1 西安卫星测控中心宇航动力学国家重点实验室，陕西 西安 710043
2 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
鉴于透视投影模型在长焦相机标定过程中存在过参数化的问题，采用仿射近似投影模型对长焦相机成像过程进行建模，并提出了基于仿射近似投影模型的长焦相机标定方法。首先，深入分析了仿射投影位姿模糊的形成机制，在此基础上详细推导了仿射近似投影下基于平面模板的长焦相机内外参数解算方法；然后，基于透视投影模型，以重投影像点残差平方和最小为目标函数，对内外参数初值进行优化求精；最后，针对仿射投影模型的位姿模糊，在平面标定模板基础上附加微凸圆柱标志。仿真和实际实验结果显示，所提出的长焦相机标定方法有效可行，在实验室环境下重建平面目标的离面中误差优于0.02 mm。
测量 长焦相机 相机标定 仿射近似投影 位姿模糊
1 西安科技大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710054
2 西安科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710054
针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题，提出了一种AKAZE（accelerated-KAZE）算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先，采用AKAZE算法提取特征点；接着，采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对；最后，基于图像的仿射变换可以提供较强的几何约束这一特性，采用自适应局部仿射匹配完成精匹配。实验结果表明，该算法针对具有旋转变化、尺度变化、视角变化的图像匹配，具有提取特征点均匀、匹配准确等效果，提取的正确特征点数量分别平均相对于SIFT算法提升了1.66倍、SURF算法提升了1.08倍、ORB算法提升了6.92倍、GMS算法提升了1.23倍，能够满足具有较大视差图像匹配的需求。
AKAZE 自适应局部仿射匹配 特征匹配 视差 accelerated-KAZE adaptive local affine matching feature matching disparity
西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
针对视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法中线特征提取稳健性差、匹配效率低的问题,提出了一种基于分组策略的点线特征融合视觉SLAM算法。首先,通过引入线段分组策略合并潜在的同源线段、生成高质量长线段,并利用公共结点筛选出有效的线特征。然后,根据点线特征的仿射不变性直接匹配线特征。最后,构建点线融合特征的误差函数,使重投影误差最小化,进而提高相机位姿的估计精度。在KITTI、EuRoC、TUM以及YorkUrban数据集上的实验结果表明,本算法可以有效提升特征提取的稳健性,进而提高相机位姿估计与建图的精度。
机器视觉 同步定位与地图构建 分组策略 公共结点 仿射不变性 激光与光电子学进展
2021, 58(14): 1415003
1 上海大学力学与工程科学学院, 上海 200444
2 上海市应用数学与力学研究所上海市能源工程力学重点实验室, 上海 200444
随着数字图像相关方法被逐渐应用于远距离工程结构多点挠度监测等任务中,户外等非控制测量场景中的相机抖动成为影响测量精度的主要原因之一。为了消除相机抖动对目标点位移测量的影响,基于描述针孔相机运动的投影模型,建立了远距离下表征相机扰动运动的仿射变换模型,并结合稳定参考点,对相机运动后的图像点坐标进行了校正。为了验证仿射模型的有效性,进行了三组平移实验。实验结果表明,在工作距离大于2 m的情况下,仿射变换模型以较为简单的形式有效消除了相机扰动引起的测量误差,而且不受参考点和目标点深度分布的影响。
测量 数字图像相关 多点位移测量 相机抖动 仿射变换模型
为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大, 而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题, 以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象, 将模糊神经网络和仿射变换有机结合, 提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。 首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性, 选取高斯隶属度函数, 自动计算冠层可见光图像识别的推理规则, 有效地分割了可见光图像中的冠层区域。 通过分析3种分割指标和熵, 定量评价可见光图像冠层分割质量。 网络迭代38次时, 误差精度为0.000 952, 该算法平均有效识别率为96.13%, 获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7, 与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。 然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像, 采用仿射变换算法, 调整优选平移、 旋转、 缩放等图像变换因子, 配准原始热红外图像, 提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。 对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像, 计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时, 作为异源图像的最优配准参数, 获取目标图像的最大温差为3.17 ℃, 相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃, 进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。 最后以熵的互信息作为监督指标, 对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。 提出的冠层热红外图像识别方法, 所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7, 标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8, 二者仅相差0.486 9。 同时, 两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃, 高效消除了原始热红外图像的背景噪声。 结果表明本研究方法的有效性和实用性, 能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。
