CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

散乱数据云的自适应网格划分

提出了一种基于图像边缘检测的自适应网格划分算法，用此方法可以根据测量曲面的几何特征控制型值点的疏密分布，并在保证模型精度的同时，减少了模型数据量，该算法分图形-图像灰度映射，细化点检测，网格自适应细化三个部分，图形-图像灰度映射将三维数据云映射为灰度图像，通过图像处理检测细化点，定位细化点的位置，由此实现网格自适应细化，在柴油机引擎的测量数据云上的应用表明，该方法可以显著地降低模型数据量，提高建模效率。     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测仿真

将粒子群优化算法与模糊C-均值(FCM)聚类算法相结合,并应用于图像边缘检测,以期解决标准FCM算法在图像边缘检测中对初始值敏感及容易陷入局部极小的两大缺陷.首先,基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息的特征向量,将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点灰度值处理后构成其边缘点信息特征向量,形成具有三维特征的数据集;然后对这个数据集应用粒子群模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.仿真实验表明,此算法具有良好的抗噪性能,能够得到较好的边缘效果,提高了边缘定位的精度.     

基于Matlab的图像曲线数据提取方法

对于文献中图的曲线数据的提取,提出一种通过采集像素点来识别曲线坐标的方法,并通过Matlab软件实现.首先用滤波器去除图片噪声,并确定用于灰度图转化为二值黑白图的阈值,然后通过搜索坐标框在灰度矩阵中的位置来确定真实坐标与灰度矩阵坐标的比例因子,最后获取曲线各像素点在灰度矩阵的坐标,并乘以比例因子得到曲线各点的坐标值.对曲线图像进行处理的结果表明,这种方法提取的数据准确,相对误差在-0.7%～+1.2%范围内,精度取决于原图像像素点的数目.     

基于机器视觉的施工现场钢结构焊缝坡口识别

基于线结构光视觉传感技术建立了一种适用于施工现场钢结构焊缝坡口识别方法.以南京某超高层建筑钢结构为工程背景，首先设计开发了适用于施工现场的图像采集装置，通过识别算法从采集图像中截取结构光线条感兴趣区域图像；其次，提出了基于分组教学优化算法-大津法(GTO-Otsu)的图像局部阈值分割方法，实现了结构光线条与背景的有效分割；然后，构建了线性结构元素用于修复结构光线条断裂区域；最后，通过比较相邻像素点的灰度和与一阶差分值的方法提取了结构光线条中心线及特征点坐标，并建立了像素转化方法，完成特征点像素坐标的转换，实现坡口几何尺寸测量.3组施工现场钢结构焊缝坡口图像处理和识别结果表明了该方法的准确性与适用性.     

基于深度图像与分水岭的平面点云分割方法

根据目前点云数据分割的研究现状以及分水岭算法在图像处理中的应用,提出一种基于深度图像和分水岭算法的建筑物平面点云分割方法.该方法首先将平面点云数据生成深度图像并给像素赋予灰度值,再使用双边滤波算法进行滤波去噪,然后使用分水岭算法进行图像分割,得到分割结果后索引回原始点云数据,得到点云分割结果.为验证方法的可靠性与准确性,利用区域增长法、RANSAC算法以及欧式聚类法进行对比实验.通过对实验结果的对比分析,能有效地将不同点云面片分割出来,并且具有良好的准确度和完整度,分割结果质量较高,为点云的分割提供了新的思路与方法.     

基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.     

