检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2010年第5期27卷 1998-2000页

作者：刘瑞彭进业李展西北大学信息科学与技术学院西安710027

针对商标图像形状简单、颜色单一的特点,提出了一种基于简化SIFT特征的商标图像检索新方法。采用DoG算子在多尺度空间检测图像的关键点,并利用圆环域结构替代SIFT原来的方形结构,对SIFT特征描述符的生成方式进行改进,使其具有计算简单... 详细信息

针对商标图像形状简单、颜色单一的特点,提出了一种基于简化SIFT特征的商标图像检索新方法。采用DoG算子在多尺度空间检测图像的关键点,并利用圆环域结构替代SIFT原来的方形结构,对SIFT特征描述符的生成方式进行改进,使其具有计算简单、抗几何畸变性、抗旋转性等优点;然后在关键点匹配过程中,采用RANSAC算法去除错误匹配,从而提高匹配的稳定性与精确性。实验结果表明,该方法比原SIFT方法具有更快的计算速度和更高的匹配精度,能很好地应用在商标图像检索系统中。

关键词：商标图像 SIFT特征图像匹配图像检索随机抽样一致性算法

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RANSAC算法的自适应T_(c,d)预检验

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中国图象图形学报 2009年第5期14卷 973-977页

作者：田文王宏远徐帆方磊华中科技大学电子与信息工程系武汉430074

随机抽样一致性算法是计算机视觉领域应用最广泛的鲁棒性算法。为了进一步提高RANSAC算法的运算速度,首先在介绍RANSAC算法的Tc,d预检验加速模型的基础上,提出了一种两步法用来实现优化的预检验参数选择;然后基于这种优化选择方法提出... 详细信息

随机抽样一致性算法是计算机视觉领域应用最广泛的鲁棒性算法。为了进一步提高RANSAC算法的运算速度,首先在介绍RANSAC算法的Tc,d预检验加速模型的基础上,提出了一种两步法用来实现优化的预检验参数选择;然后基于这种优化选择方法提出了自适应Tc,d预检验的新算法,从而实现了不依赖用户选择的RANSAC算法的自适应加速。基于窄基线和宽基线图像对的极线几何计算的实验表明,该新算法相对于标准RANSAC算法的运算速度平均提升超过了400%。

关键词：随机抽样一致性算法预检验鲁棒性估计基础矩阵局部优化

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一种新的消失点检测算法

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电子与信息学报 2006年第8期28卷 1458-1462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

该文在随机抽样一致性算法基础上,提出了一个基于预检验的随机抽样一致性PreviewmodelParametersEvaluationRANSAC(PERANSAC)消失点估计算法:该算法在原始RANSAC算法消失点检验前,加入一个预检验步骤,在保证计算结果精度不变的前提下,... 详细信息

该文在随机抽样一致性算法基础上,提出了一个基于预检验的随机抽样一致性PreviewmodelParametersEvaluationRANSAC(PERANSAC)消失点估计算法:该算法在原始RANSAC算法消失点检验前,加入一个预检验步骤,在保证计算结果精度不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的消失点,减少了检验的计算量,大大提高了算法的整体效率。大量的实验结果表明,该算法的计算精度与RANSAC算法精度保持一致,计算速度远高于RANSAC算法。

关键词：消失点 Robust 随机抽样一致性算法预检验的随机抽样一致性算法

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基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

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计算机应用 2008年第1期28卷 191-194页

作者：张朝伟周焰吴思励林洪涛空军雷达学院信息与指挥自动化系武汉430019

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效... 详细信息

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。

关键词：图像配准尺度不变特征转换算法图像拼接随机抽样一致性算法

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图像匹配中去除误配的对抗性优化方法的改进

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计算机应用 2012年第11期32卷 3157-3160页

作者：薛振华王萍张楚涵蔡思佳天津大学理学院天津300072

将对抗性优化方法用于图像匹配中的去除误配,容易将正确匹配对也移除,尤其是在迭代次数较多的时候。针对该缺陷,限制对抗性优化方法的迭代次数,并增加后续处理过程,以类似随机抽样一致性(RANSAC)的方法来重新估计单应性矩阵。实验结果表... 详细信息

