摘要：基于L20,1中的一类规范正交完备函数系———V系统,建立了B样条曲线转化为V系统的表示算法,并提出B样条曲线间的“距离”概念,以此估计B样条曲线间的相近程度·该结果在造型优选、案例比对、医学检验、目标判别等相关问题中,有望得到有效的应用·

摘要：为了实现机器人充分利用多线激光雷达感知信息进行位姿跟踪,论文提出了一种基于已知3D点云地图和描述子匹配观测模型的蒙特卡罗定位方法。首先设计了一种全新的以三维分箱形式统计障碍物结构信息的BOSS描述子,及高效的相似度计算方法;然后设计了基于扫描帧与局部点云地图BOSS描述子相似度匹配的观测模型;最后提出BOSS-MCL定位方法,借助描述子采样集预生成策略完成粒子的高效更新,实现机器人实时位姿跟踪。在实车平台上的测试结果表明,与传统蒙特卡罗定位相比,该方法在定位精度和稳定性上得到显著提升,具有实际应用价值。

摘要：局部特征匹配是机器视觉研究领域中的一个基础问题,也是该领域的研究热点之一,在目标识别、目标跟踪、场景区分等应用中具有重要的作用。而在局部特征匹配研究过程中,如何在满足多种图像变换的前提下,设计一种高效的图像特征描述子是需要解决的一个关键问题。现有的特征描述子,如SIFT和SURF,计算复杂性较高,难以胜任实时视频或移动计算环境;BRIEF特征描述子计算简单,匹配效率高,能满足实时视频或者移动计算环境的要求,但其仅考虑了单个像素,不具备方向,也就不具有旋转不变性。在BRIEF特征描述子的基础上,该文选择多个特征点,并引入阶排列方法,提出一种改进的特征描述子OPoBRIEF。相对于传统的特征描述子,OPoBRIEF能够包含更多的局部特征信息,并且计算复杂性较低。通过特征描述子稳定性实验,表明OPoBRIEF比BRRIEF具有更高的匹配正确率和更好的稳定性。而特征描述子旋转不变性的实验则表明,在旋转角度为10~12区间,OPoBRIEF与SIFT效果相当,但明显优于ORB算法。

摘要：根据配网带电作业机器人在执行带电断、接引流线作业时的工作需求,提出一种利用线段描述子进行特征匹配的金具识别方法。方法选取金具轮廓线段组作为匹配特征,考虑尺度和旋转不变性,引入线段间夹角和补全长度之比两类特征构建描述子。为提高识别效率,设计了角度、位置关系预筛选和距离聚类方法两种加速策略。最后,计算待匹配线段组与模板线段组的描述子误差,小于阈值则完成匹配,实现对目标的识别。试验结果表明,该方法可以准确快速地识别出目标金具,定位图中金具位置,对于目标在图像中的缩放、平移、旋转、细微变形及复杂背景干扰均有很好的鲁棒性。

摘要：提出了基于描述子与几何约束的直线段匹配方法。采用LSD(line segment detection)算法提取直线特征并用LBD(line band descriptor)描述子表示直线,通过计算2幅影像中直线描述子之间的距离得到N(N>3)对描述子距离最小的匹配直线对;估计影像间的变换模型参数,以变换模型约束下直线段中点间的距离和直线段间的距离作为相似性测度实现直线段匹配。与现有的直线段匹配算法进行对比,比对结果表明,对于真实的遥感影像及仿射变换、旋转、噪声、光照变化等仿真遥感影像,该方法均得到了更多的匹配直线段对,且耗时更少、匹配准确率高。

摘要：针对目前ICP算法存在因初始变换矩阵的不确定性造成收敛速度较慢、点云间对应点难以精准匹配造成计算复杂度高的问题,提出一种利用点云局部坐标系,以关键点的邻域内点集的旋转体积为特征对关键点进行表述的描述子。藉此实现点云间关键点点对的准确匹配,达到粗配准的目的,提高点云配准的效率。分析实验结果表明,该描述子相比于其它描述子具有速度快、旋转平移鲁棒性高、抗噪性好的特点,能够应用于实际点云配准和对象识别。

摘要：尺度不变特征变化(SIFT)算法是目前在图像配准领域最为活跃的算法之一,但描述子特征向量描述部分的计算复杂度特别高,现有硬件实现方法的数据吞吐率仅为50%.为了克服该瓶颈,提出了一种新型的描述子特征向量扫描控制机制,占用硬件资源少,显著提高有效像素点的采样率.在硬件耗用仅提高1.16%的情况下,平均吞吐率达到77%,与传统方法相比吞吐率提高了54%.

摘要：目前图像特征匹配的主流方法是检测图像中的关键点,通过对关键点的唯一表述来生成关键点描述算子。通过对图像进行分析,提出了一种新的图像关键点描述算子,对图像关键点邻域像素进行编码,得到二进制编码标签,同时根据幅值大小,生成8维的关键点方向描述算子,通过比较不同图像的关键点描述算子,实现图像的匹配。实验证明:该方法能获得很好的匹配效果。

摘要：针对空间异质性导致的道路几何纹理特征突出性下降问题,提出一种高分辨率遥感影像道路提取方法.首先设定跟踪模型,依据人工输入点,自适应提取道路中心点和道路宽度,设计迭代内插、双向迭代两种跟踪方式以及矩形跟踪模板;然后提出多描述子道路匹配模型,针对道路几何纹理特征突出性不足问题,基于道路区域地物边缘与道路方向一致的语义关系,通过线段峰值约束的思想,提出一种多尺度线段方向直方图(Multi-scale line segment orientation histogram,MSLSOH)描述子,以此对跟踪方向进行预测;针对道路几何纹理特征均质性下降问题,从道路区域与道路非道路混合区域纹理差异性出发,组合三角形构成扇形描述子,突出道路影像纹理特征,以此不仅可对预测跟踪点进行验证,而且也可在结构信息缺失的情况下对道路进行跟踪;最后选取不同类型、不同分辨率、不同场景的高分辨率遥感影像,通过与其他方法的实验对比,表明该方法能够解决道路提取过程中几何纹理特征突出性下降问题,具有准确率高和自动化程度高的优势.

摘要：针对图像拼接中运动物体过于靠近缝合线造成重影和鬼影的现象,提出一种改进的最佳缝合线图像拼接方法。用SURF和ORB算法对特征点提取描述,采用PROSAC算法去除误匹配,利用提纯后的内点对待拼接图像进行RGB曝光差异矫正,用形态学操作和颜色饱和度差异改进能量函数,在最佳缝合线搜索准则中加入局部信息权重,结合融合带和加权平均融合的方法进行图像融合。实验结果表明,该方法能有效消除缝合线和鬼影,提高图像拼接质量。