用Kinect定位平面上单一圆柱型物体

通过Kinect设备获取物体所在场景的3D点云图像,再用积分图像计算场景中点云的法向量,根据法向量Y方向分量与XOZ平面所成角度的正切阚值滤除放置物体的平面,同时利用坐标输出阏值的设定滤除其它背景点和噪点。随机采取物体点云图中任意法向量不同的两点,根据它们的法向量和坐标,用异面直线公垂线的计算方法得到圆柱体的中心轴。再用点到空间直线的距离公式计算圆柱型物体的半径。最后通过计算物体点云X,Y,Z方向坐标的取值范围,实现对物体的定位。使用采集的场景点云图对算法结构进行测试,结果表明,算法结构可以可靠提取放置物体的平面和平面上的圆柱形物体,可以为机器人抓取提供准确数据信息。     

浮选泡沫表面动态特征提取方法研究

为了解决浮选泡沫图像中光噪点多、相互黏结、无法准确地提取其动态特征的问题，提出了一种浮选泡沫表面动态特征提取的方法.首先，通过分数阶微分最小均值算法、谷底检测算法和形态学处理，得到泡沫边缘轮廓图像，再对这些图像进行三叉点检测，避免了光噪点的影响；其次，用快速视网膜关键点(fast retina keypoint, FREAK)匹配算法对特征点进行匹配，再利用随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法进一步剔除误匹配点；最后，提取出速度特征，并利用特征点对的坐标绘制出速度矢量图和曲线图.实验结果表明，该方法具有更高的抗噪性能，并能够有效改善图像的对比度、减轻泡沫图像光噪点影响、有效剔除误匹配，从而提取出准确的速度特征.本方法的提取准确率为93.3%,该提取准确率较现有一些算法有较大提高，适用于动态变化的浮选工况.     

基于影灭点的单视图三维重构

提出了一种单视图三维重构方法,该方法需要用户提供图像点及其对应三维点之间的几何信息.由于结构场景有大量平面构成,存在大量的平行性和正交性约束,所以该方法主要应用于结构场景的三维重构.重构过程分为两部分:首先,基于三组互相垂直方向的影灭点,对方形象素摄像机进行定标;然后,基于用户提供的共面性和场景平面的影灭线,计算点的三维坐标.采用真实图像测试,说明该方法有效且简单易用.     

基于颜色特征的漂浮机器人三点定位系统

针对现有机器人全局相对定位方法的局限性,研究和提出了一种带有颜色特征的漂浮机器人定位算法.首先,在机器人表面标定3个红色标记点,利用CCD摄像机和图像采集卡采集全局视图,并将采集到的视图用HSI模型描述,从而增强颜色特征的鲁棒性,减少光照等外界因素的影响.然后,通过对HSI模型图像全局扫描、滤波和除噪,确定机器人表面3个标记点的位置,再根据三点定位法找出机器人在图像中具体的像素位置和像素姿态.最后,按照微分坐标转换法,根据已知的机器人像素位置和像素姿态数据,求得其在工作台上的实际位置和姿态,以达到精确定位的目的.与同类方法相比,该方法可以显著提高算法的效率和精度.     

面曝光快速成形系统中紫外光辐照度分布研究

为了提高面曝光快速成形系统的零件制作精度,研究视图平面上的紫外光辐照度分布规律.采用最小二乘法,对实验数据进行拟合,建立了紫外光辐照度随视图平面位置坐标和灰度值变化的关系模型.并利用该模型对视图平面上紫外光分布进行了均匀化处理.处理结果表明,通过灰度调制可以得到比较均匀的辐照度分布.     

数码相机定位的优化设计

研究的是数码相机在交通管制中定位物体特征点的优化设计问题．将数码相机成像问题简化为针孔成像问题后,研究了靶标图像与数码相机像平面上图像间的旋转和平移关系,为了使二维图像获取三维信息,建立起图像间的透视投影模型．利用该模型,通过确立标定点与相应的二维图像坐标,运用最小二乘法求解投影矩阵,实现对相机内、外部参数的标定．标定过程中,运用数字图像处理技术,对图像进行二值化处理,提高了数据的准确度和科学可信性,由此解得较为精确的内、外部参数,获得基于此模型的圆心在像平面的坐标表示,分别为A（321,189）、B（422,196）、C（639,212）、D（582,502）、E（284,501）．使用BP神经网络方法对已建立的模型进行检测,通过对比BP神经网络与透视投影求得圆心值与实际圆心值的均方根误差,论证了该模型有较高的精度和稳定性．并基于已有工作,建立了双目视觉定位模型,得到两部相机间的相对位置关系．在模型的进一步讨论中,研究了椭圆中心偏移问题,时像平面上椭圆的中心坐标进行了修定,得到实际的中心为：A（325,191）、B（427,201）、C（642,216）、D（584,504）、E（288,505）．以及讨论了图形的畸变问题,确定了相应的关系．     

