基于改进随机抽样一致算法的视频拼接算法.pdf

第 4 3卷 第 8期 2 0 1 7年 8月 工矿 自 动化 I ndu s t r y a nd M i ne Aut o mat i o n Vo 1 ． 4 3 No ． 8 Au g ． 2 0 1 7 文章 编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 7 0 8 0 0 5 0 0 6 DOI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 7 ． 0 8 ． 0 1 0 基于改进随机抽样一致算法的视频拼接算法 程德 强 ， 厉航 ， 黄 晓 丽 ， 屠屹 磊 ， 游大磊 1 ． 中国矿业大学 信息与控制工程学 院， 江苏 徐州 2 2 1 1 1 6 ； 2 ． 河南应用技术职业学院 信息工程学院，河南 开封4 7 5 0 0 1 摘要 为了解决实时视频拼接 中的鬼影和拼接缝 问题 ， 提 出了一种基 于改进随机抽样一致算法的实时视 频拼接算法 。首先， 针对双 目摄像头的重叠区域 ， 采用加速鲁棒特征算法提取特征点， 寻找特征 匹配点对 ； 然 后利 用改进 的 随机 抽样 一 致算 法去 除误 匹配点对 ， 获得 最优 单应 性 矩 阵 ； 最后 ， 对 重叠 区域 像 素进 行 动 态融 合处理。实验结果表明， 采用本文算法可以有效地消除视频重叠区域的拼接缝和鬼影 ， 同时可保证视频拼接 系 统 的 实 时 性 。 关键词 全景 图像 ； 视频拼接 ；随机抽样一致算法； 加速鲁棒特征算法；最优单应性矩阵； 动 态融合 中 图分类 号 T D 6 7 文 献标 志码 A 网络 出版 时 间 2 0 1 7 - 0 7 2 7 1 0 0 4 网络 出版 地址 h t t p ／ ／ k n s ． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 7 0 7 2 7 ． 1 0 0 4 ． 0 1 0 ． h t ml Vi d e o mo s a i c a l g o r i t hm ba s e d o n i mp r o v e d r a nd o m s a mp l e c o ns e ns u s a l g o r i t hm CH ENG De q i a ng ，LI Han g ，H UANG Xi a ol i ， TU Yi l e i ， YOU Da l e i 。 1． S c h oo l o f I n f o r m a t i on a nd Co nt r o l En gi n e e r i n g，Chi n a Uni v e r s i t y of M i ni ng a nd Te c hno l o gy Xu z h ou 2 21 1 1 6，Chi n a；2． Co l l e ge o f I nf o r ma t i on En gi n e e r i n g， H e n a n Vo c a t i on a l Col l e ge o f Appl i e d Te c hn ol o g y，Ka i f e ng 4 75 0 01，Chi n a Abs t r a c t I n or d e r t o s ol v e p r ob l e m s o f s e a m a n d gho s t i ng i n r e a l t i m e v i de o mo s a i c s ，a vi de o mos a i c a l g or i t h m b a s e d o n i m p r ov e d r an d om s a mpl e c o ns e n us RANSAC a l go r i t h m wa s pr o p os e d． Fi r s t l y， s p e e d u p r obu s t f e a t u r e s a l g or i t h m i s us e d t o e x t r a c t f e a t ur e p oi nt s a nd f i nd m a t c h i ng f e a t ur e po i n t s i n t he ov e r l a p pi n g a r e a o f b i n oc u l a r c a m e r a．