将对抗性优化方法用于图像匹配中的去除误配,容易将正确匹配对也移除,尤其是在迭代次数较多的时候。针对该缺陷,限制对抗性优化方法的迭代次数,并增加后续处理过程,以类似随机抽样一致性(RANSAC)的方法来重新估计单应性矩阵。实验结果表明,改进的方法能保留几乎所有正确匹配,并且具有更小的均方根误差。尤其是在计算速度方面,改进的方法比原方法的计算时间缩短了一半以上。

关键词：图像匹配误匹配对抗性优化随机抽样一致性算法单应性矩阵

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车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取

车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取

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作者：冯义从西南交通大学

学位级别：博士

车载LiDAR扫描测量由于高效率、高精度、高密度和实时获取三维空间坐标信息等优势,已成为“智慧城市”建设中三维数字城市模型信息采集的主要方式之一。车载LiDAR获取的数字城市点云具有三维离散性、高密度和海量性特点,测量对象包含地... 详细信息

车载LiDAR扫描测量由于高效率、高精度、高密度和实时获取三维空间坐标信息等优势,已成为“智慧城市”建设中三维数字城市模型信息采集的主要方式之一。车载LiDAR获取的数字城市点云具有三维离散性、高密度和海量性特点,测量对象包含地面点、线杆、低矮灌木、树木、行人、建筑物立面信息以及部分低矮建筑物的顶面、粗差点等复杂信息。如何高效率、高精度地从点云数据中自动提取建筑物立面信息,成为车载LiDAR点云应用于数字城市建模的主要任务之一,也是目前车载LiDAR点云数据后处理的难题。车载LiDAR点云数据中提取建筑物立面信息首先要建立点云数据索引,然后分离出地物点和地面点,再从地物点中识别建筑物数据,最后提取出建筑物立面信息。车载LiDAR点云是三维离散分布、海量化的数据,应用现有的常规八叉树、规则格网等进行海量点云索引构建时效率较低。而且车载LiDAR获取的城市点云数据中地面点与低矮灌木交界、低矮浅丘等地形变化区域,应用基于扫描线、固定坡度等现有滤波算法不能随着地形的变化自动调整,难以准确区分地面点和非地面点。滤波后的地物点,通常的算法难以从含有建筑物、树木、线杆类、行人等多种多样的地物信息中自动准确识别出建筑物点云数据。即使是普遍认同的随机抽样一致性算法（Random sample Consensus, RANSAC）算法,在自动提取建筑物立面信息时,也容易出现平面分割过度、共面点归属判断和伪平面问题。本文在车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取研究中,首先汲取3D规则格网和线性八叉树优点,利用哈希表对八叉树结点存储进行优化,采用3DGridHashOctree索引算法为车载LiDAR点云后处理建立高效的索引基础,实现高效构建海量的三维离散点云索引。然后在地面点和地物点的分类过程中,根据城市地面具有连续性、局部平整性的特点,改进坡度滤波算法的种子点选取和区域增长规则,提出地形自适应的地面点滤波算法进行地面点和地物点的自动滤波,解决了基于扫描线、固定坡度等现有滤波算法阈值不能随着地形的变化自动调整问题,提高了地面点和地物点自动分类的准确性。分类出地物点集后,再根据地物对象的自然特征、空间特征以及拓扑关系,和同类地物的扫描点密度、空间分布、空间形态等共性知识规则,通过建立地物分类规则知识库和判别规则,依据知识库进行建筑物、树木、线杆和行人等地物目标的自动识别和分类,解决人工辅助地物分类的低效率问题。最后通过分析平面过度分割、共面点空间位置关系和伪平面产生的原因,改进常规RANSAC算法为I-RANSAC算法,根据平面法线和距离判断实现过度分割平面合并,应用固定距离临近球辅助判断共面点归属、消除伪平面,实现建筑物立面点云中平面信息的自动提取。本文根据研究算法开发的车载LiDAR点云数据后处理软件,通过Trimble车载LiDAR获取的实测数据和必要的模拟数据,进行点云数据快速索引构建、地面点和地物点自动滤波、地物自动识别分类和建筑物立面信息的自动提取等实验。试验结果表明,3DGridHashOctree的索引构建效率和检索效率比3DGridOctree算法提高35%和55%左右,解决了海量三维离散点云的索引快速构建和检索问题；地形自适应滤波方法实现了城市点云地形复杂区域的地面点和非地面点自动正确分类,可为建筑物、树木等地物分类提供较精确的地物点子集,同时较精确的地面点云,也有利于如道路信息提取等研究；利用知识库的地物自动分类方法可实现地物点集中建筑物等不同地物的自动识别与分类,同时获得树木、线杆等不同地物的独立点云；I-RANSAC方法可实现建筑物立面信息中平面点云自动分割和提取,为建筑物的平面特征提取、三维建模提供精确的平面点云子集,解决人工辅助处理效率较低问题。实测数据实验证明研究的车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取算法正确有效,软件可行、实用。