黑白棋盘格角点检测算法

分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足,提出了一种新的棋盘格角点检测算法.该算法定义4个特征方向,并通过黑白检测算子(BW)检测特征方向上像素的灰度分布特征,获得像素级精度的角点坐标位置;再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正,实现了亚像素级精度的角点坐标定位.该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性.将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像,证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性.     

一种基于机器视觉的前方车辆距离检测方法

为了有效控制并避免交通事故的发生,文章提出了一种基于机器视觉检测前方车辆障碍物距离的方法。利用机器视觉检测到前方车辆可能存在的感兴趣区域,通过边缘特征确定前方车辆的位置。对于采集到的图像进行去噪与增强,通过路面灰度值与基于窗口能量的方法准确定位车辆在图像中的位置。在对摄像机进行预先标定的基础上,通过透视投影的几何关系计算出前方车辆距离的方法。仿真试验结果表明,该方法准确有效。     

图像二维阈值分割的数据场方法

针对图像分割中最优阈值选择这一难题,提出了一种新的图像二维阈值分割方法.该方法引入数据场的思想,将图像从灰度值空间映射到数据场的势空间;将二维灰度直方图的频率作为数据场对象的质量,计算二维直方图元素之间的相互作用和影响,生成二维直方图的三维数据场;再通过势心削除、势心合并等环节获得最优分割阈值,在不明显增加时间复杂度的前提下得到较好的分割结果.对标准图像数据集以及部分加噪声图像的分割实验表明,该方法是合理、有效的,能够适应大多数图像的分割,具有一定的抗噪性能,是经典一维最大类间方差法的有效补充.     

一种新的基于形状的灰度图像插值方法

通过2幅已知的灰度图像，用数学形态学的方法确定出插值图像的轮廓．通过求出轮廓内任意插值点与中心点的位置关系，分别找出其在2幅源图像上的对应点．如果2个对应点的灰度值较为接近，可通过线性插值直接求出此插值点的灰度；如2个对应点的灰度值相差较大，则判断插值点的相对位置与哪个对应点的相对位置接近，并认定插值点的灰度值即为此对应点的灰度值．对轮廓内所有的点采用上述算法，即可求得最终的插值图像．算法将图像的形状信息和灰度信息较好地结合起来．实验结果表明其插值结果是令人满意的．     

基于灰度差的PET/CT三维融合算法

不同模态的医学图像经过融合可以提供丰富的诊断信息,进行有效便捷的多模态三维融合方法成为研究的热点。提出了一种基于灰度差的PET/CT三维融合算法。沿视线方向,根据PET和CT数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;然后根据融合权重生成该采样点的光学信息,进行光线合成。实验结果表明,本文方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。基于灰度差的PET/CT三维融合算法不需要构建额外的转换函数,能够互补PET/CT数据各自的优势进行三维融合。     

基于双边滤波与帧差方差法的微小泄漏点检测

为了对器件的微小泄漏进行检测定位,本文介绍了一种利用红外热像对复杂器件进行微小泄漏点的定位方法,红外相机采集多帧经热气加热并进行差压脉冲操作时被测器件的红外图像。对红外图像进行双边滤波去除噪声后,利用泄漏点的温度场的变化即图像灰度值细微变化,提出了一种帧差方差法,通过增强泄漏点灰度值变化,能够准确定位到泄漏点位置,并对得到的泄漏点进行灰度值帧差概率计算确定是否为真泄漏点。实验证明：与其他方法相比本文方法能够有效去除周围噪声,克服了复杂器件易受红外反射率的影响、微小泄漏点变化幅度小、变化较慢的问题。并得到了较好的ROC(受试者工作曲线),同时可以满足工业生产中对微小泄漏检测的要求。