The n， t h e i mpr o v e d RANSAC a l g or i t hm i s a d op t e d t o r e mov e t he mi s ma t c he d p o i nt p a i r s a nd ob t a i n t he o p t i ma l ho m o g r a phy ma t r i x．Fi na l l y，t he p i xe l s i n ov e r l a p pi n g a r e a s a r e pr o c e s s e d b y dy na mi c f us i o n． The e xp e r i me nt r e s ul t s s ho w t ha t us i ng t he p r op os e d a l g or i t h m c a n e f f e c t i ve l y e l i mi na t e t he s e a m a nd g ho s t i ng i n t he v i d e o o ve r l a p p i ng a r e a， a n d a l s o e ns ur e r e a l t i m e pe r f o r m a n c e o f t he v i de o mos a i c s ys t e m ． Ke y wo r d s pa n or a m i c i m a ge； v i d e o mos a i c； r a md o m s a mpl e c o ns e nus a l go r i t h m ； s pe e d u p r ob us t f e a t u r e s a l g or i t hm ；op t i ma l ho m o gr a p hy ma t r i x；dy n a m i c f us i o n 0 引言 全景图像被广泛应用于视频监控 、 虚拟现实、 环 境监测等领域 。随着数字监控系统的发展 ， 对全 景动态图像 的实时视频拼接技术提 出 了更 高的要 求 。全 景 图像 生 成 以后 ， 在 重 叠 区域会 有 明 显 的 收稿 日期 2 0 1 7 - 0 3 0 3 ； 修 回 日期 2 0 1 7 0 6 0 1 ； 责任编辑 胡娴 。 基金项 目 江苏省“ 六大人才高峰” 高层次人才培养项 E t 2 0 1 5 - Z B Z Z 一 0 0 9 。 作者简介 程德强 1 9 7 9 一 ， 男 ， 河南洛阳人 ， 教授 ， 博 士研究 生导师 ， 研究 方向为图像 智能检测与模 式识别 、 图像处 理与视频编码 、 多媒体专 用 集成电路设计 ， E ma i l c h e n g d q c u mt ． e d u ． c n 。 引用格式 程德强 ， 厉航 ， 黄晓丽 ， 等． 基于改进随机抽样一致算法的视频拼接 算法 E J ] ． 1 二 矿 自动化 ， 2 o 1 7 ， 4 3 8 5 0 5 5 ． CH ENG De q i a n g，LI H a n g，HUA NG Xi a o l i ，e t a 1 ．Vi d e o mo s a i c a l g or i t hm b a s e d O n i mp r o v e d r a n d o m s a m p l e c o n s e n s us a l g o r i t h m j- j ] ． I n d u s t r y a n d Mi n e Au t o ma t i o n ， 2 0 1 7 ， 4 3 8 5 0 5 5 ． 