工程陶瓷表面粗糙度与图像纹理特征关系

为描述陶瓷磨削表面纹理特征与粗糙度的相互关系,实现快速评定和预测陶瓷磨削加工表面粗糙度,运用灰度共生矩阵对表面纹理特征进行提取和分析。根据采样点间距、灰度级随特征值的变化曲线确定灰度共生矩阵影响因素,按4个方向建立灰度共生矩阵并计算所有纹理特征参数均值。通过分析特征参数间相关性,确定4个参数为陶瓷磨削表面纹理主要特征参数。该参数与表面粗糙度的变化规律,可以反映陶瓷磨削表面粗糙度,进而评估磨削加工质量与可靠性。     

机载激光雷达数据的三维深度学习树种分类

针对传统基于激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据的树种分类方法难以直接且全面地利用点云的三维结构信息的问题,提出一种基于三维深度学习的机载LiDAR数据的树种分类方法.该方法直接从三维数据中抽象出高维特征,而无须将点云转化为体素或二维图像.以塞罕坝国家森林公园内白桦和落叶松...     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

基于改进SIFT的航拍图像快速匹配方法

针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。     

一种高分辨率SAR图像水上桥梁目标识别新方法

首先采用灰度均值和方差二维特征模糊分割SAR图像,其次基于8邻域链码跟踪边界法剔除植被、阴影等虚警,然后通过水体轮廓搜索潜在桥梁ROI点并进行直线拟合、线段连接和线段延拓,消除河心洲、船只和条纹干扰等影响确定疑似桥梁ROI,最后采用双参CFAR检测法分割桥梁ROI,根据目标主轴方向和周长等特征消除桥梁ROI内的虚假目标,识别和定位桥梁。实验表明,该算法能够准确识别水上桥梁目标,对条纹干扰的桥梁和灰度梯度较弱的桥梁同样有效。     

基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测

图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测     

点邻域尺度差异描述的点云配准算法

针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.     

基于边缘重叠的图像全自动拼接技术

针对现有图像拼接方法的缺点提出一种全自动图像拼接算法,该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度.利用迭代法自动求得图像的最佳分割阈值,二值化原始图像,经过标记、筛选等处理后快速提取出边缘重叠图像匹配过程中所需的特征模板.通过提取出的特征模板利用基于灰度的方法确定图像的最佳拼接线,从而实现图像正确、平滑的无缝拼接.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标。仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

Modeling and analyzing point cloud generation in missile-borne LiDAR

The missile-borne LiDAR has an essential prospect in precise guidance. However, the instability of the missile has a significant impact on the precision of LIDAR point cloud, thus modeling and analyzing the influencing factors of point cloud generation is necessary. In this investigation, the authors modeled the point cloud calculation process of missile-borne linear array scanning LiDAR under ideal conditions and analyzed the effect of position change on the field of view (FOV) in the course of platform motion. Subsequently, the authors summarized that the stability concerning the field of view and the target tracking are dependent on three limiting conditions. Finally, the authors derived an error formula and analyzed several typical errors in missile platform flight, including scanner error, POS error, system integration error, and platform vibration error. Based on theoretical analysis and simulation experiments, the model proposed in this paper can provide a theoretical basis for the design of the missile-borne LiDAR system and the selection of related instruments in practice.     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

基于点模式匹配的雷达航迹与航行计划匹配算法

在雷达航迹与航行计划匹配时,针对传统算法对单点信息依赖程度较高,在信息缺失、目标机动等情况下匹配效果差的问题,提出了一种基于滑窗的改进点模式匹配算法。首先,提取了雷达航迹多特征点,利用特征点集弥补单点信息的不足,通过简化匹配分数的计算,降低了点模式匹配复杂度。仿真实验结果表明,改进的点模式匹配算法显著提高了信息缺失、目标机动等情况下的匹配正确率。     

复杂自然背景中人造目标的分割研究

在以自然景物为背景的图像中,分形维数特征是一种能有效将人造物体从自然背景中分割出来的一种纹理特征.提出了一种基于Gabor滤波器及差分盒维数的分形纹理特征提取方法,该方法依据不同的滤波器尺度分别采用不同尺寸的滑动窗口来计算分形纹理特征.并利用FCM方法实现了对图像的分割.实验表明该方法能很好地对真实自然背景的图像进行分割,并能由此获得人工目标的轮廓图像.     

迭代插值FPFH特征点云配准算法

针对三维激光扫描点云数据的配准问题,提出了一种基于FPFH特征的迭代插值配准新方法。配准过程中考虑到点云数据获取时,受扫描仪分辨率影响,点云局部或整体密度偏小,两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点,以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响,引入迭代插值方法,增加点云整体密度。配准过程通过计算关键点处FPFH特征寻找对应相关关系求得粗配准旋转平移矩阵,再使用ICP算法进行点云的精确配准。实验结果表明,改进的配准方法简单、稳定可靠、计算速度快且计算复杂度小,对实现点云配准具有实用价值。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类

针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征--差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响.将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性.半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程.试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率.