中国航空科学基金(2010ZC56007)
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
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- 基于自标定的两视图三维重构研究
- 2012年
- 相机标定是三维重构中的关键步骤,本文对在自标定下的两视图三维几何模型恢复进行研究。先采用SURF算法得到图像匹配点对,在此基础上,利用RANSAC鲁棒估计基础矩阵;然后根据Kruppa方程所推导出的二次方程自标定出相机内参数,进一步地,通过分解本质矩阵求解出相机外参数;最后,根据三角化法求得空间三维坐标值。实验结果证实,该方法具有效性和正确性,并且能够真实地再现物体的三维模型。
- 吴文欢陈占伟
- 关键词：SURF算法基础矩阵本质矩阵自标定
- 基于局部不变特征的图像匹配算法被引量：5
- 2012年
- 针对计算机视觉领域中的图像匹配问题,提出一种新的基于局部不变特征的匹配算法。使用高斯差分检测特征点,将特征点领域内Haar小波响应投影到四个方向轴上,进而生成一个用来描述特征点的64维向量,采用最近邻距离比进行特征匹配。实验结果表明,该算法不仅快速、稳定,而且匹配准确率比PCA-SIFT、SURF、MSOP高。
- 吴文欢李骞江泽涛杨俊
- 关键词：图像匹配特征向量HAAR小波
- 一种利用SURF特征自标定相机焦距的方法
- 2012年
- 鉴于SURF算法能快速而稳定地提取图像特征,提出一种基于SURF特征进行快速标定相机焦距的方法.相机模型采用单参数模型(即只有焦距未知),先使用SURF算法得到图像匹配点对,这些匹配点对用于计算基础矩阵,然后根据Kruppa方程推导出一个二次方程,进而求解出焦距.实验结果验证了此方法的有效性和正确性.
- 吴文欢高景菊王永亮
- 关键词：SURF基础矩阵KRUPPA方程
- 分阶段进化的粒子群优化算法被引量：5
- 2012年
- 针对标准粒子群优化算法在优化多极值函数时容易陷入局部最优的缺点,分析了其进化原理以及过早收敛的原因,并在此基础上提出了分阶段进化的改进算法,即将进化过程分成多个阶段,不同的进化阶段应用不同的迭代进化公式,以提高种群的多样性,进而有效避免过早收敛。仿真实验结果表明,对于复杂的多极值函数优化问题,改进后的方法比标准粒子群优化算法具有更强的全局寻优性能。
- 吴文欢张少辉李巍吴烈阳刘圣卿
- 关键词：粒子群优化算法种群多样性
