1 武汉科技大学 信息科学与工程学院,湖北 武汉 430080
2 武汉科技大学 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,湖北 武汉 430080
针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率,并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测,筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配;其次,采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量,提高算法运行效率;最后,根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯,有效减少误匹配。实验结果表明,本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法,相比传统的SIFT算法,匹配精度提高了约10%,算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下,正确匹配率在93%以上。
SIFT算法 高斯金字塔 自适应阈值 特征描述符 图像匹配 SIFT algorithm Gaussian pyramid adaptive thresholds feature descriptor image matching
1 北京空间机电研究所,北京 100094
2 先进光学遥感技术北京市重点实验室,北京 100094
3 中国人民解放军63768部队,西安 710000
特征点提取与匹配是遥感图像处理中关键的一环,目前成熟的算法大多面向对地成像类型的遥感图像,对于空间目标的遥感图像,没有考虑成像条件与探测平台的影响因素,特征点匹配质量较差。针对空间目标的匹配精度不高这一问题,文章提出了一种基于聚类的特征点匹配算法。首先,根据空间目标的重复弱纹理进行特征点提取与描述,再利用特征点的空间位置进行聚类,并对特征点簇进行匹配;之后将特征点的主方向减去目标整体方向,利用特征点主方向对每一个点簇进行再分组,并完成特征点匹配;最后利用最近邻次近邻比率方法和随机样本一致算法(RANSAC)剔除外点。采用该特征点匹配方法进行的模拟成像数据实验结果表明,对于空间目标图像,基于聚类的特征点匹配较直接匹配,匹配数量的提升最高可达50%,重投影误差优于1/4个像元。文章提出的这一方法使用目前通用的各种特征描述子,能够大幅度提高空间目标图像特征点匹配的数量与精度。
特征点匹配 聚类 结构张量 重复纹理 空间目标 feature point matching clustering structural tensors repeated texture spatial object
汕头大学 工学院 机械工程系, 广东 汕头 515063
视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题,为此,本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先,在代价计算阶段,通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值,从而优化绝对差之和(Sum of Absolute Differences,SAD)算法的计算精度。接着,基于Census变换改进二进制链码方式,将邻域内像素的平均灰度值与梯度图像的灰度均值相融合,进而建立左右图像对应点的判断依据并优化其编码长度。然后,构建基于十字交叉法与改进的引导滤波器相融合的聚合方法,从而实现视差值再分配,以降低误匹配率。最后,通过赢家通吃(Winner Take All,WTA)算法获取初始视差,并采用左右一致性检测方法及亚像素法提高匹配精度,从而获取最终的视差结果。实验结果表明,在Middlebury数据集的测试中,所提SAD-Census算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率为分别为2.67%和5.69%,测量200~900 mm距离的平均误差小于2%;而实际三维测量的最大误差为1.5%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。
机器视觉 立体匹配 SAD-Census变换 十字交叉法 引导滤波 machine vision stereo matching SAD-Census transform cross method guided filtering
1 西北工业大学 无人系统技术研究院,陕西西安70072
2 中国人民解放军军事科学院 国防科技创新研究院,北京100850
