一种依赖3D眼球模型的两级瞳孔定位算法

瞳孔定位作为头戴式视线跟踪系统的核心模块之一,影响着系统的精度和稳定性,但眼球在正常转动中会发生着眼睑遮挡瞳孔问题.针对该问题,提出了一种两级瞳孔定位算法.第一级采用改进的星射线法提取瞳孔边缘轮廓.接着根据3D眼球模型和瞳孔位置提前判断是否存在眼睑遮挡情况,如果不存在,则定位结束,否则进行第二级定位.第二级采用改进的椭圆模板匹配算法,不同于其他椭圆匹配算法,该算法利用3D眼球模型的参数提前获取椭圆的长短轴比例和旋转角度,将匹配的空间复杂度由5维降为3维,提高了匹配的效率.在眼睑遮挡情况下该算法精确检测出瞳孔,并且定位速度较快.     

基于圆形活塞声源的椭圆形阵列的指向性研究

构建了基于圆形活塞声源的椭圆形阵列,利用Bridge乘积定理计算了阵列的指向性表达式,采用控制变量法并利用Matlab软件对其指向性进行可视化和分析,得出了该阵列的指向性随阵元的数目、椭圆阵列的短半轴、长半轴、波数等参数的变化特点.为椭圆形阵列的设计提供了参考,有一定的实际意义.     

基于地表变形预计的矿区保护煤柱留设方法

针对不同开采条件下地表移动角参数的不确定性和现有的矿区保护煤柱留设方法的局限性,将引起地表点移动的地下开采范围视为椭圆形区域,以受保护对象的临界变形指标为依据,应用随机介质理论的概率积分法确定影响椭圆的半轴长度.通过绘制受护边界各角点处的影响椭圆及相邻椭圆公共外切线的方法,确定建筑物保护煤柱边界.实例应用表明,该方法可依据受保护对象的保护等级要求和开采煤层厚度等因素,合理地确定各种地面工程的保护煤柱范围,提高了保护煤柱的安全可靠性.     

椭圆检测算法的比较

椭圆检测在图像识别与计算机视觉领域中一直占有重要的位置,而边缘检测是图像特征提取(包括椭圆检测)的首要条件.介绍了常用的几种边缘检测算法(如Sobel算子、Canny算子、Zernike矩算子等),分析了这些算法的异同与优劣;讨论了几种基于Hough变换及其改进方法的椭圆检测算法(包括利用椭圆极点与极弦性质的提取算法、利用三点确定椭圆的提取算法、利用椭圆几何对称性算法等).比较这些算法并选取几种分别应用于真实图像,并列出检测结果.最后,提出存在的问题和进一步研究的切入点.     

基于SIFT和SDM的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度和稳定性,提出一种基于SDM的快速、稳定的虹膜定位算法.该方法首先采用径向对称变换粗定位瞳孔,然后采用微积分算子精定位瞳孔;选取SIFT特征描述虹膜外边缘及眼睑的边界特征,采用SDM算法求解定位结果,最后采用最小二乘法确定虹膜外圆及上、下眼睑边界参数.实验结果表明该算法大大提高了虹膜定位的效率和稳定性.     

最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用

提出一种像素级边缘检测椭圆拟合新算法,用该算法对最小二乘算法进行了改进。首先,将符合要求的准椭圆转化到归一化坐标系;然后利用最小二乘法进行亚像素级椭圆拟合;最后,采用二次曲线拟合点集求解出亚像素及椭圆几何中心。在给定的图形中,利用本文提出的改进像素级边缘检测算法可以明显提高拟合不确定度和拟合精度。     

基于自适应阈值分割及边缘检测的虹膜内边缘定位算法

为了提高虹膜内边缘定位的准确率和速度,本文提出了一种基于自适应阈值分割及边缘检测的虹膜内边缘定位算法。首先采用自适应的活动窗计算图像灰度,灰度最小值点确定为瞳孔内的任意一点,以灰度最小值作为阈值对原图像进行瞳孔分割。然后使用Lapacian边缘检测算子检测瞳孔区域边缘定位虹膜内边缘,最后根据圆的对称性计算虹膜内边缘的圆心和半径。仿真结果表明该算法准确定位虹膜内边界的平均时间为0.73s,准确率为100%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值。     

基于椭圆拟合的近红外图像的眼睛精确定位法

提出了一种新的近红外人脸图像的眼睛精确定位方法. 该方法首先使用基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸检测分类器确定人脸区域和初始眼睛位置;然后用Sobel算子对眼睛区域进行边缘检测处理,得到眼睛边缘,并对它进行椭圆拟合获得眼睛的椭圆轮廓线;最后把拟合椭圆的中心点作为眼睛的精确位置. 实验表明,在正面人脸情况下,本方法能精确地定位近红外人脸图像的眼睛位置,在归一化人脸为120×120像素时,其平均误差小于1.5个像素,处理时间约7 ms.     

