1 中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院, 北京 100038
2 郑州航空工业管理学院智能工程学院, 河南郑州 450015
针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题, 本文提出一种基于形态学改进 Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法, 首先, 对图像进行中值滤波降噪, 使用形态学运算改进基于 Chan-Vese模型的水平集算法, 生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部 Harris特征点; 对掩膜进行二次形态学腐蚀处理, 抑制边界锯齿像素上的伪特征点; 最后, 使用暴力匹配及随机抽样一致(Random Sample Consensus, RANSAC)算法筛选出有效匹配点对, 计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下 Harris拼接算法相比, 本文改进后的算法拼接精度有明显提高, 在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。
风力发电机叶片 红外图像拼接 水平集 形态学运算 Harris特征点 wind turbine blades, infrared image stitching, lev
西安科技大学机械工程学院，陕西 西安 710054
由于大范围三维激光扫描易受到采集车的多频率振动噪声的干扰，获取的路面三维形貌精度低。传统滤波和图像处理技术存在无法进行分量分析和过程复杂等缺陷。针对此问题，提出一种基于改进的哈里斯鹰优化（AMHHO）算法的变分模态分解（VMD）算法来对路面分量进行分析，精确剥离多频率振动信息。对车载3D激光相机获取的路面点云数据进行降维得到路面纵剖面信号，用所提AMHHO-VMD算法进行分解，对分解得到的本征模态函数（IMF）进行傅里叶变换并结合采集单元振动状态判定多频率振动信息。最后将筛选后的有效分量重构，得到精确的路面三维形貌。实验结果表明：与经验模式分解（EMD）算法和小波包分解算法相比，所提AMHHO-VMD算法能将多频率振动分量从原始路面点云中剥离，获得精确的路面三维形貌。
激光扫描 路面三维形貌 变分模态分解 多频率振动 哈里斯鹰优化算法 激光与光电子学进展
2023, 60(20): 2028010
西安邮电大学 通信与信息工程学院, 西安 710100
为了高效准确地滤掉云烟雾等悬浮粒子, 减少对激光成像引信工作的影响, 采用了改进的Harris+最小核值相似区域（SUSAN）角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。改进算法在原有Harris和SUSAN算法基础上, 利用8邻域模板标准差对目标像素点进行初次筛选获得候选角点, 经高斯滤波后, 利用改进的角点响应函数值进行二次筛选, 再通过非极大值抑制得到最终角点, 最后利用矩形度对目标与干扰进行二次区分。通过理论分析和实验验证可知, 95%的目标能被有效地识别出来。结果表明, 该方法能高效准确地区分目标与干扰, 同时满足实时性要求, 为激光成像引信抗干扰方面提供了一定的理论参考。
激光技术 目标识别 特征提取 Harris算法 最小核值相似区域算法 laser technique target recognition feature extraction Harris algorithm smallest univalue segment assimilating nucleus alg
吉林大学生物与农业工程学院, 吉林 长春 130022
用光谱信息精准、 高效地检测水稻叶片叶绿素含量, 对诊断和优化水稻叶片氮素营养、 开发和优化稻田氮素追肥系统、 监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。 针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题, 以粳稻吉粳88为研究对象, 通过网格试验获得分蘖期等关键生育期的叶片表型高光谱数据和相对叶绿素含量。 选取核极限学习机(KELM)为基础建模模型, 提出了一种先依据基础KELM建模效果选择预处理方法后, 再利用仿生优化算法对所选预处理组合所对应的KELM模型的训练过程进行优化的新思路, 以提高模型预测精度。 首先, 对光谱数据的各类预处理方法展开研究, 通过对4类预处理方法进行全排列组合共得到72种预处理组合。 利用连续投影算法(SPA)选择特征波段输入KELM模型以筛选较优预处理组合。 依据建模效果, 预处理组合CWT+MMS, CWT+MSC+SG+SS和CWT+SS所对应KELM的测试集决定系数(R2p)较高, 分别为0.850, 0.835和0.828。 其次, 为使KELM模型在保证稳定性和泛化性的前提下性能达到最优, 引入哈里斯鹰优化算法(HHO), 通过模拟鹰群在捕食时的合作行为和追逐策略, 自动最优调节上述三种KELM模型参数, 使得HHO-KELM模型R2p分别为0.957, 0.867和0.858, 模型精度得到有效提升, 最高提升10.7%。 通过研究, 证明了HHO算法优化机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量的可行性, 为东北粳稻叶绿素含量的测定和评估提供了有力的参考和借鉴。
