相比于以单波束测深原理为基础的ICCP、TERCOM等一维序列匹配辅助导航方法,基于多波束测深系统的二维阵列匹配算法增加了原始地形信息的丰富度,可以用来提高地形辅助匹配导航系统的精度和适用性。通过归一化灰度转换,使实时扫测地形和...相比于以单波束测深原理为基础的ICCP、TERCOM等一维序列匹配辅助导航方法,基于多波束测深系统的二维阵列匹配算法增加了原始地形信息的丰富度,可以用来提高地形辅助匹配导航系统的精度和适用性。通过归一化灰度转换,使实时扫测地形和原始数据库地形分别形成待匹配的模板灰度图和背景灰度图,采用圆窗口化搜索策略,分别计算实时图和子图的Hu矩,保证了相同地形特征的旋转不变性。通过归一化互相关算法衡量两个地形的相似性,得到匹配地形,实时的辅助主惯导修正误差。仿真表明,利用此匹配算法在实时扫测地形平坦区域和特征明显区域均能成功匹配;位置误差均在5个网格以内,能容忍的系统信噪比最小为9 d B,抗噪声能力强;Hu矩的抗旋转特性大大提高了此方法的适用性,能够满足高精度水下地形匹配辅助导航系统的苛刻要求。展开更多
在基于机器视觉的智能化在线测量等应用领域,需要实时自动地提取图像中的感兴趣区域(regions of interest,ROI),以提高在线测量的计算效率和自动化程度。研究了Hu矩的数学模型,分析了Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法的各自优势和不足,...在基于机器视觉的智能化在线测量等应用领域,需要实时自动地提取图像中的感兴趣区域(regions of interest,ROI),以提高在线测量的计算效率和自动化程度。研究了Hu矩的数学模型,分析了Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法的各自优势和不足,针对现有Hu矩模板匹配算法无法实现对目标实际大小的自适应以及计算量大、现有目标跟踪算法需要人工手动划定初始跟踪目标等问题,提出了一种将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法相结合的方法,将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法得到的自适应ROI提取结果作为目标跟踪算法的初始跟踪目标,实现了ROI的实时自动提取。实验表明,变模板尺寸Hu矩模板匹配算法能够根据实际场景中目标所占画面比例提取到合适大小的ROI,在将其作为初始跟踪目标输入KCF目标跟踪算法后,应用于1920×1200尺寸的图像能做到平均8帧每秒的实时ROI提取。展开更多
文摘相比于以单波束测深原理为基础的ICCP、TERCOM等一维序列匹配辅助导航方法,基于多波束测深系统的二维阵列匹配算法增加了原始地形信息的丰富度,可以用来提高地形辅助匹配导航系统的精度和适用性。通过归一化灰度转换,使实时扫测地形和原始数据库地形分别形成待匹配的模板灰度图和背景灰度图,采用圆窗口化搜索策略,分别计算实时图和子图的Hu矩,保证了相同地形特征的旋转不变性。通过归一化互相关算法衡量两个地形的相似性,得到匹配地形,实时的辅助主惯导修正误差。仿真表明,利用此匹配算法在实时扫测地形平坦区域和特征明显区域均能成功匹配;位置误差均在5个网格以内,能容忍的系统信噪比最小为9 d B,抗噪声能力强;Hu矩的抗旋转特性大大提高了此方法的适用性,能够满足高精度水下地形匹配辅助导航系统的苛刻要求。
文摘在基于机器视觉的智能化在线测量等应用领域,需要实时自动地提取图像中的感兴趣区域(regions of interest,ROI),以提高在线测量的计算效率和自动化程度。研究了Hu矩的数学模型,分析了Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法的各自优势和不足,针对现有Hu矩模板匹配算法无法实现对目标实际大小的自适应以及计算量大、现有目标跟踪算法需要人工手动划定初始跟踪目标等问题,提出了一种将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法和目标跟踪算法相结合的方法,将变模板尺寸的Hu矩模板匹配算法得到的自适应ROI提取结果作为目标跟踪算法的初始跟踪目标,实现了ROI的实时自动提取。实验表明,变模板尺寸Hu矩模板匹配算法能够根据实际场景中目标所占画面比例提取到合适大小的ROI,在将其作为初始跟踪目标输入KCF目标跟踪算法后,应用于1920×1200尺寸的图像能做到平均8帧每秒的实时ROI提取。
