宋超群 1,2许四祥 1,2,*杨宇 1,2化猛奇 1,2
作者单位
摘要
1 安徽工业大学特种重载机器人安徽省重点实验室,安徽 马鞍山 243032
2 安徽工业大学机械工程学院,安徽 马鞍山 243032
针对传统features from accelerated segment test(FAST)算法检测到的角点存在聚簇现象和阈值依靠人为确定,图像匹配算法匹配准确率较低和双目视觉测量精度较低等问题,提出一种基于改进FAST和binary robust independent elementary features(BRIEF)的双目视觉测量方法。首先用FAST算法提取出特征点,简化检测模板,同时用自适应阈值提取特征点;然后用改进的BRIEF描述特征点,用像素点邻域的灰度平均值进行比较形成描述子;之后用汉明距离完成匹配;最后用灰度梯度法得到匹配点的亚像素坐标,根据视差和三角测量原理计算出匹配点的三维空间坐标,从而完成被测物体的尺寸测量。实验结果表明:在角点检测方面,改进的FAST检测到的角点更均匀;在图像配准方面,通过与其他算法进行对比,验证了所提方法能有效地提高匹配准确率;在测量方面,所提方法测量的最低相对误差为0.45%,满足测量要求。
图像处理 双目视觉 FAST算法 BRIEF描述符 灰度梯度法 image processing binocular vision FAST algorithm BRIEF descriptor gray gradient method 
激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0810013
作者单位
摘要
南开大学 电子信息与光学工程学院 天津市光电子薄膜器件与技术重点实验室, 天津 300350
针对传统Harris角点检测算法的图像配准过程计算量大、速度慢等问题,提出一种快速预筛选Harris角点检测算法。首先通过FAST算法快速排除大量非特征点,再通过抑制半径解决FAST角点聚簇现象,然后在FAST角点邻域内筛选出Harris角点,最后采用BruteForce匹配方式得到精准匹配。实验结果表明:所提改进算法不仅提高了角点检测速度而且减少了冗余角点数量,在图像配准过程中有效提高了配准速度与精度,配准效果良好。
Harris角点 FAST算法 抑制半径 BruteForce匹配 Harris corner FAST algorithm suppression radius BruteForce match 
半导体光电
2020, 41(6): 875
作者单位
摘要
海军航空大学, 山东 烟台 264001
冲突证据推理是不确定推理的一个重要研究课题。利用修正数据源对冲突证据进行有效组合的方法有很多, 但是修正证据源使用的证据之间的距离公式计算量较为复杂, 算法的流程也同样较为复杂, 算法对时序证据的组合没有能够进行很好的研究。针对这些问题, 提出一种冲突证据推理的快速算法。首先, 提出一种新的证据度量公式, 并对证据度量公式的有效性、计算量大小进行分析; 然后,给出冲突证据快速算法的一般流程, 并对流程中参数进行分析、确定; 最后,对时序证据的组合规则给出一般的算法步骤, 并通过算例分析, 验证了算法的有效性。
冲突证据 证据距离 快速组合规则 不确定推理 快速算法 conflict evidence evidence distance fast combination rule uncertain reasoning fast algorithm 
电光与控制
2020, 27(3): 1
作者单位
摘要
1 江苏开放大学 信息与机电工程学院, 江苏 南京 210017
2 南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 江苏 南京 210041
为了解决当前图像匹配算法主要通过图像的区域梯度信息来进行图像匹配, 当图像存在光照变化等干扰时, 将会使得匹配图像存在较多的错误匹配点以及匹配耗时较长等不足, 提出了基于点对称关系耦合距离约束的图像匹配方法。采用FAST算法对图像特征点进行准确、快速的检测, 利用拉普拉斯极值模型进一步剔除伪特征点, 以提高算法的匹配正确度;对特征点的对称性进行计算, 利用点对称关系构造点间距度量模型, 以求取特征描述符中的特征向量, 输出特征描述符;基于SURF特征点匹配机制, 对特征点完成双向匹配约束, 完成特征点匹配。对匹配特征点进行欧氏度量, 以度量结果的比值以及均值作为依据, 构造距离约束模型, 利用距离约束模型判别错误匹配点, 优化匹配结果。实验结果显示: 与当前图像匹配算法相比较, 所提算法不仅具有较高的匹配精度以及匹配效率, 而且具有较好的鲁棒性能。
图像匹配 点对称关系 距离约束 FAST算法 点间距离 欧氏度量 image matching point symmetry relation distance constraint FAST algorithm distance between points Euclidean metric 
光学技术
2018, 44(4): 419
作者单位
摘要
长安大学 信息工程学院, 陕西 西安 710064
相对于普通灰度和彩色二维图像, 深度图像可以得到物体的三维信息, 使视觉识别和人机交互更加智能。国内外目前还没有低成本、公开的实时获取高质量深度图的方法。本文在对散斑图获取深度图原理研究的基础上, 采取激光散斑的方式, 运用块匹配的方法给出了一种大范围深度图的获取方法。首先, 从原理上验证了块匹配方法的可行性; 然后, 分别从理论和实验两个方面对深度图的计算公式进行了推导和验证; 再次, 对深度图恢复过程进行了详细叙述, 包括散斑图像的预处理和块匹配的过程; 最后, 给出了运用该块匹配方法得到的实验数据。实验结果表明, 本文方法在物体距离相机50 cm左右时精度可以达到5 mm, 200 cm时精度可以达到5 cm, 可以满足室内大部分对象的识别要求。
