油管图像识别系统的设计与实现

针对难以提取已刻码油管特征而导致的识别率低的问题,设计开发了一套用于识别油管身份标识的系统。该系统利用线阵CCD扫描相机采集油管图像,并参考相关计算机图像处理算法,实现了对油管刻码标识的准确识别。实验数据表明,该系统采用的算法识别率高,已在Windows平台下用Java语言实现,具有较好的鲁棒性。     

AprilTag图像识别应用于高差传递测量方法研究

为促进计算机视觉及智能机器人技术等在传统高差测量中的应用,本文提出一种非接触式的应用AprilTag图像识别技术的高差传递测量方法。首先以Robomaster EP机器人作为高差测量平台,分别在已知点和待测点位放置AprilTag标签,机器人相机分别识别两侧AprilTag标签并进行相对位姿解算,得到两侧标签中心相对于机器人相机中心的三维坐标差。然后发挥机器人相机旋转中心的高差传递作用,计算得到待测点相对于已知点的高差。通过多组试验分别研究机器人相机的俯仰角α、航向角β的变化对高差传递测量精度的影响。试验结果表明,当机器人相机的俯仰角α∈(-2.9°,3.9°]时,或航向角β∈[-5.5°,1°]时,AprilTag图像识别的综合误差E<0.4,识别效果较好,两点间高差误差px小于5 mm,高差传递测量的精度可达毫米级。试验结果表明,使用计算机视觉及智能机器人等技术进行高差测量具有一定可行性,为未来测绘行业研发新型智能测量机器人提供一定理论依据和技术探索。     

一种基于改进CoHOG的视觉SLAM算法

移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大,从而导致闭环检测精度较低。针对该问题,本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进,将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符,以增强图像特征表现,提高图像特征提取效率;在匹配环节前添加GDF-HOG全局粗匹配,以减少视觉模板的数量,提高算法的计算效率;在匹配环节后添加感兴趣区域（ROI）位置匹配进行检验,以减少闭环检测的假阳性,提高准确率。将本文闭环检测算法与RatSLAM相结合,在公开数据集与真实环境中进行测试,测试结果表明,本文算法在闭环检测环节的准确率较高,且对环境的适应能力较强。     

分形图形生成的一种新方法

本文提出分形图形生成的一种新方法。采用分数维布朗运动来合成分形图形,分数维布朗运动用一种新的方法──递归空间滤波来获得。由分数维布朗运动的功率谱确定其二维成形滤波器的频率响应,然后采用以一维原形滤波器加旋转变换的方法来设计具有圆对称和指数衰减频率响应的成形滤波器。用成形滤波器对高斯分布的白色过程滤波,便可以得到具有期望分数维的布朗运动分形图形。     

一种二维编码标尺的数字水准仪系统原理设计与试验进展

数字水准仪是一种集光学、电子技术、编码技术、图像处理及计算机技术于一体的水准测量系统。它凭借快速度、高精度、易于操作等特点,已广泛应用于高精度水准测量、工业测量等多种领域。当前的各类数字水准仪产品是基于一维条码技术设计的编码标尺,水准仪的设计是围绕相应标尺编码方法的读数系统展开。经过十多年的开发,国外几大测绘仪器生产厂商已将条码标尺的编码方法实行专利保护;国内起步较晚,已难以找到合适的编码方法。文中提出了一种新的基于二维平面的编码设计方案。该方案将标尺面分为数字标注、二维码粗测和圆心精测3个区域;而水准仪部分采用面阵CCD采集标尺图像,运用快速数字图像处理算法进行读数定位。理论分析和实验样机测试表明,这种设计可以生产精度高、性能优异的数字水准仪。     

一种新的雷达辐射源属性识别方法

给出了一种新的雷达辐射源属性识别方法及其具体模型。以雷达辐射源用途识别为例进行了计算机仿真实验,并与经典的统计模式识别方法进行了比较,结果证明了该算法的正确性和有效性。这为研究辐射源识别提供了一种全新的方法。     

三维建模系统的综述

一个完整的三维模型重建系统由数据获取、图像分割、图像配准、几何建模和纹理建模五个基本模块构成。其中,图像分割与图像配准算法是三维建模领域的重要研究内容。对基于距离图像和光学强度图像的三维模型重建系统进行综述,对距离图像的分割、距离图像的配准这两项关键技术进行分析和总结,分析比较各种距离图像分割算法和各种图像配准算法。最后,分析比较目前国际上几个典型的三维建模系统。     

一种新的混合迭代UKF

从统计线性回归的角度对无味变换(unscented transformation,UT)进行分析,推导了迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)。针对IUKF计算量大的问题,结合弦线迭代法和IUKF,得到了一种新的混合迭代无味卡尔曼滤波器。数值仿真的结果表明,新滤波算法的精度优于扩展卡尔曼滤波、迭代扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波,并可以有效降低IUKF的计算量。     

