基于轮廓线的旋转体三维重建

由旋转体的二维灰度图像恢复其三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,采用轮廓线特征信息进行旋转体重构的方法.该方法从一幅二维灰度图像中提取旋转体作为研究对象,通过角点检测方法获取有效轮廓线及其分段曲线,根据分段曲线类型及其特征信息构造旋转体的对称轴,结合旋转体的几何特性实现了旋转曲面的三维重建.实验证明,该方法可以根据旋转体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

基于结构光和序列图像的三维重建方法

为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。     

基于二维灰度图像的规则形体三维重建

对二维灰度图像恢复形体的三维形状问题做了深入研究,提出了一种基于单幅图像,利用几何对称特性进行规则形体重构的方法,即从一幅二维灰度图像中提取规则形体作为研究对象,通过角点检测方法获取其有效特征信息,根据相关特征信息构造对称面或者对称轴,结合形体的几何特性实现规则形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于条纹投影三维轮廓测量技术研究

提出一种基于条纹投影来测量凹陷物体三维轮廓的方法。由计算机模拟正弦分布条纹图样投影到三维凹陷物体上,条纹图受到物体表面轮廓的变化而发生变形,通过数字采集卡把图像采集到计算机中,对得到的图像进行处理得到物体表面的相位,根据相位和高度的关系得到物体的高度分布。利用这种方法对凹陷物体进行了实际测量,结果证实了该方法的可行性。     

基于两视图的曲面物体自动建模方法

提出一种基于两视图的曲面物体自动重建方法. 采用基于Haudorff距离的特征匹配技术对图像的正面和侧面中的曲面物体进行匹配,自动获得图像中物体的大致形状及位置信息. 采用基于形状先验的图像分割算法自动地将曲面物体从图像的正面和侧面中分割出来. 利用这两幅图像中获得的侧影轮廓线,实现曲面自动重建和纹理自动提取. 通过真实曲面物体进行重建实验,验证了该方法的可行性.     

几何量测量路径自动生成方法

由于CCD摄像机无法一次拍摄到被测物体的所有轮廓,所以需要移动载物平台,便于CCD摄像机分数次拍摄被测物体的不同轮廓.文中提出了一种实现二维几何量测量的路径自动生成方法,用于实现载物平台的自动移动.该方法利用机器视觉和数控技术实现每移动一次载物平台完成一次被测物体分段轮廓图像的拍摄和处理,从而确定载物平台下一次的移动路径,最终实现被测物体完整轮廓坐标数据的自动采集.实验结果表明,运用设计的路径自动生成方法实现了被测物体轮廓坐标数据的自动提取.     

基于边缘拟合和数字孪生的机器人运动控制系统研究

提出一种基于边缘拟合和数字孪生的机器人运动控制系统.通过深度图像和RGB图像获取目标物体信息,并进行边缘提取,通过边缘拟合得到目标的边缘轮廓,根据其轮廓计算目标物体的中心点坐标,从而实现准确的目标识别与定位.采用数字孪生方法对机器人实时运行状态进行同步显示.试验表明该方法对圆形物体的识别与定位具有高准确性和鲁棒性,在数字孪生平台上运行具有可靠性与实时性,有一定的实用价值.     

连续断层图象计算机三维重建轮廓点匹配插补算法的研究

提出了一种连续断层图计算机三维重建轮廓点匹配插补算法。该算法对连续断层图象相邻轮廓进行轮廓点匹配，继而插补出中间轮廓，形成被重建物体的三维形貌。     

基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法

针对现有微动特征提取方法在散射系数复时变条件下不适用的问题,提出了一种基于时变三维坐标重构的微动特征提取方法。首先建立旋转对称空间锥体目标的微动信号模型,其次通过动态规划进行散射点分离,对各个散射点相位干涉处理后获得目标的时变三维像,最后利用高精度的三维坐标重构提取目标的三维微动特征。通过仿真实验在散射系数复时变的情况下进行微动特征提取,结果显示该方法的微动特征提取精度较传统方法有明显提高,可以较好地适用于散射系数复时变的情况。     