2 0 1 7年 第 8期 程 德 强等 基 于改进 随机抽 样 一致 算 法的视 频拼 接 算法 5 1 拼接缝 、 模 糊 和鬼影 l 3 ] 。针对拼 接缝 和鬼 影 问题 ， 已 有相关 学 者进 行 了研 究 ， 并 取 得 了一定 成 果 r 4 ] 。文 献E 5 3 提 出了一种基 于 RANS AC R a n d o m S a mp l e C o n s e n s u s ， 随机 抽样 一 致 算 法 的柱 面 全 景 图拼 接 方 法 ， 该方 法计 算 简单 ， 运 行 速 度 快 ， 但 是 求 取 的参 数 误差 很 大 ， 导 致 拼 接 出 的 全 景 图质 量 不 佳 。文 献E 6 ] 提出了一种基于 S URF S p e e d e d - Up R o b u s t F e a t u r e s ， 加 速 鲁 棒 特 征 和改 进 R ANS AC 的 视频 拼接算法 ， 该算法结合传统融合算法 ， 在一定程度上 改善 了拼接图的质量 ， 但容易受运动物体的影响 ， 不 能准确实现全景图拼接 。文献 E 7 3 对含有运动 目标 的视频进行研究 ， 提出了动态视频拼接技术 ， 但该技 术要求场景中的运 动 目标很小 ， 否则不能处理视频 序列图像 。文献E 8 9 ] 提 出了基 于泊松融合 和寻找 最佳缝合线的图像融合算法 ， 该算法虽然抑制 了鬼 影的生成 ， 但是计算量大 ， 实时性不佳 。 针对 上 述 问 题 ， 本 文提 出 了基 于改 进 随 机抽 样 一 致 算法 的视 频拼 接算 法 。通过 迭代 的方 法检 测和 剔 除 外点 数据 ， 对 RANS A C算 法 进 行 改进 ， 获得 了 更为可靠 的最优单应 性矩阵 ， 提高 了算法精 确度。 通过动态融合算法对重叠区域像 素进行融合处理 ， 解决了运动 目标穿过重叠区域时产生的鬼影问题 。 1 实时视 频拼 接算 法分 析 1 ． 1 算 法流程 基于改进随机抽样一致算法的视频拼接算法流 程 如 图 1 所 示 。 摄像头 1 I I 摄像头 2 用 S U R F 算法进行特征提取 用 改进 R AN S A C提纯， 获取 最优单应性矩阵 图像动态融合 结束 ’ _ ．． ． ．． ． ．． ． ．／ 图 1 视频拼接算法 流程 Fi g．1 Vi d e o mos a i c a l go r i t hm f l ow 视频 拼接 具体 步骤 1 提取双 目摄像头视频帧 ， 并判断其是否为 关 键 帧 。 2 对关 键 帧进行 S URF特 征 提 取r 1 ， 生 成特 征描述算子， 从而生成匹配点对。 3 利 用 改进 的 RANS AC算 法筛 选 匹配 点对 ， 剔 除误 匹 配点 ， 从而 获得 最优 单应 性矩 阵 。 4 在最 优 单 应 性 矩 阵 基 础 上 ， 利 用 动 态 融 合 方 法对 视频 帧进 行融 合 ， 并获 取最 终 的拼接 图像 。 设 定双 目摄 像 头 位 于 同 一水 平 面 ， 且 重叠 区域 约 为 3 0 。考 虑 到特征 检测 阶段 耗 时较 长 ， 若 对 每 帧 图像 都应用 特 征 检 测后 再 进 行 融 合 拼 接 ， 则 不 能 实 现实 时拼 接 。因此 ， 引 入时 间 间隔 ， 即先对 首 帧 图 像进 行 S URF特征 检 测和 匹配 ， 计 算 出 比较稳 定 和 准确 的投 影变 换 矩 阵口 ] ， 然 后将 该 投 影 变 换 关 系 应用 到后 续 的帧 图像 的拼 接 中 。为 了克 服拍 摄过 程 中的不确 定 因素 和对首 帧 图像计 算 不精 确带 来 的累 积误 差 ， 以一 定 的时 间间 隔再进 行特 征提 取 、 匹配 和 求取 投影 变换 矩 阵 ， 然 后再 应 用 到后 续 一 段 时 间 的 帧图像拼接中， 最后可获得 准确性较高 的实时动态 拼接 视频 。 1 ． 2 S URF算 法 构建全景图像 的第 1步是图像配准 。目前的配 准方法主要包括基 于像素法 、 变换域法和基于特征 的配准方法。