彩色环境下基于惯性矩的椭圆检测算法

提出了在彩色环境下检测椭圆的新算法。首先分析了椭圆的解析结构,根据物理学中惯性矩的概念,推演出一个类椭圆区域的理想椭圆,用该理想椭圆与边缘检测获得的边缘点拟合,求出一个区域的理想椭圆;然后将求得的理想椭圆与区域边缘点集合用近似度和逼近度两个指标拟合,得到与类椭圆区域最匹配的精确椭圆;最终得到类椭圆区域的边界轮廓,该轮廓可以很好地代替目标的真正边界。该算法可以快速检测完整椭圆和椭圆弧。     

一种改进的CHNN图像边缘检测方法

针对现有神经网络图像边缘检测算法缺乏足够的参数调节边缘检测的灵敏度,以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出了一种改进的方法.该方法在神经网络元的n个连接上施加权值,通过各种局部搜索、优化算法和使用指定的样本输入、样本输出等方法,训练加权神经网络确定各权值,在保留了原有算法优点的同时,可以根据不同的样本输入输出图像调节边缘检测的灵敏度,从而提高检潮结果质量并避免检测结果边缘过宽的问题.实验结果表明,训练后的加权神经网络方法,有更低的边缘检测错误率,并可检出原有方法漏检的边缘.     

一种光学测量中椭圆边缘精确提取算法

提出了一种椭圆边缘精确提取算法。对图像灰度分布函数按二次泰勒展开式展开,利用高斯核函数和图像卷积的方式进行微分求导,在过零点附近求取二阶导数绝对值的极小值点,然后,通过计算Hessian矩阵得到该边缘点的法向方向,在法向方向进行多项式曲线拟合和直线拟合得到子像素边缘点。实验结果表明,算法子像素边缘提取具有较好的精度,在光学测量椭圆形标识检测中有参考价值。     

一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.     

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

基于红外发光管的快速视点跟踪装置研究

提出一种基于红外发光管的快速视点跟踪装置,解决目前视点跟踪技术的硬件开销大,提高响应速度慢的问题。通过控制红外发光管的明暗得到图像,并采用分水岭的方法进行灰度分割,得到关于瞳孔的边缘及其在面部的相对位置,算法复杂度低,可以得到很好的实时效果;将得到的被测者瞳孔的图像拟合成连续的曲线,根据瞳孔的边界位置、边界的斜率计算出瞳孔的中心位置。该方法计算简单,并可以判断当瞳孔部分被眼睑遮住时的瞳孔中心位置。该装置在需要快速反应的场合及便携式设备中能有效提高响应速度,解决目前视点跟踪技术的应用环境要求高及算法复杂度高的问题。     

改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪

提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法. 用该算法对采样粒子进行优化,改进了重采样环节,在不影响跟踪准确率的条件下,提高了算法的速度. 实验结果表明,将此算法运用到瞳孔跟踪中,跟踪比较准确有效. 同时,将Hough变换应用到了瞳孔边缘的定位领域中,此算法有效改进了红外图像中眼睛瞳孔的跟踪效果.     

基于Lamb波混合成像算法的薄板结构损伤定位

针对传统椭圆法和双曲线法对结构损伤定位不精确的问题,提出了一种基于Lamb波的混合成像算法。该算法将椭圆法和双曲线法相结合,在使用相同数量传感器的条件下提高对信号数据的利用率,从而提高损伤定位的精度。通过有限元仿真对该算法进行验证,即建立一个无损伤模型和多个有损伤模型,模拟压电传感器以双面同相的激励方式获得单一模态的Lamb波,从而获得损伤的反射信号。用混合成像算法和传统椭圆法对仿真模型分别进行损伤定位。成像结果对比表明,混合成像算法对损伤的定位更精确,而且在结构有多处缺陷的情况下能检测到传统椭圆法无法识别出的损伤。     

一种非接触式实时视线追踪系统的设计

为方便残疾人和老年人使用计算机进行信息交互,设计了一种非接触式低成本视线追踪系统.系统设计了一种双环形红外光源,通过交替照射用户脸部,用单CCD摄像机得到"亮瞳"和"暗瞳"的相邻两帧图像.将这两帧图像做差得到瞳孔的位置,使用椭圆拟合方式求得瞳孔中心,加之在"暗瞳"图像上得到的普洱钦斑中心,从而确定了局部视线的盯视方向.基于人类视线移动的特点,提出了使用神经网络和卡尔曼滤波相结合的方法进行瞳孔跟踪,最后给出了视线映射模型和校准方式.