激光散斑 深度图 块匹配 块匹配快速算法 laser speckle depth image template matching fast algorithm of template matching 
中国光学
2016, 9(6): 633
作者单位
摘要
华南师范大学 信息光电子科技学院, 广州 510006
为了提高显微数字全息系统的分辨率和重构速度, 从空间带宽积的角度出发, 分析了菲涅尔再现算法的使用范围。结果显示, 记录系统只要满足空间带宽积的条件, 使用菲涅尔再现算法可以同时接近极限分辨率和快速再现;同时, 短记录距离无透镜傅里叶变换光路是一种能满足此空间带宽积条件的系统配置。重要的是, 在短记录距离, 也能用菲涅尔再现算法重构待测物体复振幅。此外, 通过对比细分菲涅尔再现算法和细分卷积算法, 两者的重构分辨率都可以得到提升, 而细分菲涅尔再现算法在大数值孔径的重构中, 所使用的内存和计算时间远远小于细分卷积再现算法。
数字全息 空间带宽积 快速算法 分辨率 digital holography space bandwidth product fast algorithm resolution 
光电技术应用
2016, 31(2): 57
作者单位
摘要
1 电子科技大学 中山学院,广东 中山 528402
2 中炬高新技术实业(集团)股份有限公司,广东 中山 528437
在分区域的图像测量中,皮带轮图像呈现同心弧特征,一般可采用例如霍夫变换等算法进行分析和检测,也可采用开窗式快速检测算法。为了解决开窗式算法的不足并保证检测速度,考虑检测中皮带轮位置确定,设计了一种快速检测算法。首先描述了检测中曲线转换水平直线的算法优势;然后分析了皮带轮圆心坐标偏移对检测的影响;接着设计曲直变换式的尺寸检测算法步骤。对比实验证明,此算法在保证检测速度的同时,能够提高检测精度,不仅适用于皮带轮尺寸检测,也适用于确定位置的圆形物体尺寸检测。
曲直线变换 尺寸检测 快速算法 皮带轮 curve to line dimension detection fast algorithm pulley 
半导体光电
2015, 36(5): 834
作者单位
摘要
哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,哈尔滨 150001
为了解决传统N-FINDR算法计算量大,提取结果对噪声和初始端元选取敏感,且容易将异常点作为端元而造成误提取的问题,提出一种改进的快速N-FINDR端元提取算法.该方法通过光谱距离提取并去除高光谱图像中的冗余信息,减少N-FINDR提取端元的搜索范围,平滑噪声影响,并自适应剔除异常点,通过最大化光谱距离选取N-FINDR的初始端元,避免了随机选择的盲目性.采用合成数据和真实高光谱数据进行仿真分析并与现有算法进行对比,结果表明,本文算法能在噪声与奇异点干扰下正确提取端元,其提取效率和鲁棒性均优于现有算法.
遥感 端元提取 高光谱图像 光谱距离 快速算法 抗噪声 Remote sensing Endmember extraction N-FINDR N-FINDR Hyperspectral image Fast algorithm Spectral distance measure Anti-noise 
光子学报
2015, 44(10): 1011002
作者单位
摘要
1 空军工程大学防空反导学院,西安710051
2 中国人民解放军93617部队,北京101400
针对机载MIMO雷达杂波抑制问题,提出了一种降维STAP快速算法——F-JDL(Fast JDL)算法,即首先利用包含感兴趣观测角度形成的过完备基集合将空时数据准确映射到局域处理区域的角度-多普勒单元,之后对于降维后的杂波协方差矩阵通过矩阵分块的方法进行求逆运算,进一步提高处理速度。该方法充分结合JDL降维方法及矩阵求逆快速算法的优点。仿真结果表明,该方法充分利用了MIMO雷达杂波自由度较大的优势,同时大大降低了计算量和样本需求,保证了高效的算法实时性,具有较好的杂波抑制性能。
机载MIMO雷达 改进的JDL算法 矩阵求逆 快速算法 airborne MIMO radar improved JDL algorithm matrix inversion fast algorithm 
电光与控制
2015, 22(7): 14
作者单位
摘要
中国电子科技集团公司第三十六研究所, 浙江 嘉兴 314033
提出了一种基于提升小波变换的快速多聚焦图像融合方法。首先利用提升小波算法将原始图像分解为四个子带: LL, LH, HL, HH, 后将代表三个方向高频细节子带LH, HL, HH采用提升小波反变换, 以获得各方向子带的高频细节图像, 采用高斯核权重算法计算所得到的高频细节图像的非均匀加权区域能量, 再根据基于能量的图像融合规则得到最终融合图像。对比了几种多聚焦图像融合方案的性能, 实验结果表明, 在融合效果相当的情况下, 文中方法比现有方法在处理速度上有明显的优势。
多聚焦 提升小波 高斯核 快速算法 multi-focus lifting wavelet Gaussian kernel fast algorithm 
光电技术应用
2014, 29(4): 39

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!