基于特征 的配准方法鲁棒 性高， 适应 性 强 ， 因此 ， 被 广泛 应用 于 拼接实 现 中 。基 于 特征 的 配准 方法 主要 包括 特征 提取 和特 征 匹配 。 目前主 流 的特征提取算法有 S I F T算法和 S URF算法等。研 究结果表明， S URF算 法至少 比 S I F T算法快 3倍 以上 ， 综合 性 能优 于 S I F T 算 法 ， 因此 ， 本 文 采 用 S UR F算法提取匹配点对 。 S UR F算 法 步骤 1 构 建积 分 图像 。积 分 图像 定 义 点 z的 积 分 图像为该点与原点形成的对角点构成的矩形域方 框 内全部像素值灰度值 总和。积分 图像 工 z， 公 式 为 z d ， ∑d ， ∑ l d l ， ∑ l d l ， 得到一个包含4 个数据 的 4维 向量 。依 次 对 每一 小 块 进 行 处 理 ， 最 后 获 得 一 个 6 4维 的 向量 ， 将 该 向量 作 为 特 征 点 的 唯 一 描 述子 。 1 ． 3 改进 RANS AC 算法 提 取 S UR F特 征 点 后 ， 利 用 改 进 的 RANS AC 算法进行特 征点提 纯 ， 并 计算 最优 单应性 矩 阵 H。对 于传 统 的 RANS AC算 法 ， 当数 据集 中存 在较 多 的误 匹配 点 即外点 时 ， 算法 的迭 代次 数会 增加 ， 很 大 程度 上 降低 了算 法 执 行效 率 ， 导 致 单应 性矩 阵精 度 不 高 。 因 此 ， 本 文 从 检 测 和 剔 除 外 点 方 面 对 R ANS AC算法 进行 改进 。 改进 的 R ANS AC算 法在 粗 匹 配点 对 中顺 序 选 取 配 点对 ， 并计 算其 空 间相 似度 ， 当相 似度 高 于设 定阈值时保留该 配点对， 反之 ， 则舍弃 ， 直至检测 完所 有 匹配 点对 。 根 据相 机 的成像 原理 ， 相关 的 2幅图像 中 ， 任意 正确 匹 配 的匹配 点对 应存 在相 似 的空 间关 系 。在平 面 图形 中 ， 为确 定某一 点 的唯 一位 置 ， 至少需 要 其他 不共 线 的 3个 点 。假 设 P ， Q ， P。 ， Q ， P。 ， Q 。 ， P ， Q 为 4 对 匹 配点 对 ， P 和 Q t 一 1 ， 2 ， 3 ， 4 分 别表 示 2帧 图 中的 对 应 特 征 点 ； P ， Q 中任 意 3点不 共线 ； d P ， P ， d P ， P 。 ， d P ， P 分 别 表示 P 与 P ， P 。 ， P 之 间 的 距 离 ； d Q ， Q z ， d Q ， Q 。 ， d Q ， Q 分 别 为 Q 与 Qz ， Q 。 ， Q 之 间 的 距 离 。 现 引 入 空 间 相 似 度 A m in { ， ， ， 当 I 1 , 于 某 一 设 定阈 值 时 ， Q ，Q。 ’ Q ， Q J “ 、 一 。’ 认 为 P ， Q 匹配 度 过 低 ， 将 其判 定 为误 匹 配 点 并 剔 除 ， 反之 ， 则认 为 P ， Q 为 正 确 匹配 点 。以此 方 法 遍历 两视 频 帧 中的各 匹配 点对 。 考虑到双 目视频拼接， 2幅图像 之间 的变换情 况可用 如 下矩 阵来 表示 ] 。 m z ] I Y l l 3 m 4 m 5 l l l 3 l j m7 1儿 j 式 中 ， 和 z， 分 别代 表 2个视 频 帧 中的点 ； m。 ， m ， m。 ， Ⅲ 代 表 尺 度 和 旋 转 量 ； m。 代 表 水 平 方 向位 移 ； m 代 表 垂 直方 向位 移 ； m。 和 Ⅲ 代 表 水平 与垂 直方 向的变形 量 。 式 3 所示 的单应性矩阵有 8个 自由度， 要确定 其参 数 至少需 4对 匹配 点 ， 即要 获 取 4对 匹 配 点 才 可得 到投 影变 换矩 阵 。 从筛 选 出的 匹 配点 对 中随 机选 取 4对 ， 代 人 变 换模型计算得出单应性矩 阵 H， 然后用得到的模 型 去测试 所 有 的其他 数据 。如果某 个 点适用 于估 计 的 模型 ， 认 为它也 是 局 内点 ， 并 将其 标记 。 