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图像匹配系统的嵌入式实现

随着科学技术的迅猛发展,图像匹配技术已成为图像信息处理领域中一项非常重要的技术。它不仅是图像测量系统中的关键技术,也是目标定位中最基本的方法。目前关于图像匹配算法的研究取得了很大的进展,但由于实际硬件条件的限制,使得很多优秀的算法仍只能停留在理论意义上,不能运用于具体实践中。如何优化已有的算法,使它具有现实的应用价值,是研究中一个很有意义的课题。本文在“DSP+FPGA”结构的硬件基础上,实现了相位相关算法和旋转不变相位相关法,研制出一种实用的图像匹配检测装置。该装置不仅可以对发生位置偏移的图像进行匹配检测,还能对发生了角度旋转的图像进行匹配检测。运用基于对数极坐标变换的方法,将角度的旋转问题变成易于求解的平移问题。本文最关键的工作在于图像采集的时序控制和匹配算法的优化实现。本系统中对摄像头采用随机触发采集方式,这就需要从采集到的视频信号中提取相关的同步信号信息,然后再去控制摄像头的触发和同步时序,从而达到对摄像头随机触发采集的  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>

《计算机与网络》2020年07期
计算机与网络

图像匹配及其应用

信息技术的迅猛发展,带动图像匹配技术日益成为信息处理,尤其是图像处理学中的基准环节。本文先介绍图像匹配技术,并根据不同的匹配技术,介绍相应的研究现状...  (本文共1页) 阅读全文>>

《计算机应用研究》2016年08期
计算机应用研究

基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配

给出了对解决图像匹配问题的一种新尝试,即基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配。提出和建立对彩色图像匹配问题的匹配策略和数学模型,应用改进并行粒子群算法(基于.NET任务并行库...  (本文共4页) 阅读全文>>

国防科学技术大学
国防科学技术大学

基于摄像测量的无人机对地面目标精确定位关键技术研究

对感兴趣目标遂行精确打击是信息化战争的核心特征,而对目标进行精确侦察和定位,是实现精确打击的基本前提。近年来,在“零伤亡、非接触性战争”等作战理念的驱使下,基于无人机平台的精确打击正以“推动一场作战样式革命”的方式迅猛发展,精确定位是其核心技术;另一方面,随着以联合直接攻击炸弹(JDAM)为代表的精确制导武器的日益成熟,对目标精确定位越来越成为制约战斗力生成的重要问题之一。本文主要讨论无人机利用其搭载的可见光或红外摄像机,基于摄像测量原理实现对地面目标精确定位的问题,对其中涉及的像机标定、多视图光束法平差、图像匹配等关键技术展开研究,论文的主要工作和创新点包括:1、针对像机安装关系标定问题,研究了平面镜辅助下的非通视位姿估计技术,提出两种基于非正规旋转平均的非通视位姿估计算法:最小化弦距离2范数的闭式解法和最小化几何距离1范数的迭代解法。最小化弦距离2范数的解法在计算效率和计算精度两方面均优于传统闭式解法;最小化几何距离1范数的...  (本文共130页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

图像匹配若干关键技术研究及其应用

图像是人类通过眼睛学习世界的主要媒介,它承载了非常丰富的信息。人类认知和推理一个未知物体时,不仅需要简单地判别该物体所属的类别(比如,“它是什么?”),更需要与记忆中已知的相似物体建立起视觉上的联系(比如,“它像什么?”)。通过分析两者的相似性和一致性,人们可获得更有意义的信息。图像匹配作为计算机视觉的关键技术之一,可以快速准确地建立这样的视觉关系,辅助计算机像人类一样去认知和理解物体。然而在现实场景中,由于摄像机位置和角度的不同以及光照的变化,即使面对同一场景,记录下的数字图像也千变万化。如何在匹配中克服光照、尺度和角度等变化,准确地建立图像间的视觉相似关系成为图像匹配技术的一大难题。除此之外,对于只是视觉内容相似的图像,如何克服它们外观、颜色以及纹理等特征上的不同,最终建立起准确的语义匹配是又一个研究难点。这些问题使得图像匹配技术的研究具有极大的挑战性和研究价值。本文围绕图像匹配的若干关键技术,重点研究了稠密图像匹配的相关问...  (本文共120页) 本文目录 | 阅读全文>>

厦门大学
厦门大学

基于深度学习的跨源图像匹配研究

图像匹配是将不同图像转换到一个坐标系下的过程,它可以是多张来自不同传感器、不同光照或不同视点的照片。传统匹配算法通过三步来对图像进行匹配,首先是对图像提取关键点,然后对关键点进行特征提取,最后按照关键点个相似度和鲁棒估计来计算透视变换矩阵。跨源图像指的是多张来自不同传感器、不同生成方式或者不同模态的照片,与图像匹配类似,匹配的困难程度与图像视点和光照强度的剧烈程度是成正比的。经过实验证明,目前大多数传统算法在跨源图像匹配上有着很大的局限性。因此,为了进一步提升图像匹配的准确性,本文对跨源图像匹配的技术进行研究。该研究主要分为跨源图像块特征提取和端到端图像匹配神经网络两个部分。首先,针对跨源图像特征描述提取难的问题,本文提出了一种基于自动编码机和孪生结构的深度神经网络H-Net和H-Net++。该网络的核心是使用自动编码机来提取跨源图像块的特征,然后再将特征还原为原图,以此提取得到可靠的特征描述。使用孪生的结构来训练网络,使得网络...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>