基于上下文感知和注意机制的多学习情绪识别方法

为提高人脸图像情绪识别效率与准确性,在探讨了深度神经网络、注意机制与损失函数基础上,提出基于上下文感知与注意机制的多学习情绪识别网络结构．该网络主要由场景特征提取、身体特征提取与融合决策3个子网络组成,并采用单双输出结构,实现多标签情绪分类与连续空间情绪回归任务．考虑到多标签情绪分类时标签的不平衡性,提出了一个改进的焦点损失（focal loss,FL）函数,可为小样本或难分类样本分配更多的权重,从而提高了网络训练效率．利用EMOTIC数据集进行仿真,结果表明平均绝对误差回归组合损失训练性能更优,分类平均准确率与回归平均误差率分别为28.5%和0.098,该方法对于小样本或难分类样本具有更好的分类效果．      

基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究

在利用指节纹进行身份识别时,为提高图像的质量,避免光照不均匀和环境噪声对特征提取带来的影响,需要在图像预处理阶段进行增强处理。针对指节纹图像的特点,设计了基于梯度图像引导滤波的图像增强算法,并在指背关节纹数据库中进行了验证。结果表明,该图像增强算法可避免光照不均带来的影响,同时突出细节特征,适用于指节纹图像的预处理。最后进行的定量分析证明,经过本算法的增强处理后,图像将保留更多的细节信息特征,有利于后续特征提取和提高图像识别的准确性。     

审计信息系统全覆盖联网数据精准定位方法

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题,提出审计信息系统全覆盖联网数据精 准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析,引入相关品质函数理论,将传感器 获取的多特征数据转入到关联判决过程,计算关联测度。在此基础上,根据关联测度的计算结果,通过改进的 KCF 算法组建目标跟踪器,利用跟踪器获取目标具体的运行状态,采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集 以及检测集,根据加权融合三特征的跟踪结果,准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置,实现数据 精准定位。仿真实验结果表明,所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。     

基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于连续最大流的三维肺实质快速分割算法

肺结节是肺癌的表征形式,形状结构多样且易与正常组织产生粘连,使分割存在困难.提出了一种基于空间约束的三维肺实质分割算法,实现对肺实质组织的分割及目标区域的获取.首先使用SLIC方法将二维CT序列图像构建成超像素图像矩阵,并对矩阵进行稀疏化处理,降低矩阵维度.然后连接相邻切片间的超像素构造肺实质组织的三维结构.最后采用连续最大流方法对构造的三维肺部结构进行分割.实验结果表明,所提算法能够快速准确地分割三维肺实质组织,对不同类型肺结节的分割均取得较好结果,具有一定的临床应用价值.     

基于双目立体视觉的标定技术及应用

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度,提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两 个相机的特点,采用圆形标志阵列标定板为图像源,通过对图像预处理,以径向误差做约束条件,根据圆的几 何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵,最后推导得到理想的外 参和内参,从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据 基础和可靠的矫正条件,进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。     

基于模拟目标的光测装备实战化训练方法研究

为解决当前光测装备因缺乏接近武器装备试验实际情况的合作目标而不能进行实战化训练的难题,提出了基于模拟目标的光测装备实战化训练方法。根据光测装备及目标的实际情况,构建目标三维模型,对其分别进行可见光、红外成像特性处理,生成目标的光学特性模型。采用3 次B 样条曲线拟合目标弹道曲线,进行运动姿态处理后获得姿态控制信息,与特征事件等信息一起封装生成目标运动特性模型。利用计算机仿真技术构建虚拟三维空间,在其中仿真光测装备跟踪测量目标的场景,在光测装备上无缝生成模拟目标,对光测装备进行实战化训练。在现役光测装备上进行了应用验证,实现了光测装备基于模拟目标的实战化训练,结果表明该方法切实可行。