双摄像机三维成像系统参数的标定和优化算法

通过分析双摄像机三维视觉系统的成像视觉过程,建立了包括镜头畸变因素在内的成像过程数学模型,推导了模型参数的求解方法,提出了标定过程的具体实现方法.在此基础上,同时结合双摄像机系统的成像视觉两个互逆过程,提出了一种标定参数的快速优化方案,利用视觉过程所提供的更多信息,从标定的最终目标——提高视觉过程的角度,优化成像过程的模型参数,以更准确地反映视觉系统的信号变换过程,提高三维视觉精度.实验表明,上述方法可以有效地同时提高双摄像机成像模型的标定精度及提高三维视觉系统数据的采集精度,并且优化算法迭代收敛速度较快.     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

应用人工网络对化学传感器CaxPb1-xTiO3薄膜的晶格畸变进行评估

利用人工神经网络对化学传感器的晶格畸变进行了深入研究.实验结果表明:传感原件钙掺杂钛酸铅薄膜材料随合成参数的变化而呈现不同的晶格畸变度,该参数通过X射线粉末衍射精细结构确定,并作为人工神经网络的输出变量;合成参数作为输入变量,以MatlabTM作为操作平台,利用三层识别方法对传感元件的纳米结构进行评估与预测.实验结果与...     

直线参数方程中参数的应用

通过求直线参数方程中的参数,利用参数的几何意义证明空间点到平面、点到直线及异面直线间的距离公式,其证法相对较为简便.     

简支边界条件下弹性地基上变截面梁的弯曲变形

采用梁的线性理论分析了弹性地基上的梁随截面厚度或宽度(或材料常数)沿长度变化而引起的弯曲变形,针对厚度按指数函数变化(材料常数按线性函数变化)的情况,用有限差分法计算了变截面梁在周边简支边界条件下的弯曲变形.并给出了丰富的数值结果,结果表明,梁截面的变化参数、弹性地基参数,机械载荷对梁的弯曲变形有显著影响,对工程结构设计提供了参考.     

单幅图像的三维重构视觉系统误差修正

基于改进两步法的标定思想,在三维重构中提出了一种新的视觉系统参数标定与镜头畸变修正方法。该方法利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对CCD相机和DLP投影仪的内外部参数标定和镜头畸变校正进行分离。标定过程中,所设计的带标准圆阵列的靶标和伪随机连续方形编码可以实现特征点的自动识别和匹配。实验证明,该方法能快速、方便地对视觉系统进行标定和畸变误差修正,提高了三维重构精度。     

导数的应用

<正>研究导数的一个主要目的是用于研究函数的性质,利用求导数的方法对某些代数式进行恒等变形,思路明确、方法简单、易于掌握,尤其是对一些轮换对称式变形,效果更为显著.这种方法是基于如下考虑:有时一个函数的导函数具有比原函数简单得多的形式,并且它容易通过积分而求得原式所要求的变换.因此可以视某代数式为一变量的函数,对此变量求其     

深球壳在横向载荷作用下的静态分析

研究深球壳在横向均布载荷作用下的静态变形问题.从壳体的小变形理论出发得到深球壳的基本方程,结合其对应的边界条件采用打靶法进行求解,调整所取壳体展开的角度、壳体厚度与半径的比值、壳体外载荷等参数和壳体的变形挠度,通过数值结果分析壳体的变形与各参数之间的关系.对深球壳的线性静态力学行为的研究可以反映这一类弹性构件的静态力学...     

植物组织微观结构变化的Mueller矩阵成像监测

Mueller矩阵偏振成像能够全面表征被测样品物的偏振信息,从而成为获取被测样品内部微观结构信息的重要测试方法.利用双旋转波片原理搭建了后向散射Mueller矩阵偏振显微成像系统,并结合新的数据处理算法实现对各向异性植物组织的Mueller矩阵显微成像.针对植物样品的Mueller矩阵的二维分布图像及极化参数图进行分析,并在不同时间进程下通过观察各极化参数图对植物样品的变化进行监测.实验结果表明：相较于普通强度成像,Mueller偏振参数成像可以更加灵敏地反映被测样品的微观结构变化.     