重 复上述 步骤 N 次 ， 提取 被 标记 次 数最 多 的 内 点 ， 并将 其作 为最 终 的匹配 点集 ， 用所 选取 点 集 中的 配 对重 新计 算 单应 性 矩 阵 ， 从 而得 到 最 终 的 参 数 估计 值及 最优 单应 性矩 阵 。 1 ． 4动 态融合 算法 传 统 的图像 融合算 法 中 ， 在 执行 图像 融合 之前 ， 通 常会先 进行 寻 找最 佳 缝 合 线 的处 理 ， 以获 得 最 优 或局 部最 优缝 合线 _ ] 。但 是 在 本文 工 作 中 ， 该步骤 会与 接下 来进 行 的融合 过程 冲 突 ， 因此 ， 本 文 略过 了 最佳缝 合 线寻 找处 理 ， 直接 进行 图像 融合 。 常用的图像融合方法有最大值法 、 简单平均法 、 加权 平均 法 、 多分 辨 率 法 、 渐 入 渐 出 法I ] 。渐 入 渐 出法公 式 为 f J 1 l 6 J ／ ．3 2 ， 【 2 z， ．2 7 ， Y ， ， ∈ I 1 1一 b I z， v 4 ， ∈ 1 n J 2 z， ∈ I 2 式 中 _厂 ， 为 融合 后 图像 中 各 像 素 点 信 息 ； z ， 为第 1幅 图中各像 素点信 息； I z z， ．y 为 2 1 7年 第 8期 程德 强 等 基 于 改进 随机抽 样一 致 算法 的视频 拼接 算 法 5 3 第 2 I 矧 f 1 符 像 素点 信 息 ； 当 前像 素 点 与重叠 I 域 边缘 的 离 m叠 域 宽度 的 比值 。 f 1 一般情 况 下， 利J t J 式 4 可 以取 得很 的融合 效 果 ． 但 J { 有 运动 H标 穿过 币替 域 时 ， 仍 会产 生 鬼 影 。为 解决 陔『 J 题 ． 小 义提 f l j r一 种 动态 融合算 法 。 ‘ 先利J f 】 背 景消 除 法捉 取 运 动 口标 并 记录 其 位 ； 次 ． 筏 城 的 2幅 像 I f 1 ． 某 一 I割像 的像 崇 优 j ’ j _ 一 像 ， 以 减 少 魁影 的 生 成 ； 同时 ． 像 左存边 缘 处城 没定一 缓 冲 ． 以避 免明 度突 变 。 禽运 动 门标的 I 蹙 1 像融 合如 罔 2所， J j 。 I 运动 I I 怀的 像融合 I i g ． 2 h mtg C f t l s i o n wi t h mo v i n g o b j e c ’ l s 改进 的 像 融 合公式 为 I ， ． 】 一 ， ， 。 v ／ ‘ - Lv 一{ 物 体 左 侧 ‘ 。 物体 及 右侧 式 u ， 为币 叠 域 芹 边 缘 至 f _ j 标 左 边 缘 的 距 离 ； ．为 替 域 内 { 前像素 点所 列 ． 0 ～ ， 一 】 。 ⋯ j “ 干 ． 域 的 颜 色 与运 动 H标 不 同 ， 所 以需 对 干 “ I 域 进 i 进 一步融 合 ， 融合公 式 为 f l ， l -h 1 7XJ I ] ．， ， -v 一 ， ． r LV 物体 左侧 6 I J I J ， 物体 及 其 侧 l，』， 式 巾 ． 为承 叠 域 1 前像 素所 行 ． ， 一 1 ， 2 l 时 ， h 物体 J 边缘 剑 西替 域 边 缘 的距 离 ’ 7 』 一 2时 ． 『 l 为物 体 下边缘 钊重 卺 区域下 边缘 的距 离 。 【 ， 对 “ 域 艏 虫 合 时 ， ． 取 值 范 为 0 ～ 一 1 ； 埘 I 域 融合 时 ， ， 取 值 范 【 { 为 ⋯ 1 ～0 。 2 实验结 果及 分析 硬件 台 婴包 括 1 汁算 机 、 2个 普 通 US B 摄像 感 光 元件 为 CM S ， 5 0 0万像 素 。 最 大 分 辨 牢为 8 0 0 6 0 0 ， 最 高 视 频 采 集 帧 钵达 3 帧 s 。 软 件平 俞为 Mi c r o s o f l Vi s u a l S t u d i o 2 0 1 0干 开 源 的 汁 算 机视 觉库 I e n C V。 2 ． 