针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹...针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。展开更多
针对二进制描述算法(Oriented fast and Rotated Brief,ORB)尺度性配准误差大,配准率低的问题,提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础,构建金字塔式尺度空间,改进尺度空间结构,简化尺度空间层数和...针对二进制描述算法(Oriented fast and Rotated Brief,ORB)尺度性配准误差大,配准率低的问题,提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础,构建金字塔式尺度空间,改进尺度空间结构,简化尺度空间层数和采样图像数目,使提取特征点的过程更加效率,并采用Harris函数检测特征,消除边缘特征点的影响,提取具有尺度信息的特征点;然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式,优化求解主方向邻域范围,以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明,改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高,并且配准的精度较传统ORB更高,更能满足复杂图像快速精确配准的要求。展开更多
在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素...在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。展开更多
视频场景切换检测在视频处理领域十分重要,优秀的视频场景切换检测算法对于视频的后续处理,包括信息标注与特征提取等都具有很大的意义.本文以传统的图像处理方法为基础,结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)快速特征描述子,分别...视频场景切换检测在视频处理领域十分重要,优秀的视频场景切换检测算法对于视频的后续处理,包括信息标注与特征提取等都具有很大的意义.本文以传统的图像处理方法为基础,结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)快速特征描述子,分别实现图像的相似度估计.通过动态融合因子,将多种基本算法得到的相似度在完整算法中的价值量化,并根据邻帧相似度计算动态阈值,从而提高了算法的稳定性;另外通过流程规划,减少了算法中耗时长的部分的调用次数,最终实现了高效的视频场景切换检测.实验结果表明,视频场景切换检测的准确率有一定程度地提升.展开更多
针对混合现实技术在识别标志物时易发生抖动,且识别过程易受到遮挡影响的问题,从标志物特征点提取与匹配的角度入手,改进混合现实技术对标志物的识别算法。通过构造尺度空间,结合加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算法提...针对混合现实技术在识别标志物时易发生抖动,且识别过程易受到遮挡影响的问题,从标志物特征点提取与匹配的角度入手,改进混合现实技术对标志物的识别算法。通过构造尺度空间,结合加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算法提取特征点,对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法的特征点提取和匹配进行改进。改进后的算法在特征点匹配的过程中精度更高,比SURF算法提升了38.8%,比ORB算法提升了28.3%,有效地提高了目标识别的效率。结果表明:把改进后的算法运用在混合现实系统中,可以在标志物被遮挡50%时,成功把虚拟模型叠加在标志物上,解决了模型抖动的问题。展开更多
针对视频拷贝检测中检索速度问题,提出一种基于关键帧多特征融合的类局部敏感哈希索引方法,将存在拷贝片段的视频映射到同一个哈希桶中,减少检索的范围,达到提高检索速度的目的。该算法首先对视频进行镜头分割提取关键帧,为了提高检测精...针对视频拷贝检测中检索速度问题,提出一种基于关键帧多特征融合的类局部敏感哈希索引方法,将存在拷贝片段的视频映射到同一个哈希桶中,减少检索的范围,达到提高检索速度的目的。该算法首先对视频进行镜头分割提取关键帧,为了提高检测精度,分别提取了灰度序全局特征、基于关键点的希尔伯特特征、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)局部特征,综合利用全局特征和局部特征两者各自的优势;然后根据视频关键帧序列建立了类局部敏感哈希索引,利用建立好的索引获得拷贝检测结果。实验结果表明,该方法在保证检测精度的同时,速度上也有很大提升,具有重要的应用价值。展开更多
为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其...为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其次,通过汉明距离和随机采样一致(Random Sample Consensus,RanSaC)算法对匹配结果进行筛选,以获取准确的单应性矩阵。最后,采用最佳缝合线融合算法,使得图像过渡均匀。实验证明,所提方法可以有效处理无人机航拍路面图像,能够高效、准确地实现路面图像拼接。展开更多
文摘针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。
文摘针对二进制描述算法(Oriented fast and Rotated Brief,ORB)尺度性配准误差大,配准率低的问题,提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础,构建金字塔式尺度空间,改进尺度空间结构,简化尺度空间层数和采样图像数目,使提取特征点的过程更加效率,并采用Harris函数检测特征,消除边缘特征点的影响,提取具有尺度信息的特征点;然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式,优化求解主方向邻域范围,以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明,改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高,并且配准的精度较传统ORB更高,更能满足复杂图像快速精确配准的要求。
文摘在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。
文摘视频场景切换检测在视频处理领域十分重要,优秀的视频场景切换检测算法对于视频的后续处理,包括信息标注与特征提取等都具有很大的意义.本文以传统的图像处理方法为基础,结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)快速特征描述子,分别实现图像的相似度估计.通过动态融合因子,将多种基本算法得到的相似度在完整算法中的价值量化,并根据邻帧相似度计算动态阈值,从而提高了算法的稳定性;另外通过流程规划,减少了算法中耗时长的部分的调用次数,最终实现了高效的视频场景切换检测.实验结果表明,视频场景切换检测的准确率有一定程度地提升.
文摘针对混合现实技术在识别标志物时易发生抖动,且识别过程易受到遮挡影响的问题,从标志物特征点提取与匹配的角度入手,改进混合现实技术对标志物的识别算法。通过构造尺度空间,结合加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算法提取特征点,对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法的特征点提取和匹配进行改进。改进后的算法在特征点匹配的过程中精度更高,比SURF算法提升了38.8%,比ORB算法提升了28.3%,有效地提高了目标识别的效率。结果表明:把改进后的算法运用在混合现实系统中,可以在标志物被遮挡50%时,成功把虚拟模型叠加在标志物上,解决了模型抖动的问题。
文摘针对视频拷贝检测中检索速度问题,提出一种基于关键帧多特征融合的类局部敏感哈希索引方法,将存在拷贝片段的视频映射到同一个哈希桶中,减少检索的范围,达到提高检索速度的目的。该算法首先对视频进行镜头分割提取关键帧,为了提高检测精度,分别提取了灰度序全局特征、基于关键点的希尔伯特特征、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)局部特征,综合利用全局特征和局部特征两者各自的优势;然后根据视频关键帧序列建立了类局部敏感哈希索引,利用建立好的索引获得拷贝检测结果。实验结果表明,该方法在保证检测精度的同时,速度上也有很大提升,具有重要的应用价值。
文摘为了快速获取更大范围且清晰度高道路图片,提出一种针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)近场采集的道路图像拼接方法。首先,在ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取的基础上,采用最邻近匹配算法进行特征点间的匹配。其次,通过汉明距离和随机采样一致(Random Sample Consensus,RanSaC)算法对匹配结果进行筛选,以获取准确的单应性矩阵。最后,采用最佳缝合线融合算法,使得图像过渡均匀。实验证明,所提方法可以有效处理无人机航拍路面图像,能够高效、准确地实现路面图像拼接。
