光学 精密工程
2023, 31(24): 3630
1 长春理工大学 光电工程学院,长春
2 吉林省空间光电技术重点实验室,长春
针对传统探测方式对目标探测不到、看不清、图像轮廓和细节模糊等问题,采用红外与偏振探测相结合方式,通过对红外图像信息和偏振图像信息解算,解决在各种环境下探测不到、看不清的问题。针对目标局部特征提取过程数据量大、提取速度慢等问题,提出了一种改进的深度学习偏振图像局部特征提取SIFT算法。实验结果显示,该算法结合偏振成像和深度学习的优势,实现在简单或复杂背景下目标的特征快速提取,该算法对偏振图像局部特征提取速度快、提取精度高。该算法为目标的分类、识别与跟踪技术奠定理论基础。
偏振图像 局部特征 深度学习 尺度不变特征转换(SIFT)算法 神经网络 polarization image local characteristics deep learning scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm neural network
长春理工大学光电工程学院,吉林 长春 130022
由于待匹配图像存在视场差别且像素灰度存在非线性差异,异源图像在匹配过程中存在特征点稳定性弱、分布不均匀、匹配质量差等问题,基于此,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的图像特征点匹配算法。首先,特征点检测时,在尺度空间设置权重系数对各层图片分别设置网格,并结合图像的相位响应强度图采用四叉树的方法筛选出均匀分布且稳定的特征点。其次,重新构建了描述子,并以标准化欧氏距离代替欧氏距离对特征描述符进行度量,采用双向匹配策略进行粗匹配。最后,以随机抽样一致性(RANSAC)算法进行提纯。实验结果表明,所提算法可以提取到异源图像间可靠稳定的特征,提高特征点匹配的准确性。
成像系统 异源图像 图像匹配 尺度不变特征变换算法 特征点 激光与光电子学进展
2022, 59(12): 1211002
1 北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 北京智慧共享技术服务有限公司, 北京 100125
3 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司, 北京 102206
基于热成像的气体泄漏检测技术以其检测效率高、直观可视等优点,已成为石油天然气泄漏检测的重要手段,但常规的气体泄漏热成像检测方法需要检测人员从视频图像中主观地判断泄漏气体痕迹,容易发生漏检、误检。研究了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和支持向量机(SVM)的泄漏气体云团热成像检测算法,采用帧间差分法从红外图像序列中筛选目标区域;分别提取泄漏气体和干扰物的SIFT特征;使用SVM对候选区域进行目标判别,提取泄漏气体云团目标。针对真实复杂场景中包含乙烯、甲烷等的气体泄漏图像和运动人员、漂动树木、野草等干扰图像,建立了1000个典型目标图像数据库,通过图像检测仿真,可得所提算法对距10~150 m处的泄漏气体云团的分类准确率可达92.5%。结果表明,采用该检测方法可自动排除其他运动物体的干扰,有效检测出泄漏气体云团。
成像系统 热成像 气体泄漏检测 气体云团 尺度不变特征变换 支持向量机
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院大学,北京 100039
3 长春理工大学机电工程学院,吉林 长春 130022
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法配准可见光和合成孔径雷达(SAR)图像时性能较差的问题,提出了一种基于改进光学-SAR图像的SIFT(OS-SIFT)可见光和SAR图像配准算法。首先,利用非线性扩散滤波构建可见光和SAR图像的非线性扩散尺度空间,并采用多尺度Sobel算子和多尺度指数加权均值比算子分别计算可见光和SAR图像的一致性梯度信息。然后,用图像分块策略剔除尺度空间第一层后对尺度空间进行分块,在一致性梯度信息的基础上提取Harris特征点,得到稳定且均匀的点特征。基于梯度位置和方向直方图模板构建描述符并对其进行归一化处理,以克服影像间的非线性辐射差异。最后,利用欧氏距离进行特征匹配,并采用快速抽样一致性算法剔除误匹配。实验结果表明,相比联合位置、尺度和方向的SIFT算法和OS-SIFT算法,本算法的匹配率有明显提高,均方根误差也相对较低。
遥感 可见光图像 合成孔径雷达图像 尺度不变特征变换 非线性扩散滤波 分块策略 激光与光电子学进展
2022, 59(2): 0228006
激光雷达和相机融合系统可感知环境的几何尺寸和颜色信息,在多个领域中得到了广泛应用。为了准确融合两种信息,提出了一种基于自然特征点的激光雷达和相机外部参数标定方法。首先,在激光雷达自校正的基础上,利用激光雷达数据的强度信息对点云以中心投影的方式生成灰度图。然后,通过尺度不变特征变换算法对投影生成的灰度图和相机图像进行特征点提取和匹配。最后,以同名特征点得到的信息建立标定数学模型,并进行数据优化,标定出三维激光雷达系统和相机系统的外部参数。实验结果表明,该方法计算的点云到图像像素点的重投影误差为2.3 pixel,验证了该位姿标定方法的有效性和准确性。
机器视觉 激光雷达 强度信息 相机 外参标定 尺度不变特征变换 激光与光电子学进展
2022, 59(2): 0215003
1 山东黄金矿业(莱西)有限公司, 山东 青岛 266000
2 中国矿业大学信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221000
针对异源图像配准中传感器物理特性差异造成的待匹配特征维度较高、稳定性较弱、配准质量较差等问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的异源图像配准方法。该方法首先结合相位一致性和改进的SIFT算法获得稳定的特征,然后利用最近邻距离比方法进行初匹配,接着提出了一种联合误差与欧氏距离(JEED)方法进行再匹配,最后采用模式搜索尺度不变特征变换(MS-SIFT)方法优化匹配点对以提高图像配准质量。实验结果表明,相比于现有方法,所提方法能够提取可靠稳定的特征,获得了较高配准质量,同时提高了配准算法的实时性。
图像处理 异源图像 图像配准 特征点 尺度不变特征变换算法 分层区域 激光与光电子学进展
2021, 58(24): 2410003