1 改进 的 I 八NS 人 、 算 法 实验 针 对 舣 H摄 像 视 频 1分 别用 原 始 R八NS A C 算法 币 改进 R AN S A C算法 捉 纯 ． 统 计 提纯 后 内点 对 数 羽 l 提纯耗 时 。红提取 首帧最优 庖 性矩 阵后 ， 以 1 m i n的 隔 对后续视 频帧进行 处理 。表 l 为用 2种 算法 对视频 1 前 3 rai n进行 处理 的效果 比较 。 表 1 2种算法效果 比较 Ta bl e 1 Ef f e ’ t s r mp a r i s I 1 o f t wo al g or i t hm 分 析 丧 1 知 ， 对 于相 同的初 始点 集 ， 采 改进 R ANS A “ 算法 能够 剔 除 多的 配点 ． 获圾 准 确 卒更 高 的 内点 ， 比原 始 R AN S 人 、 算 法 有 更 高 的 去 误 牢 ， 这有 利 于扶取 更 高精 度 的 心 忭矩 阵 。 同时 ， 改进 R人NS AC箅 法 提 纯 耗 时 更 少 ． 其 效 率 比 原 始 RANS AC算法 提 高 r约 1 5 ． 这 有 利 _ r保 证 视 频 拼 接 系统 的实 时一 。 2 ． 2 摄 像 头视 频拼 接 结 果 实验 随机提 取 双 口摄 像 、大同一 时 刻视 频 l干 视频 2 『 } 1 I，l { _J 1帧 像 ． 如 冈 3所 示 ， 分 圳 埘 其 进 行 原 始 RANS A 算 法捉 纯 普通 融 合 、 改 进 RANS A _、 算 法 捉 纯普 通融 合 、 改进 RANS AL 、 算 法 捉 纯 动 态 融合 ， 实 验结 果 如冈 4所示 。 - 待 扣 接 视 {脚 帧 1 } 】 待拼接视频帧 2 3待拼接视频帧 Fi g． 3 Vi de o f r a me t O I ] c s p l i c e d 5 4 工矿 自动 化 2 0 1 7年 第 4 3卷 a 原始 RANS AC算法结合普通融合算法拼接效果 [ 2] [3 ] [4 ] b 改进 R A N S A C算法结合普通融合算法拼接效果 [ 5] c 改 进 RANS AC算 法 结 合 动 态 融 合 算 法 拼 接 效 果 图 4 视频拼接效果 Fi g． 4 Vi d e o mos a i c e f f e c t 图 4 a 中 ， 运 动 目标 区域 存 在 明显 的鬼 影 ， 黑 色框 内存 在可 见 的 拼 接 缝 ， 拼 接 效 果 很 差 ； 图 4 b 中 ， 鬼影 现象 有所抑 制 ， 黑 色框 内 的拼 接缝 得 到 了消 除 ； 图 4 c 中 ， 鬼影 和拼 接 缝 均 得 到 了消 除 ， 同时镜 头 畸 变也得 到 了校 正 ， 视 觉 效 果 明 优 于前 2种 算 法 ， 拼 接效 果 较为 理想 。 3 结语 提 出了一 种基 于改 进 随机抽 样一 致算 法 的视频 拼接 算 法 ， 在 重 叠 区 域 用 S UR F算 法 提 取 特 征 点 后 ， 利用改进 R AN s Ac算法剔除误匹配对， 获得 了 更 为 可靠 的变换 模 型 ， 即最优 单应 性矩 阵 ， 同时减少 了计算 变换 模 型所 消 耗 的 时 间 ； 对 运 动 目标 区域 采 用 动态 融合 算 法进 行 处 理 ， 解 决 了有 运 动 目标 穿 过 重 叠 区域 时产 生 的 鬼影 问题 。实验 结 果 表 明 ， 运 用 本文算法可 以有效消除图像融合过程中产生的拼接 缝 和 鬼影 。 参 考 文 献 Re f e r e n c e s [6 ] [7 ] [8 ] [ 9] f- l O ] [1] t4 , 强 ， 陈临强 ， 梁旭． 实时全 自动视频拼接 方法 [ J ] ． [ 1 1 ] 计算机工 程 ， 2 0 1 1 ， 3 7 5 2 9 1 ～ 2 9 2 ． W ANG Xi a oq i a n g，CHEN Li n qi a ng， LI ANG Xu ． Me t h o d o f r e a l t i me a u t o ma t i c v i d e o s t i t c h i n g[ J ] ． Co mpu t e r En gi ne e r i n g， 2 01l， 3 7 5 2 91 29 2． 