圆波导及同轴波导开放腔的衍射理论

利用横截面法,引入"相位修正因子",求得缓变截面波导开放腔在非对称模的普遍情况下的衍射反射系数,加上纵向波数的谐振条件就可求得开放腔的参数,并可求解多模问题.本中分析了几种形式的开放腔,认为变截面的同轴波导具有最稀疏的本征频谱.文章还对工程设计方法作了简要讨论.     

鱼眼图像到透视投影图像的还原和简单漫游

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像.鱼眼图像都有不同程度的变形和失真.该文通过先确定鱼眼图像的中心和半径,再用一种简单的数学模型即球面投影,实现了180度鱼眼图像的还原,并在把视点固定在光学中心的情况下,在上下左右四个方向实现了图像的漫游.     

鲁棒的快速车道偏移警告

针对FPGA等片上资源较为缺乏的处理器,提出一种应用于辅助驾驶的快速车道线偏移警告方法. 方法
面向单目视觉识别应用;首先采用基于区域统计方式的二值化处理进行图像增强,并利用515车道线模板匹配方
法代替传统的边沿检测去除原图像中的大量干扰信息,最后采用压缩型霍夫变换对匹配结果进行车道线提取. 与
传统霍夫变换相比,大大降低了运算量,减小了内存使用量. 实验证明,该算法对车道线的识别非常有效,满足实
时性需求,并已成功移植到FPGA上.     

机器视觉摄像机标定的一般正多边形方法

围绕机器视觉摄像机标定问题,该文将通常几种基于特定正多边形模型的标定方法拓展为一般正多边形模型的摄像机标定方法. 首先分析一般正多边形的平面几何性质,结合射影几何中的交比和调和共轭的性质计算正多边形各条边和正多边形内切圆心与切点连线方向的消失点. 利用消失点与光心的连线方向和形成消失点空间直线方向相同的性质建立线性方程组,从而求解摄像机内参数. 最后通过几个特定正多边形（正三角形、正四边形、正五边形、正六边形）模版的摄像机标定验证一般正多边形标定方法的正确性. 实验中还发现几种特定正多边形的摄像机标定精度不同,正五边形的标定精度最高,正四边形最低.     

低亮度下电视彩色与色觉

根据实验和已知的明视觉与暗视觉光谱光效函数曲线得出近似而简单的中间视觉光谱光效函数,并作出在一定亮度下的中间视色度图.用它可以较好地说明低照度或低亮度下物体颜色变化和电视彩色失真的情况.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏

针对图像无载体信息隐藏算法嵌入容量与鲁棒性无法很好兼顾的问题,提出了一种基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏算法,使用空间金字塔算法提取纹理图像特征,通过监督式分类训练得到分类模型,同一类别下的不同图像块,利用位置信息进行区分,根据图像块分类和位置信息的不同构建映射字典,传递秘密信息;发送方依据秘密信息选择图像块并根据公共密钥将所有图像块组合为一幅大尺寸图像,通过可逆形变生成复杂的纹理图像并发送给接收方;接收方根据密钥将纹理图像恢复为图像块,利用分类模型识别图像块所属分类并确定位置信息,对照映射字典提取秘密信息.实验和分析表明该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声等攻击具有较好的鲁棒性,同时嵌入容量可随图像类别的增加得到提高.     

一种用于微波输能的小型化整流电路

提出一种用片状元件实现的小型化微带线整流电路.用ADS2006A电路仿真软件对整流电路进行分析和设计,100 mW输入功率时在5.8 GHz工作频率上得到72％的RF-DC(射频-直流)转换效率.但是理想的ADS仿真模型造成工作频率偏移和阻抗失配,使得测试效率很低.通过原理图-版图联合仿真分析提出电感补偿法,在5.7 GHz频率测量得到64％的RF-DC转换效率,与仿真值较接近.该整流电路具有小型化、易集成的特点,可广泛应用于无线传感器、RFID等设备的无线输能.     

岩石颗粒图像获取

在图像分析系统或计算机视觉系统被应用于岩石颗粒中，第一个要解决的问题是图像获取，其决定着图像质量的好坏，在不同的应用环境中，图像的获取方法是不同的。我们在实际应用经验的基础上，提出了岩石颗粒图像获取中的几个问题，并阐述和分析其解决的方法。     

基于改进Paik型Hopfield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.     

基于改进Paik型Hoptield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.