基于MSURF算法的PCB图像配准

针对PCB板缺陷检测中用传统SURF算法进行图像匹配精度不高的问题,提出一种生产工序中运动平台机械误差先验信息与SURF特征提取相结合的MSURF配准算法。通过提取计算SURF特征点,求出对应特征点对的距离;在PCB运动平台机械误差分析的基础上,依据先验阈值边界条件筛除异常匹配特征点对;求出两幅图像满足最小二乘拟合准则的映射关系,并将其用于图像配准。在机械运动误差0.05~0.10 mm范围内对42 mm×42 mm的PCB图像配准实验,结果表明:提出的图像配准方法速度快、精度高,适用于产线PCB缺陷检测。     

结合Delaunay三角网的自适应多尺度图像重叠域配准方法

为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

点云数据精简与配准研究

由于激光雷达等扫描设备得到的点云存在数据量大、数据中掺杂噪声较多等一系列问题,提出一种基于特征点保持的点云精简与配准方法。首先利用K-means算法对所有点云数据聚类,滤除掉噪声点云,再进行精简化处理;随后在精简的基础上用KD-tree对数据进行最近邻搜索以加快对应点查找速度,从而为配准节省一定的时间;最后根据欧氏距离选择合适的初值减少匹配误差。实验结果表明,精简后的点云数据保持了基本特征,一定程度上减少了配准时间和误差。     

Environment map building and localization for robot navigation based on image sequences

SLAM is one of the most important components in robot navigation. A SLAM algorithm based on image sequences captured by a single digital camera is proposed in this paper. By this algorithm, SIFT feature points are selected and matched between image pairs sequentially. After three images have been captured, the environment＇s 3D map and the camera＇s positions are initialized based on matched feature points and intrinsic parameters of the camera. A robust method is applied to estimate the position and orientation of the camera in the forthcoming images. Finally, a robust adaptive bundle adjustment algorithm is adopted to optimize the environment＇s 3D map and the camera＇s positions simultaneously. Results of quantitative and qualitative experiments show that our algorithm can reconstruct the environment and localize the camera accurately and efficiently.     

Multi-sensor image registration using multi-resolution shape analysis

INTRODUCTION Image registration plays an important role in the fusion of remote sensing, video panorama, medical image processing, etc. (Li et al., 1995; 2004; Brown, 1992; Belongie et al., 2001; Rui et al., 2001). More different than video panorama, the registration of multi-sensor image needs to align the multi-sensor images of the same scene from different sources (Rignot et al., 1991). Multi-sensor image registration is widely used in the fusion of panchromatic images with infrared i…     

基于相位相关法与改进SURF算法的图像拼接方法

为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。     

基于特征匹配与 CNN 的浮动验证码识别研究

为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与 K 近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在 mnist 手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对 10 000 张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达 95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。     

Registration Method for CT-MR Image Based on Mutual Information

Medical image registration is the process of finding ageometric transformation between two image-based coordi-nate systems that have the same patient-based coordinates ,i .e .the same anatomic locations .The registered multi-mo-dality images lead to impro…     

基于MATLAB中IPT函数的一种遥感图像配准方法

MATLAB的图像处理工具箱中有基于点特征图像配准的函数,首先对这些函数进行了详细介绍,并使用其完成了遥感图像的配准,之后提出了边缘检测的算法,与上述函数法进行结合,使特征点的提取难度降低,最后对该方法进行了分析,提出了下一步研究重点.     

基于核方法的改进可能聚类模型

A novel model of fuzzy clustering using kernel methods is proposed. This model is called kernel modified possibilisticc-means (KMPCM) model. The proposed model is an extension of the modified possibilistic c-means (MPCM) algorithm byusing kernel methods. Different from MPCM and fuzzy c-means (FCM) model which are based on Euclidean distance, theproposed model is based on kernel-induced distance. Furthermore, with kernel methods the input data can be mappedimplicitly into a high-dimensional feature space where the nonlinear pattern now appears linear. It is unnecessary to docalculation in the high-dimensional feature space because the kernel function can do it. Numerical experiments show thatKMPCM outperforms FCM and MPCM.     

蚁群算法在高阶时滞系统频域辨识中的优化

在实际工业生产过程中,常常会出现高阶时滞对象,这对于系统整体控制及控制器参数整定都非常不便.因此,得到被控对象的等价模型十分重要,常见思路是将其转换为低阶系统.在二阶纯滞后模型基础上,利用蚁群算法强大的寻优能力,引入适当的适应度函数,对频率特征点进行优化选择,有效地避免了对特征点选取的随机性和数量的局限性.利用MATL...     

