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基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法

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光学学报 2015年第2期35卷 229-236页

作者：伍梦琦李中伟钟凯史玉升华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室湖北武汉430074 武汉惟景三维科技有限公司湖北武汉430074

多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型... 详细信息

多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可根据判断因子自适应地选择合适的配准算法,实现基于几何特征配准和基于图像特征配准的有机结合。并在特征点匹配过程中,采用随机抽样一致(RANSAC)算法对误匹配特征点进行剔除。实验结果表明,该方法可实现不同表面的稳定点云拼接。

关键词：机器视觉自适应拼接判断因子几何特征图像特征去除误匹配

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一种改进的GMS图像特征点匹配算法

电子测量技术 2021年第17期44卷 131-137页

作者：胡欣胡陆明刘归航长安大学电子与控制工程学院西安719000

网格运动统计(GMS)匹配算法中网格化图像加速了算法的实现,然而网格边缘的特征点没有进行有效地处理,导致匹配对中存在着错误匹配对,为此提出了一种融入自适应边距的网格运动统计的图像误匹配剔除算法。首先采用了自适应算法计算出最佳... 详细信息

网格运动统计(GMS)匹配算法中网格化图像加速了算法的实现,然而网格边缘的特征点没有进行有效地处理,导致匹配对中存在着错误匹配对,为此提出了一种融入自适应边距的网格运动统计的图像误匹配剔除算法。首先采用了自适应算法计算出最佳网格边缘距离,将网格边缘的特征点归属到相邻的其他网格,使得这些特征点可以有效发挥对正确匹配点的支持作用,提高了正确匹配点的得分;最后通过表征运动平滑约束的统计特性剔除初始匹配中的错误匹配点。仿真实验表明,该方法相比GMS算法召回率提高了10%左右,同时实时性也提高了30%左右,相比于SIFT算法,运行时间平均缩短了17倍;相比于SURF算法,正确匹配个数平均提高了8倍,充分说明能有效、高效地剔除错误匹配点,进一步提高图像匹配质量。

关键词：图像匹配去除误匹配网格运动统计算法融合自适应边距

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无标记点三维点云数据拼接技术的研究

无标记点三维点云数据拼接技术的研究

作者：伍梦琦华中科技大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和3D打印的快速发展,通过实物产生数字模型的逆向工程技术获得了越来越广泛的应用。在利用面结构光三维测量设备进行物体形貌测量时,受单幅测量范围和视觉遮挡的限制,需要对物体表面进行多次拍摄以获取完整的三维数据。... 详细信息

随着计算机技术和3D打印的快速发展,通过实物产生数字模型的逆向工程技术获得了越来越广泛的应用。在利用面结构光三维测量设备进行物体形貌测量时,受单幅测量范围和视觉遮挡的限制,需要对物体表面进行多次拍摄以获取完整的三维数据。其中多视点云自动拼接是关键。现有的自动拼接方法包括有人工辅助的拼接和无辅助的拼接。有人工辅助的拼接通常需要电动转台或引入标记点来实现拼接。该方法由于使用了辅助工具在使用时存在一定的局限性。无辅助的拼接技术主要包括基于几何特征的配准方法和基于图像特征的配准方法,这两种方法受自身算法的限制都只适用于一定的拼接场合,在对不同物体表面进行测量拼接时稳定性较差。为了解决上述问题,本文对基于几何特征的配准算法和基于图像特征的配准算法进行了深入分析。在此基础上,提出了一种基于几何特征和基于图像特征的自适应点云拼接方法,该方法的主要创新点如下:(1)利用物体特征点代替标记点实现无人工辅助的点云自动拼接,避免在物体表面粘贴标记点。(2)建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可自适应地选择合适的配准算法,实现了几何、纹理的有效结合,提高了拼接的稳定性。(3)通过引入RANSAC算法来进行特征点的匹配,有效提高了点云数据的拼接精度。最后为了验证本文所提方法,设计了一系列针对性实验,实验结果表明该方法能够实现不同表面的稳定点云拼接。

关键词：机器视觉结构光测量点云自动拼接几何特征图像特征去除误匹配

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复杂背景下的行人目标检测与跟踪技术研究

复杂背景下的行人目标检测与跟踪技术研究

作者：李灏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

行人检测是近几年的研究热点并且发展迅速。目前已经涌现了很多优秀的行人检测方法,能够满足实际应用对检测率等性能的要求。本文通过查阅国内外复杂背景下行人检测的相关资料,深入研究现有识别方法及相关理论,针对现有通用的行人检测步... 详细信息

