光电子学进展 2019年第5期56卷 58-65页

作者：徐超平雪良江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江苏无锡214122

针对标准Hough变换在直线检测中存在的问题,提出了一种基于改进随机Hough变换的直线检测算法。利用8邻域搜索对边缘图像像素点进行了聚类分组;提出了像素点梯度方向差分概念,求出每一个边缘分组中相邻像素点的梯度方向差分,从而进行直... 详细信息

针对标准Hough变换在直线检测中存在的问题,提出了一种基于改进随机Hough变换的直线检测算法。利用8邻域搜索对边缘图像像素点进行了聚类分组;提出了像素点梯度方向差分概念,求出每一个边缘分组中相邻像素点的梯度方向差分,从而进行直线预检测,排除不含直线特征的边缘组;基于随机抽样一致性算法,提出了一种带有直线参数模型预检验的改进随机Hough变换算法。研究结果表明,该算法有效解决了标准Hough变换中的问题,改善了直线检测过程中的误检情况,具有检测速度快、检测精度高的优点。

关键词：图像处理直线检测随机Hough变换梯度方向差分随机抽样一致性算法

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