基于关键点的目标检测算法研究进展

随着深度学习技术的兴起,目标检测算法正在经历着变革式的发展。作为深度学习目标检测研究领域中最新的一个研究方向,基于关键点的目标检测算法正在得到越来越多的关注,已成为目标检测的一个重要研究方向。本文在对基于深度学习的目标检测技术进行简要回顾的基础上,着重分析了基于关键点的目标检测方法所涉及的核心技术,并从所采用的骨干网络、特征点、COCO数据库中的检测表现等几个角度对相关方法进行汇总,论述了各类方法的检测性能。最后通过对各类方法进行对比总结出当前关键点目标检测方法存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望。     

基于时间序列的参数模型和Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法

提出了基于时间序列参数模型和Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过对轴承振动信号建立自回归模型,将自回归模型的特征参数作为特征向量,然后采用Fisher判别分析方法对轴承状态进行分类与识别,实验结果验证了所用方法的有效性。     

基于改进解释树的部件级三维物体分类

为了实现对未知物体的分类,提出了一种基于改进解释树的部件级三维物体分类方法.采用部件级描述形式,使得对物体类的描述更加简洁.所提的物体分类方法主要包括2个核心处理模块,即改进的约束解释树搜索和形状相似性度量计算.利用该方法,不但能够进行未知物体与三维模型之间的全局匹配和部分匹配,得到具有形状相似度排序的分类结果;而且能够实现焦点匹配,即对同一个未知物体,为其标注不同的关键部件,通过焦点匹配便可以获得所有包含对应关键部件的三维模型.大量的实验结果证明了所提出的部件级三维物体分类方法的有效性.     

图像配准中的非均匀多分辨率分析技术研究

在基于灰度的图像配准中,针对传统的空间均匀采样的多分辨率分析技术在低分辨率时会丢失重要边缘信息,从而产生较多局部极值点,导致误配准问题,通过使用基于灰度概率分布和其梯度信息的抽样方法,提出了非均匀空间采样的多分辨率分析技术．在人体脑部图像的刚体配准实验中应用非均匀多分辨率分析技术,实验结果表明,该非均匀多分辨率分析技术可以有效地减少局部极值点,并提高配准速度．     

Non-Rigid Medical Image Registration with Joint Histogram Estimation Based on Mutual Information

A mutual information-based non-rigid medical image registration algorithm is presented. An approximate function of Hanning windowed sinc is used as kernel function of partial volume (PV) interpolation to estimate the joint histogram, which is the key to calculating the mutual information. And a new method is proposed to compute the gradient of mutual information with respect to the model parameters. The transformation of object is modeled by a free-form deformation (FFD) based on B-splines. The experiments on 3D synthetic and real image data show that the algorithm can converge at the global optimum and restrain the emergency of local extreme.     

一种利用时间序列分析的特征提取与损伤预警方法

针对结构健康监测中如何基于在线监测数据实现损伤诊断的问题,提出了一种利用时间序列分析ARMA模型的特征提取和损伤预警方法.首先对所有监测数据样本建立ARMA模型,以模型中AR部分参数的主成分矩阵构建Mahalanobis距离判别函数,提出了一种新的结构损伤敏感指标DDSF.然后,采用t-检验考察该指标在损伤前后是否存在显著性变化,从而可以有效地实现结构损伤预警.三跨连续梁数值算例表明,提出的结构损伤特征指标对结构的微小损伤具有敏感性,具备结构在线实时损伤预警的应用价值.     

多方法融合的特征点匹配算法

将传统相似三角形匹配方法和快速二维聚类匹配方法进行融合,再利用基于灰度的方法对部分伪匹配三角形进行剔除,实现了一种新的抗旋转、缩放的特征点匹配算法．融合后的算法对有效点的要求降低,同时通过在复数向量空间中进行相似三角形检索及参数聚类,提高了算法的效率．     

一种无需随机搜索策略的自动平面检测方法

本提出一种新的能快速从2幅投影图像中自动检测平面的方法．首先通过引入互相关对Scatt特征点匹配结果作后处理得到可靠的点点匹配，然后根据2幅图片间特征分布的近似不变性从特征点匹配得到特征线匹配，继而将特征点按照与特征线的几何关系进行分组，作为初始集合估计平面单应矩阵，将特征点按所属平面分组．此方法能有效地避免随机的全局搜索．此方法尤其适于人造场景的平面检测问题．实验表明了此方法的有效性．