行人检测是近几年的研究热点并且发展迅速。目前已经涌现了很多优秀的行人检测方法,能够满足实际应用对检测率等性能的要求。本文通过查阅国内外复杂背景下行人检测的相关资料,深入研究现有识别方法及相关理论,针对现有通用的行人检测步骤,详细研究了从行人检测及至跟踪的每一个环节。通过建立全局运动估计参数模型,运用基于改进的ORB特征的快速目标检测算法对行人进行检测和跟踪,最后利用基于K-means算法和PROSAC(改进的样本一致性)算法去除误匹配点,以准确识别和跟踪目标行人,提高准确性。首先针对实际情况,建立全局运动参数模型以便能够准确及时的对复杂背景下的目标行人进行检测并予以跟踪,参数模型使用的参数越多,对全局运动的估计越准确,但计算复杂性也越大。综合考虑算法的计算量、实时性以及运动估计精度,本文采用的摄像机的运动参数模型是正交投影六参数仿射模型。其次在复杂背景下行人的检测与跟踪的研究中,采用基于改进的ORB特征的快速目标检测算法对行人进行检测和跟踪,先从各帧图像中的目标行人检测出改进的FAST特征点,组成一个oFAST特征点集,使用改进的BRIEF描述子rBRIEF对检测到的特征点进行描述,结合贪婪算法和穷举算法对其执行一个搜索,从所有可能的二进制测试中找到既具有高方差又具有非相关性的rBRIEF,利用改进的ORB算法对图像各帧和目标帧中的行人目标进行特征点匹配,实现了跟踪的目的,并进行仿真验证。最后在复杂背景下对目标所提取的特征点进行匹配时,由于摄像机的平移、旋转和缩放等运动都会给最后的结果带来干扰,利用贪婪算法执行搜索也会产生误匹配,文中采用基于K-means算法先筛选特征点对,然后利用PROSAC算法重复迭代去除外点,采用最小二乘估计去求得参数矩阵以接近真实值。仿真结果表明,去除误匹配后更能准确及时跟踪到图像中行人目标。

关键词：全局运动估计行人检测六参数仿射模型改进ORB算法穷举算法去除误匹配

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古建筑照片的前景分割和匹配算法研究

古建筑照片的前景分割和匹配算法研究

作者：丁亚峰河南大学

学位级别：硕士

随着虚拟现实技术的发展及在各个领域的应用普及,三维重建技术的重要性越来越凸显。基于照片的三维重建技术是一种重要的方法和手段,它根据单幅或两幅图像的数据恢复出空间点的三维坐标,重建出三维场景的几何信息和准确数据。重建出的... 详细信息

随着虚拟现实技术的发展及在各个领域的应用普及,三维重建技术的重要性越来越凸显。基于照片的三维重建技术是一种重要的方法和手段,它根据单幅或两幅图像的数据恢复出空间点的三维坐标,重建出三维场景的几何信息和准确数据。重建出的三维场景,不单单可以应用于可视化和虚拟漫游,还可以保存并记录复杂的大规模的场景中的真实物体。基于照片序列的三维点云重建的方法可以应用在文化遗产保护领域,还可以应用在航空航天、人工智能、面部修复和室内场景设计等方面。然而基于照片的三维重建技术在重建场景或者物体时,难免会出现重建质量和时间效率的问题。本文旨在研究三维点云重建过程中图像预处理和特征点匹配的相关理论与技术,针对图像预处理阶段中的前景分割算法和特征点匹配过程中去除误匹配方面展开研究:1.提出了一种基于分水岭分割的前景分割算法。现有的前景分割算法大多是基于GMM的前景和背景的分离,而本文算法是在分水岭分割算法的基础上,结合形态学重构和区域相似性度量的思想,首先把彩色图像转化成二值化图像,然后对二值化图像进行形态学重构,消除图像的背景信息。接着利用分水岭算法对古建筑边界分割出轮廓线,再根据区域相似性度量的原则合并过度分割区域,最后利用前景区域分割出前景分割图像。实验仿真结果表明,本文算法可以降低分水岭的过度分割,尤其是在古建筑照片的前景分割具有一定高效性和准确性。2.提出一种基于对极几何约束的RANSAC算法的去除误匹配方法。通过分析SIFT算法,特征描述符的度量方式,RANSAC算法等缺点,从而改进特征点匹配过程去除误匹配点方法。由于SIFT算法生成的少量特征描述符的方向不是唯一的,因此会生成错乱的特征点匹配。特征描述符因为受光照,拍摄角度的问题,也会出现孤立特征描述符,无法做到特征点匹配。本文根据特征点错乱匹配,首先改进特征描述符的度量方式,把欧式距离的相似性度量变换成单应性匹配的度量。对RANSAC算法校正的特征点匹配,加入对极几何约束的思想校正错误的匹配点对,保留正确的匹配点对。实验仿真结果表明,本文算法对前景分割后古建筑图像做特征点匹配,减少特征点匹配的时间和提高算法的效率。