关键词：车载LiDAR 索引构建地形自适应知识库随机抽样一致性算法

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地形特征约束下的失真DEM修复方法

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测绘通报 2017年第8期 56-61页

作者：周波徐俊波安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室安徽合肥230031 合肥工业大学安徽宣城242000

数字高程模型(DEM)在描述地形时会存在一定程度的失真现象,对失真DEM进行修复可以有效地提高其精度及保真度。本文针对DEM在描述规则地形时存在的失真现象,提出了用地形特征约束失真DEM形态结构的失真修复方法,以规则地形中的平地结构... 详细信息

数字高程模型(DEM)在描述地形时会存在一定程度的失真现象,对失真DEM进行修复可以有效地提高其精度及保真度。本文针对DEM在描述规则地形时存在的失真现象,提出了用地形特征约束失真DEM形态结构的失真修复方法,以规则地形中的平地结构地形为例,进行了失真修复试验。首先根据地形特征确定平地地形的DEM应为平面结构,再采用最小二乘法(LS)及随机抽样一致性算法(RANSAC)对其平面方程进行参数估计,进而得到修复的DEM数据。试验结果表明,本文所提的修复方法有效可行,修复后的DEM数据不仅提高了精度,还能充分地反映原地形的地形特征。两种修复算法的修复能力相接近,当存在大量格网点时,都能达到很好的修复效果,但RANSAC更能适应高程异常的情况,鲁棒性更好。

关键词：数字高程模型地形特征最小二乘法随机抽样一致性算法失真修复

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ICP算法在地磁辅助导航中的应用

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航天控制 2007年第6期25卷 17-21,26页

作者：吴美平刘颖胡小平国防科技大学机电工程与自动化学院长沙410073

利用地磁信息进行辅助导航是组合导航技术研究的新方向。文中对地磁辅助导航的原理和发展现状进行了介绍,并在分析地磁特征的基础上,研究了利用地磁异常特征进行ICP匹配定位的方法。根据应用环境,对ICP算法进行了以下改进:首先,受模拟... 详细信息

利用地磁信息进行辅助导航是组合导航技术研究的新方向。文中对地磁辅助导航的原理和发展现状进行了介绍,并在分析地磁特征的基础上,研究了利用地磁异常特征进行ICP匹配定位的方法。根据应用环境,对ICP算法进行了以下改进:首先,受模拟退火法的启发,提出采用扇形扫描法搜索最优匹配,推动ICP算法向全局最优迭代;其次,结合RANSAC法,有效地剔除了地磁测量中的野值点,提高了算法的鲁棒性。仿真结果证实了改进算法的良好性能。

关键词： ICP算法地磁匹配随机抽样一致性算法鲁棒估计地磁辅助导航

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基于双目视觉与网格光的三维人脸重建研究

基于双目视觉与网格光的三维人脸重建研究

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作者：石磊上海交通大学

学位级别：博士

三维人脸重建(人脸建模)是多媒体领域一个极富挑战性的课题，人脸的三维模型在诸多领域都有应用，诸如电话会议、虚拟现实、动画与人脸识别、刑事鉴别等。为了逼真地重建三维入脸，学者们已经尝试了许多途径。这些方法可分为以下几类：... 详细信息