张欣． 全景 拼接 的关 键技 术研究[ D ] ． 哈尔滨 哈 尔滨 工业大学 ， 2 0 0 9 ． 刘畅 。 金立 左 ， 费树岷 ， 等． 固定 多摄像 头的 视频 拼接 技术[ J ] ． 数据采集与处理 ， 2 o 1 4 ， 2 9 1 1 2 6 一 l 3 3 ． LI U Ch a n g，J I N Li z u o ，F EI S h u mi n，e t a 1 ．F i x e d mu l t i c a me r a v i d e o s t i t c h i n g t e c h n o l o g y [ J ] ．D a t a Ac q ui s i t i on a n d Pr o c e s s i n g， 2 01 4， 2 91 l 26 一 l 3 3． 郝飞 ， 陈文艺． 基于特 征点 匹配 的图像拼 接 方法 [ J ] ． 西安 邮电学 院学报 ， 2 0 1 2 ， 1 7 1 8 7 9 1 ． HAO Fe i ，CH EN W e n yi ．Pa nor a ma mos a i ck i n g o n s c a l e - i n v a r i a n t f e a t u r e t r a n s f o r mr J ] ． J o u r n a l o f X i a n I n s t i t u t e o f P o s t s a n d Te l e c o mmu n i c a t i o n s ．2 0 1 2， 1 7 1 8 7 91 ． 黄有群 ， 付裕 ， 马广 煜． 基于 R AN S AC算法 的柱 面全 景图拼接方法 [ J ] ． 沈 阳工业 大学学 报 ． 2 0 0 8 ， 3 0 4 46l _ 46 5． HUANG Youq un， FU Yu， M A Gua n gku n． Cyl i n dr i c a l p a nor a mi c ma p mos a i c me t h od b a s e d on RANSAC a l g o r i t h m [ J ] ． J o u r n a l o f S h e n y a n g Un i v e r s i t y o f Te c hno l ogy， 2 0 08， 3 0 4 4 61 - 46 5 ． 陈雪涛 ， 穆春 阳 ． 马行． 基 于 S UR F 和改进 RA NS AC 的视频拼 接算 法 [ J ] ． 现 代 电子 技术 ， 2 O l 6 ， 3 9 1 0 44 4 8． CHEN Xue t a o，M U Chu ny a ng-M A Xi n g． Vi d e o mo s a i c al go r i t hm b a s e d on SURF a nd i mpr o ve d R ANS A C V J ] ． Mo d e r n E l e c t r o n i c Te c h n o l o g y ， 2 0 1 6 ， 39 1 0 44 - 48 ． ZHA Xi n bo， ZOU Xi a o ch un，M A Zho ng，e t a 1 ．An e f f i c i e n t v i d e o mo s a i c p a n o r a ma a l g o r i t h m [ c]∥ I n t e r n a t i o n a 1 Co n f e r e n c e o n I n f 0 r ma t i 0 n S c i e n c e ＆． App l i c a t i on s Se o ul ， 2 0 1 0． 潘恒辉． 图像拼接中鬼影消除算法研 究[ J ] ． 舰 船 电子 工 程 ， 2 O 1 O， 3 0 3 1 2 5 一 l 2 8 ． PAN He n ghui ．