哈里斯鹰优化算法 核极限学习机 高光谱 叶绿素含量 Harris Hawk optimization algorithm Nuclear limit learning machine Hyperspectral Chlorophyll content
1 湖北工业大学现代制造质量工程重点实验室, 湖北武汉 430068
2 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室, 湖北武汉 430068
对于背景变换和抖动分量比较小的视频序列, 传统稳像算法不能直接适用, 本文提出一种基于 Harris图像拼接的全景稳像算法。首先采用 Prewitt算子提取出图像的边缘信息, 在此基础上进行分区的 Harris特征点检测; 然后结合 NCC(normalized cross correlation)算法与 RANSAC(random sample consensus)算法实现图像间的特征点精确匹配, 接着利用加权平均融合的方法进行图像融合; 最后对融合后的全景图像进行剪裁, 完成图像补偿, 输出稳定的视频序列。实验结果表明: 改进的 Harris算法提高了算法效率以及正确特征点数量, 并且本文稳像算法实时性较好, 能够有效消除视频抖动并输出稳定的视频序列。
图像拼接 全景稳像算法 Harris特征点检测 图像补偿 image stitching panoramic image stabilization algorithm Harris feature point detection image compensation
光学 精密工程
2022, 30(11): 1290
1 兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070
2 甘肃工业交通自动化工程技术研究中心，甘肃 兰州 730070
针对传统的迭代最近点（ICP）算法计算量较大、效率较低、易受点云初始位姿影响等缺点，提出一种基于normal distribution transform（NDT）和特征点检测的点云配准算法。该算法采用“粗细结合”的配准策略，首先对点云进行预处理；然后采用NDT算法对处理后的点云进行粗配准，为精配准提供较理想的初始位姿；再利用3D-Harris特征点检测算法提取点云特征点；最后利用ICP算法对提取特征点后的点云集进行精细配准，得到最优解。仿真结果显示，与传统算法对比，所提算法进一步提高了点云配准的效率和精确度。
图像处理 点云配准 ICP算法 NDT 3D-Harris角点 特征点提取 激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0810016
北部湾大学 机械与船舶海洋工程学院, 广西壮族自治区 钦州市 535011
基于相移法的三维形貌重建精度高, 对环境噪声和阴影等不敏感, 但由于多幅条纹解相位, 难以应用于动态物体的三维测量中, 为此, 提出了一种新的算法。基于Harris算法提取刚性运动棋盘格的角点, 确定相邻两帧采集条纹图像之间的像素偏差并校正采集条纹图像; 根据投影仪和摄像机的标定参数建立投影图像和采集图像之间的空间变换矩阵, 并根据变换矩阵得到校正后的投影条纹图像; 采用高速投影技术以减小帧间像素偏差; 投影校正的投影图像并对采集图像进行变换, 从而得到近似于物体静态时的采集条纹。实验结果证明, 所提算法能高精度的重建轨迹和速度确定的复杂刚性运动物体的三维形貌。
三维测量 Harris算法 空间变换矩阵 像素偏差 three-dimensional measurement Harris algorithm spacial transform matrix pixel deviation
红外与激光工程
2021, 50(5): 20200492
中国计量大学计量测试工程学院, 浙江 杭州 310018
为了解决数字全息中子孔径相位拼接的效率和精度问题,提出了数字全息中基于多算法融合优化的相位拼接方法来实现相位的双方向拼接。首先,在相位拼接中选用相位相关法确定重叠区域,以限定特征点检测和提取范围,从而提升特征点检测的速率和有效特征点检测的占比;然后,对重叠区域进行Harris角点检测和角点匹配,并根据角点匹配点对来缩小块匹配算法的搜索范围;最后,采用全匹配搜索算法对最佳角点匹配点对进行精确匹配,并通过加权融合实现三维形貌的再现相位拼接。实验结果表明,本文算法能够在保证较高的拼接精度的情况下,极大地提高相位拼接的效率。
