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题名	基于李群上聚类的形状匹配算法研究
作者	王宏韬
答辩日期	2021-05-21
授予单位	中国科学院沈阳自动化研究所
授予地点	沈阳
导师	刘云鹏
关键词	去雾 暗原色先验 形状匹配 李群 聚类
学位名称	专业学位硕士
其他题名	Shape matching algorithm based on clustering on Lie group
学位专业	控制工程
英文摘要	随着社会的进步和科学技术的快速发展，无人机在多种行业中的应用凸显出来。无人机具有飞行灵活，受环境影响小，体积较小等优点，因此在无人机上进行视觉监控就具有了低成本、灵活性强和便捷的特点，近年来越来越多行业选择在无人机平台进行视觉监控。无人机的视觉导航技术是无人机实现视觉监控的重要环节，视觉导航为无人机的飞行控制提供重要信息。目前技术发展水平，在空气质量良好无雾、目标成像不发生仿射变形和目标无遮挡等条件较为良好的情况下，利用无人机架设图像采集装置实现的目视觉导航算法较为成熟，可以满足一定使用情况。但在现实使用过程中，空气质量差空中有雾和烟、目标成像发生仿射变形和目标被遮挡等情况时有发生，导致无人机的视觉导航算法效果不佳，跟踪难度大幅度增大。根据此情况，本文在获取无人机对地面进行拍摄后的图片，首先对图片进行预处理，然后采用并改进形状匹配算法。尤其针对有烟雾、仿射变形、物体遮挡三种识别过程中较为复杂的情况进行相应算法上的研究。在视觉导航中经常会遇到森林着火等问题，由于森林着火而产生的大量烟雾，直接影响了无人机设备的图像采集，因此针对大气图像去雾技术有着重要的意义。本文提出一种基于非分光红外检测技的大气光值估计方法，首先采集分析烟雾环境下的气体浓度变化特征，根据气体特性选择合适的权重系数估算大气光值，最后通过暗通道先验的数字图像去雾技术得到还原度高，分辨率强的图像。现有的形状匹配算法只考虑了匹配形状间的局部特征，没有利用局部特征之间的几何变换一致性约束，因此易导致出现错误匹配。根据局部特征的几何变换一致性，提出一种基于李群上聚类的形状匹配算法。该算法首先将待匹配形状分解为若干片段，采用动态规划算法对片段序列进行粗匹配，同时获取匹配片段间的仿射变换矩阵。进一步在李群GA（2）上对仿射变换矩阵进行聚类，依据几何变换一致性约束对错误匹配进行剔除，实现形状的精匹配。在标准数据库下的实验结果表明，与未考虑几何变换一致性的算法相比，基于李群上聚类的形状匹配算法可以大幅度提高形状识别率和准确率，并且可以增强匹配算法的鲁棒性。
语种	中文
产权排序	1
页码	58页
内容类型	学位论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/28969]
专题	沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室
作者单位	中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	王宏韬. 基于李群上聚类的形状匹配算法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2021.

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