Re s e a r c h on e l i mi na t i ng gho s t i ng i n i ma g e mo s a i c [- J ] ． S h i p E l e c t r o n i c E n g i n e e r i n g ， 2 0 1 0 ， 3 O 3 1 25 12 8． 方贤勇 ， 潘 志庚 ， 徐丹． 图像拼接的改进 算法[ J ] ． 计算 机辅助设计与 图形学学报 ， 2 0 0 3 ， 1 5 1 】 l 3 6 2 一 l 3 6 5 ． FANG Xi a ny on g， PAN Zh i g e ng， XU Da n． An i mp r o v e d a l g o r i t h m f o r i ma g e mo s a i c s I- J ] ． J o u r n a l o f C o mp u t e r Ai d e d De s i g n＆ ． Co mp u t e r Gr a p h i c s ． 2 0 0 3． 15 1 1 l 3 62 一 l 3 65 ． B AY H ， ES S A ， TUYTELAARS T ， e t a 1 ． S p e e d e d u p r o b u s t f e a t u r e s[ ．C o mp u t e r Vi s i o n a n d I ma g e Und e r s t a n di ng， 2 00 8， 1 1 O 3 3 46 35 9． YUAN C H， PAN J S， SHEU M H， e t a 1 ． F a s t i ma g e b l e n d i n g a n d d e g h o s t i n g f o r p a n o r a mi c v i d e o [ C] ／ ／ Ni n t h I n t e r n a t i o n a l Co n f e r e n c e o n I n t e l l i g e n t I nf or mat i o n Hi di ng an d M ul t i me di a Si gna l P r o c e s s i n g， Be ij i n g ， 2 0 1 3 ． 第 4 3卷 第 8期 2 0 1 7年 8月 工矿 自 动化 I ndus t r y a nd M i ne Au t oma t i on Vo 1 ． 4 3 No ． 8 Au g ．20 1 7 文章 编号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 7 0 8 0 0 5 5 0 6 D OI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 7 ． 0 8 ． 0 1 1 矿井提升机恒减速制动系统故障仿真分析 李娟娟 ， 胡亮 ， 孟 国营 ， 谢广明。 ， 汪爱明 ， 王帅 ， 贾一凡 1 ． 中国矿业大学 北京机电与信息工程学院， 北京 1 0 0 0 8 3 ； 2 ． 北京大学 工学院，北京 1 0 0 8 7 1 摘要 以 J KMD 4 ． 5 4型矿 井提 升 机 配套 的 E l 4 1 A 型 恒减速 制 动 系统 为研 究对 象 ， 分析 了恒 减速 制 动 系统工作原理 ； 搭建了恒减速制动系统仿 真模型， 并通过理论计算验证 了仿真模型的可靠性 ； 利 用仿真模型 模拟 了弹簧刚度减小、 闸瓦摩擦 因数下降、 制动器泄漏等制动 系统典型故 障。仿真结果表 明 各 主要部件性 能 下降 时 ， 并 不能立 即 引起 制 动 系统故 障 ， 而是 系统性 能退 化 ， 这 些退化 表现 为制 动 系统 压力 降低 、 开 闸 间隙 变小或 变大等 ； 系统性 能 退化到 一 定程度 才 出现制 动 减速度 不 符合要 求 、 制 动 器不开 闸、 开 闸间 隙过 大、 空动 时 间过 长等 故 障 。 关键词 矿井提升机 ； 恒减速制动 系统 ； 故障仿真 ；弹簧刚度 ；闸瓦摩擦 因数；制动器泄漏 中图分类 号 T D5