热红外成像 图像处理 神经网络 仿射变换 冠层识别 Thermal infrared images Image processing Fuzzy neural network Affine transformation algorithm Canopy recognition
1 中国科学院 上海技术物理研究所 智能红外感知重点实验室, 上海 200083
2 上海市现场物证重点试验室, 上海 200083
为了解决大仿射形变场景下, 尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法的局限性以及仿射尺度不变特征变换(Affine-SIFT, ASIFT)算法运算量大的问题, 提出了一种具有近似仿射尺度不变特征的快速图像匹配算法 (Fast Approximate-Ane-SIFT, Fast-AASIFT)。该算法具有比ASIFT算法更清晰的物理意义, 首先从逆仿射变换出发, 对原图进行仿射形变纠正, 估计出对应的正射图像; 然后在正射图像上进行特征点提取及SIFT描述; 最后进行SIFT优化匹配。实验结果表明: 大仿射形变场景下, Fast-AASIFT算法依然能匹配到足够多的特征点, 且峰值匹配误差＜2.5 pixel, 平均匹配误差＜1.2 pixel, 其抗仿射形变能力明显优于SIFT算法, 与ASIFT算法相当; Fast-AASIFT算法耗时＜0.3倍ASIFT, 有效改善了ASIFT算法的耗时问题。可见, Fast-AASIFT算法既有效保证了算法抗仿射形变鲁棒性, 又大幅提高了算法效率, 对场景重构、场景识别等应用具有重要意义。
仿射不变性 图像匹配 仿射尺度不变特征变换 affine invariance image matching affine scale invariant feature transform 光学 精密工程
2020, 28(10): 2349
1 武汉科技大学 信息科学与工程学院, 湖北 武汉 430081
2 冶金自动化与检测技术教育部工程中心, 湖北 武汉 430000
针对Receptive Fields Network(RF-Net)中存在网络较浅、缺乏深层语义信息的问题, 提出了一种基于Residual Network(ResNet)和RF-Net的改进网络用于遥感影像匹配。首先, 通过对真实遥感影像进行裁剪、光照变换和仿射变换处理, 得到图像对并计算同一序列中不同图像间的单应性矩阵, 构建了一个遥感影像数据集。然后, 提出了一种双通道的网络结构用于关键点检测, 该双通道网络由Receptive Fields Detection(RF-Det)和ResNet构成, 前者提取含有细节信息的浅层特征图, 后者提取含有语义信息的深层特征图。此外, 采用特征描述子提取网络L2-Net, 得到128维特征向量用以描述关键点。最后, 分别采用最近邻、带阈值的最近邻和最近邻距离比的策略对特征描述子进行匹配。实验结果表明, 该网络在仅含光照变换、仅含仿射变换和同时包含这两种变换的遥感影像数据集上的匹配得分, 比RF-Net分别提高了0.002, 0.117, 0104, 在关键点检测和匹配精度方面具有更优的性能。
图像匹配 关键点检测 特征描述子提取 仿射变换 特征向量 image matching keypoints detection feature descriptor extraction affine transform feature vectors
1 西南交通大学 机械工程学院 机电测控系, 成都 610031
2 中国空气动力研究与发展中心, 绵阳 621000
为了克服传统的基于牛顿-拉夫森迭代的数字图像相关法受迭代初值影响较大等问题, 提出了一种结合遗传算法的数字图像相关法。以待测数据点为中心, 选取邻域内的若干估值点, 通过基于遗传算法的数字图像相关法匹配出变形前后估值点对坐标; 随机选取不共线的3组或以上估值点对代入仿射变换模型, 依据仿射变换结果估计变形初值, 并作为牛顿-拉夫森迭代初值; 最后结合牛顿-拉夫森迭代法计算亚像素位移值。结果表明, 该方法的匹配时间相对传统方法平均降低37.54%, 相较于传统的数字图像相关法在搜索性能、匹配精度等方面更加可靠。该研究为数字图像相关法中迭代初值优化效果对匹配速度和精度的影响提供了参考。
图像处理 数字图像相关 遗传算法 仿射变换 image processing digital image correlation genetic algorithm affine transformation
华南师范大学物理与电信工程学院, 广东 广州 510006
提出一种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法。首先对预处理后的图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征,构建3维眼底图像像素特征;同时对眼底图像进行超像素分块,并采用一致性准则对所分的超像素块进行筛选,得到超像素候选块;把超像素候选块当作样本点,把候选块内的像素特征的统计平均值当作特征向量,在特征空间中进行仿射传播聚类得出血管类和背景类两个聚类中心;根据血管类和背景类两个聚类中心,采用最近邻方法对眼底像素进行分类,实现对视网膜血管的分割。实验表明:在DRIVE和STARE眼底图像数据库上,本文算法的平均准确率分别为94.63%和94.30%;相较于K-means、模糊C均值(FCM)和其他聚类方法,本方法对血管的识别度高,所分割的视网膜血管有较好的连续性和完整性。
图像处理 视网膜血管分割 超像素 仿射传播聚类 一致性 候选块
1 四川大学电气信息学院, 成都 610054
2 国网宁夏电力科学研究院, 银川 750011
3 中国人民解放军78618部队, 成都 610100
在复杂快速多维度约束系统中, 针对在显式模型预测控制离线计算时, 计算量大、处理缓慢、内存占用过高等问题, 提出了一种基于剥离饱和区域的高效显式模型预测控制算法。结合多面体、分段仿射等相关概念和波利亚定理, 利用显式控制器反馈饱和特性, 去除饱和区域, 保留非饱和临界区域, 从而达到减少状态分区数量和计算量的目的。根据解耦后四旋翼飞行器的两个状态空间子系统简化模型, 实现了姿态角在扰动后的快速准确调节。数值仿真和半实物仿真实验均验证了该算法在四旋翼飞行器姿态控制上的有效性和优越性。
四旋翼飞行器 高效EMPC算法 显式模型预测控制 状态分区 分段仿射 波利亚阶数 quad-rotor aircraft efficient EMPC algorithm explicit model predictive control state partition piecewse affine Polya order