针对室内弱纹理环境下基于点特征的视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)存在的轨迹漂移等问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉SLAM系统,并对线特征的提取与匹配问题展开研究。为了提高线特征的质量,通过长度与梯度抑制、短线合并等方法,进一步改进LSD(Line Segment Detector)线特征提取方法。同时,通过将匹配问题转换为优化问题,并利用几何约束构建代价函数,提出了一种基于几何约束的快速线段三角化方法。实验结果表明,本文所提方法在多个数据集上的表现都优于基于描述子的传统方法,尤其在室内弱纹理场景下,其平均匹配精度达到91.67%,平均匹配时间仅需7.4 ms。基于此方法,双目视觉SLAM系统在弱纹理数据集上与已有算法ORBSLAM2,PL-SLAM的定位误差分别为1.24,7.49,3.67 m,定位精度优于现有算法。
双目视觉 线特征提取 视觉同步定位与建图 特征匹配 binocular vision line features vision simultaneous localization and mapping feature matching
1 中国地质大学(武汉) 自动化学院,湖北武汉430074
2 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,湖北武汉430074
3 地球探测智能化技术教育部工程研究中心,湖北武汉40074
4 中国科学院 微小卫星创新研究院,上海201203
5 上海微小卫星工程中心,上海201203
为解决基于深度学习的立体匹配方法面临着网络规模大、网络结构复杂等问题,提出了一个网络规模较小、精度较高的网络结构。该网络在特征提取模块删减修改了复杂冗余的残差层并引入了空洞卷积金字塔池化模块来扩大视野范围,提取更多有用的上下文信息;在代价计算模块中使用了三维卷积层以成本聚合提升立体匹配的精度;最后,在代价聚合模块引用了双边格网模块以较低分辨率的成本量来获取精度较高的视差图。将该网络在KITTI 2015数据集和Scene Flow数据集等主流数据集上进行实验,结果显示,相较于其他主流优秀网络类如金字塔立体匹配网络(Pyramid Stereo Matching Network ,PSM-Net),网络规模参数量减少了约38%,并取得了较高的实验精度,其中Scene Flow数据集的终点误差(End-point Error,EPE)为0.86,是一个同时兼顾速度与精度的立体匹配网络。
计算机视觉 立体匹配 人工神经网络 视差 computer vision stereo matching artificial neural network parallax
1 河南工程学院材料工程学院河南省电子陶瓷材料与应用重点实验室,河南 郑州 451191
2 南开大学物理科学学院,天津 300071
3 郑州卓而泰新材料科技有限公司,河南 郑州 450016
双晶匹配电光Q开关能够利用晶体的最大有效电光系数,大幅降低半波电压,具有重要的应用价值,但其消光比易受多种因素的制约。系统分析了影响双晶电光Q开关消光比的各个因素,建立了包含光学不均匀性、晶向偏离、两晶体温度变化、长度偏差及温差等参数的系列相位延迟公式,由此分析计算了各因素的容差范围。结果表明:光学不均匀性、两晶体的长度偏差和温差是影响消光比的关键因素;当仅考虑单一变量时,消光比与此变量的平方成反比;同时,晶体长度对消光比也有显著影响,当光学不均匀性、晶向偏离、温差一定时,消光比与晶体长度的平方成反比。制备了两种不同尺寸的双晶钽酸锂电光Q开关,实验证实长度较短的Q开关的双晶匹配质量更好,消光比更高,其消光比主要受光学不均匀性的限制。研究结果可为高消光比双晶电光Q开关的研制提供重要指导。
激光光学 光开关器件 电光调Q 双晶匹配 消光比 钽酸锂晶体
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 100049
3 西南交通大学-利兹学院,四川 成都 610097
为解决无人机在室外实际飞行时的自主避障问题,提出一种基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法。首先,引入Ghost模块改进YOLOv5中的CBL和CSP_X单元,使用作为回归损失函数,并将非极大值抑制修改为以优化损失函数;其次,对双目相机进行标定和校正;使用ORB特征点提取和滑动窗口匹配算法得到检测目标的视差值,再根据视差值和相机内参求解出障碍物的距离信息;最后,根据障碍物的位置和距离实现无人机的自主避障。该避障算法在嵌入式系统中运行的平均FPS达到14.3,并用无人机避障飞行试验证实了该算法的可行性;改进后的网络检测平均准确率为76.88%,与YOLOv5相比,平均检测精度均值下降0.37%,但检测时间下降22%,参数量下降25%。该算法对无人机的自主避障具有重要的应用价值。
目标检测 轻量化 特征匹配 无人机避障 object detection lightweight feature matching obstacle avoidance unmanned aerial vehicles