三维人脸重建(人脸建模)是多媒体领域一个极富挑战性的课题，人脸的三维模型在诸多领域都有应用，诸如电话会议、虚拟现实、动画与人脸识别、刑事鉴别等。为了逼真地重建三维入脸，学者们已经尝试了许多途径。这些方法可分为以下几类：基于三维扫描装置的人脸重建、基于形变模型的人脸重建以及基于图像的人脸重建。利用三维扫描装置建立的人脸模型精度较高、数据量也很大，但成本也比较高。基于形变模型的人脸重建方法可以实现人脸自动建模，然而所建立的模型质量高度依赖于形变模型，并不适用于与普通个体差异过大的建模对象。基于图像的人脸重建只需利用摄像机或数码相机获取目标人脸的图像，借助图像信息建立三维人脸模型，成本较低，但通常很难从二维图像中抽取足够的人脸几何信息。\n 考虑过这些方法的优缺点之后，本论文提出了一个借助网格光从两张二维图像中重建三维人脸的方法。本论文使用的网格光可以增加目标脸部的纹理、便利特征点匹配。为了保护皮肤和眼睛并且降低成本，论文里使用普通白光光源作为投影光源。最终，论文依据双目视觉的原理计算人脸的三维信息，再利用B样条(NURBS)重建三维人脸曲面。本论文主要开展了以下几方面的研究工作：\n 1.论文提出了一个基于一维标定杆的双目视觉系统的标定方法，该方法依赖六对不同角度的绕一端旋转的标定杆的图像，首先获取相机的内部参数与特征点的三维坐标，然后依据角对应的原理，计算相机之间的外部参数，在论文里还进一步讨论了这种方法必须避免的情况。通过与Zhang的方法的结果对比，并且计算标定杆上三点间距离的比值，证明了该方法简单有效。\n 2.由于使用普通白光光源作为投影光源，使得投影条纹的质量下降，传统的细化与抽取条纹方法不适应这种情况；为了细化与抽取网格条纹，论文使用了一个新的基于边缘信息的分水岭算法；使用分水岭算法可以精确地抽取条纹，但是分水岭算法容易受背景和噪声的影响，产生过分割现象；论文首先通过预处理减轻噪声与背景信息的影响，然后获取条纹边缘信息，这些边缘信息为合并过分割的小区域提供了很好的参考。由于分水岭线只有一个像素宽，论文可以实现同时进行网格条纹的提取与细化。\n 3.为了获取网格交叉点的精确的位置、连接关系以及它们的标记，论文提出了一个基于图形连接性的新算法，该算法不需要提出一个包含所有情况的条件集，只需要计算平均点坐标与欧拉距离，然后利用它们提取所有网格交叉点的坐标，再利用补偿算法处理特殊情况；这种算法不需要考虑每一种网格交叉点的可能位置，也避免了遗漏真实的交叉点。\n 4.为了便利交叉点匹配，网格条纹是以十字轴为基础均匀分布的；在已确定十字轴的中央交叉点之后，十字轴上其它的交叉点和其它条纹的交叉点将以这些交叉点为基础进行标记；在依据同样的原则标记左、右目图像中的交叉点后，建立一个标记集合，这个标记集合和随机抽样一致性算法(RANSAC)使得一个迭代扩张的立体匹配更为精确。\n 5.重建的人脸模型依据双目视觉的原理计算采样点的三维信息。为了提高系统的精确度，论文使用了一个宽基线的系统，还采取了一些措施来补偿我们的特征点的提取算法所带来的误差。在本论文里，分别利用真实人脸与模型人头重建了一些三维人脸模型，这些模型大都效果逼真；失败的模型则说明了一些重建人脸模型过程中必须注意的问题。

关键词：三维人脸重建网格光双目视觉随机抽样一致性算法标记约束图像抽取

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一种用于螺纹桶内壁图像拼接的匹配方法

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河南科技大学学报（自然科学版） 2017年第5期38卷 37-42页

作者：雷博文石英武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法。先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点... 详细信息

针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法。先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点。利用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)匹配特征点,结合坐标比较和随机抽样一致性算法(RANSAC)进一步剔除误匹配,最终匹配正确率达到99%以上。实验结果表明:基于标定区域内的特征提取及匹配约束条件可提高匹配速度和精度。相比传统匹配方法,本文匹配方法对相似性较高的螺纹图像匹配具有鲁棒性和优越性,适用于螺纹桶内壁图像的全景拼接。

关键词：图像匹配畸变校正尺度不变特征变换随机抽样一致性算法

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