关键词：古建筑照片三维重建技术前景分割特征点匹配去除误匹配

基于邻域信息与联合损失的图像配准算法的研究

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基于邻域信息与联合损失的图像配准算法的研究

作者：杨振华西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像配准是识别并对应两幅或多幅图像中相同或相似的结构与内容,将两幅或多幅图像中相似或具有关联的像素点在同一坐标系中分别对应起来。图像配准是各种计算机视觉应用领域中最基本和关键的步骤,图像配准技术被广泛应用于3D重建、图像... 详细信息

图像配准是识别并对应两幅或多幅图像中相同或相似的结构与内容,将两幅或多幅图像中相似或具有关联的像素点在同一坐标系中分别对应起来。图像配准是各种计算机视觉应用领域中最基本和关键的步骤,图像配准技术被广泛应用于3D重建、图像拼接以及视觉归航等任务中。近年来随着深度学习技术的发展,深度学习技术被应用到了图像配准算法中,并取得了优于传统方法的成果。其中基于深度学习的去除误匹配算法将去除误匹配问题转化为二分类（错误匹配与正确匹配）问题,通过直接对假定匹配分类或挖掘其的兼容性邻域元素信息构造图特征后分类,以去除误匹配。但是这些算法都没有充分挖掘假定匹配的邻域信息,并且这些算法提取的深层特征不够聚合,影响分类性能。本文主要工作如下:（1）提出了基于邻域信息的去除误匹配图像配准算法。针对邻域元素挖掘网络没有充分挖掘局部信息,忽略了假定匹配的邻域拓扑结构信息的问题,影响了去除误匹配的分类过程的分类精度,本文提出了基于邻域信息去除误匹配算法,设计了邻域拓扑特征聚合模块,并且对邻域拓扑特征进行了数学定义,充分提取假定匹配的邻域信息,提升分类精度。并且为了优化原分类网络性能,为原分类网络引入了注意力机制模块来增强重要特征对分类模型的影响程度。（2）提出了基于联合损失的去除误匹配图像配准算法。针对已有的去除误匹配网络算法提取的深层特征不聚合影响分类精度问题,本文提出了基于联合损失的去除误匹配算法。已有的去除误匹配网络的损失函数可以有效地监督网络分类训练,但深层特征的表征能力不强,最终测试效果不佳。本文通过对此问题进行了分析研究并提出了联合损失函数,在原损失函数上引入中心损失,联合监督分类模型训练,提高深层特征表征能力,减小类内差异,提高分类精度。并且本文在已有的LCG-Net、NM-Net以及本文提出的基于邻域信息去除误匹配的算法上应用了联合损失。为了验证本文算法的有效性,在NARROW、WIDE和COLMAP数据集上分别进行了六组实验,在精度、召回率、F-measure、MAE以及MSE指标上进行对比分析。同时展示了本文算法去除误匹配后的实际效果,证明了本文算法的有效性。

关键词：图像配准深度学习去除误匹配邻域信息中心损失函数

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基于双目视觉的三维重建技术研究

基于双目视觉的三维重建技术研究

作者：汪鸣北京理工大学

学位级别：硕士

由图像来进行三维重建是计算机视觉中的重要研究目标之一。本文从两个方面研究了三维重建的方法:基于视差图的三维重建和基于特征点的三维重建。然后对其中的某些步骤进行了改进,并进行了实验分析。在基于视差图的三维重建方法中,本文... 详细信息

由图像来进行三维重建是计算机视觉中的重要研究目标之一。本文从两个方面研究了三维重建的方法:基于视差图的三维重建和基于特征点的三维重建。然后对其中的某些步骤进行了改进,并进行了实验分析。在基于视差图的三维重建方法中,本文提出了一种基于引导滤波器和半全局的立体匹配算法。首先,我们对基于像素灰度值和像素梯度的相似性度量函数进行改进,用抗噪声能力强的函数与其相结合。然后,我们使用引导滤波器对改进后的相似度量函数进行滤波,再使用滤波后的度量函数去构造一个能量函数,使用半全局算法中的动态规划方法去求解此能量函数得到最终的视差。由实验结果可知,基于引导滤波器和半全局的立体匹配算法在测试数据集上表现较好,但是本文算法在实拍图像上效果一般,其表现为视差图中物体的边缘不够光滑,算法的泛化能力一般。在基于特征点的三维重建中,我们利用SFM(structure from motion)算法实现三维重建,针对其中涉及到的特征点匹配存在错误匹配的情况,本文提出了一种依靠像素灰度、梯度和像素邻域内像素分布排列的去除误匹配算法。首先计算两特征点的零均值归一化互相关值,然后计算两特征点邻域内像素排列的相似性值,最后计算两特征点的梯度相似值。根据这三个指标进行判断两特征点是否为正确匹配。由实验结果可知,本文去除误匹配算法与RANSAC相比,最后得到的正确匹配点对数较少,但是本文算法耗时比RANSAC算法少,适合一些实时性较高的应用。

关键词：三维重建立体匹配视差特征点去除误匹配