一种改进的自适应Wallis滤波算法

针对影像增强过程中的边缘扩张、灰度过饱和及"块效应"等问题,文章提出了一种改进的自适应Wallis滤波算法:结合影像特征提取的实践应用,在影像局部范围内进行灰度均值和方差的统计,能够较好地实现自适应的判断二值分割阈值,利用迭代的方法,可以有效保证影像在增强处理下的保真度。最后以几组典型影像为例,证明该方法相对于传统方法较好地保证了影像增强后的影像质量,处理效率较高、应用面广。     

一种单机移动视觉的交通事故现场快速勘查系统

针对目前交通事故现场勘查技术的缺陷和不足,提出一种基于单机移动视觉的交通事故现场快速勘查系统。试验结果表明该方法可行,且系统测量精度高,结构简单,应用灵活。     

图像的空间频谱识别与分类

本文介绍一种光学－计算机混合处理系统对图像进行空间频谱分析的原理和方法。该系统的光学部分是一个夫琅和费衍射装置，它把光学图像转换成二维的傅立叶频谱，即空间频谱。计算机则负责频谱数据的采集与分析。鉴于遥感地质日视解译中区分岩类的主要识别指标是遥感图像的影纹特征，文中以岩石的遥感图像的空间频谱采样与特征提取，对空间频谱进行识别和分类为例，阐明利用衍射图样对图像进行识别的方法。     

神经网络计算机及其在遥感应用中的展望

本文概述了神经网络计算机的基本特点、神经网络的形式化描述、目前国际上神经网络计算机的现况以及在遥感图像处理中应用的潜力和展望。     

遥感影像人机交互判读系统及其技术特点

在Windows NT支持下，采用C＋＋和面向对象方法设计，自主开发的一个微机遥感影象人机交互判读系统。它在实现人工目视判读与数字影像处理、遥感和地理信息系统、高新技术与传统地学知识结合，协调遥感数据容量大与微机空间资源有限、快速作业要求与工业内容繁琐复杂，严格有序的计算机作业和判读人员作用自由发挥之间的矛盾方面，采取了一系列颇具新意的技术措施，形成了系统独具的一些技术特点，为广大判读人员提供了一个灵活、方便、高效地进行遥感影像人机交互判读工具。     

遥感影像水体追踪识别提取算法及应用

针对大尺度区域所有规模以上水体一次性智能化水体提取的问题,提出了水体追踪识别提取算法。这种方法可以追踪图像中所有的连通区域,并对区域进行识别与提取。以花马湖区域的水体为例,使用水体追踪识别算法提取湖泊,能够准确地追踪各种形状的湖泊,与两边扫描法、区域增长法相比,扫描重复率低、精度高。     

遥感图像面状目标识别的智能可视化模型

建立实用的遥感图像分析系统涉及诸多因素，其中，形成有效的目标提取算法体系和设立适于目前人工智能水平的基于知识的框架是两个核心问题。本文提出了一种利用对光谱特征空间分布进行可视化图形处理的新的分类方案，继而以光谱、纹理和空间知识对分类结果进行优化。这种集可视化分析、栅格ＧＩＳ处理功能和人类判读专家知识于一体的系统为解决遥感图像地物识别这一复杂问题提供了有效途径。     

涉密信息系统建设的有关问题探讨

本文对涉密信息系统的建设进行了初步探讨,介绍了2005年国家保密局颁布的《涉及国家秘密的计算机信息系统集成资质管理办法》相关内容。     

基于影像的道路标线自动识别方法

利用图像处理技术和模式识别技术。提出了一种基于影像的道路标线自动识别方法，实验结果表明，该算法速度快，准确率高，适应性强。     

基于静态模型的多视角SAR图像目标识别方法

传统的多视角SAR图像集合对于目标姿态角具有高度敏感性,因此在用于目标识别时存在一些不足之处。针对该问题提出一种多视角SAR图像的静态建模方法,它将来自一个目标多个视角下的图像信息集成到一个综合的数据结构中,并且该数据结构与目标散射中心有关而与角度无关。然后利用静态模型对不完全姿态角的目标数据进行静态建模,利用模板匹配法对输入多视角图像进行目标识别。理论分析和仿真结果表明,本方法在每个目标只有少量姿态角模板数据可用的情形下比传统模型具有优势。     

基于人工免疫系统的遥感图像分类

提出了一种基于人工免疫系统(ArtificialImmuneSystem)的分类方法。该方法首先应用人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心,然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类。由于人工免疫系统继承了生物免疫系统的自组织、自学习、自识别、自记忆的能力,从而使得人工免疫系统具有非线性的分类能力,并能够快速准确地得到全局最优解,克服了传统分类方法约束条件多,容易陷入局部最优的缺点。实验结果证明,该算法分类精度上优于传统的分类方法,总精度和Kappa系数分别达到了89.80%和0.8725,因而具有实用价值。     

基于资源限制性人工免疫系统的多光谱遥感影像分类方法

提出了一种基于资源限制性人工免疫系统（resouree limited artificial immune systems, RLAIS ）的多光谱遥感影像分类方法。该方法采用RLAIS对遥感影像分类中选取的感兴趣样区进行样本训练，得到全局聚类中心，利用聚类中心对遥感影像进行分类。实验证明，该方法在分类精度上优于传统方法，其总精度和Kappa系数分别达到了91%和0．88，具有实用价值。