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。     

改进块旋转和马赛克拼图的生成式伪装方法

结合块旋转和马赛克拼图的生成式伪装方法通过在嵌密位置放置与待隐藏秘密信息相关的圆形图像对秘密信息进行表达,会导致生成的马赛克图像的视觉质量较差,而较差的视觉质量也容易导致隐藏的秘密信息发生泄漏.为避免该问题,提出一种改进块旋转和马赛克拼图的生成式伪装方法.在该方法中,首先将多个灰度图像转换为圆形图像并按像素均值增序排列作为编码图像,将掩体图像直接通过误差扩散预处理转化为多级半色调图像;其次,通过随机坐标序列来决定秘密信息的隐藏位置,通过生成随机加密映射矩阵对秘密信息进行加密映射处理;最后,遍历掩体图像选取像素值对应的编码图像,对于隐藏和非隐藏位置,分别将编码图像旋转与秘密信息相关角度和随机角度,进而生成马赛克图像.在提取时,根据密钥结合质心旋转匹配策略以及区间认证策略对秘密信息进行认证以提高秘密信息认证的精度.实验表明,所提方法直接用编码圆形图像的旋转角度来表达秘密信息,在放置过程中始终选取以掩体像素值相对应的编码圆形图像来表达秘密信息,因而不会产生任何偏差,也不会导致任何视觉质量下降,具有良好的视觉质量.该方法引入了区间认证策略,具有较高的认证精度,所提方法具有较强的抗攻击鲁棒性且提取过程完全依赖于密钥,具有较高的安全性.     

机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的应用研究

【目的】随着技术的不断更新发展,传统测量方法已无法满足公路地形测量的需求。三维激光扫描测量技术的应用使数据采集方法、处理方法及服务能力和水平均得到提高,因此,可以将三维激光扫描测量技术应用于公路地形测量中,从而提高测量效率。【方法】对机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的数据扫描获取过程及后续数据的预处理、数学建模和绘制地形图中的应用进行研究,并结合平原区G310郑州境改扩建工程、山区沿大别山明港至鸡公山高速公路两个项目,对使用三维激光扫描地形得到的点云数据进行处理与分析,绘制出道路沿线1∶2 000带状地形图,并进行检查分析。【结果】试验结果表明,机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的应用取得了预期效果。【结论】通过机载三维激光扫描技术点云数据和图像数据获得的DOM、DTM、DLG产品精度满足要求,可直接应用于公路勘测设计。     

一种鉴别数字图像真伪的方法

复制图像部分区域粘贴在同幅图像的另外一个地方是图像伪造的常用形式,针对这种伪造目前常用检测方法是块匹配方法。这类方法存在检测速度慢、鲁棒性低等缺陷。为此本文提出了一种新方法,不对图像进行分块,直接从图像中提取SIFT特征,然后通过特征匹配来检测、定位伪造区域。特征数量少,检测效率高,而且鲁棒性强,不仅可以对付噪声、压缩等图像处理,而且可以对付旋转、缩放等几何形变,最后通过实验验证了该方法的有效性。     

基于模板匹配的图像检索方法研究

基于内容的图像检索实际上是一种近似匹配技术[1],[2],由用户指定一幅示例图像并提取其特征,然后与数据库中的图像特征进行比较,判断其相似程度,并将结果反馈给用户。当两幅图像之间存在着较大的旋转、平移等几何变形时,特征匹配的结果往往并不准确。为了消除影像的几何变形对图像检索的影响,提出了一种先对影像进行变形纠正然后使用模板进行匹配的方法,实验证明该方法的检索精度要高于传统的特征匹配检索精度。     

运用压缩感知理论的图像稀疏表示与重建

讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率.     

微元法中的柱体近似与台体近似

在微元法中,求三维立体时,将三维立体切割成若干小薄片后,是用柱体的体积去近似,而在求旋转曲面的面积时,切割成小薄片后是用圆台的侧面积去近似.对其中的原因进行了理论分析,以期解答大多数学生的困惑,使之更好掌握微元法的实质.     

基于立体视觉的直升机桨叶扭转角模拟测量方法

提出了一种基于立体视觉的直升机桨叶扭转角测量方法.首先,在摄像机坐标系下,采用双目立体视觉技术获取桨叶上圆形标记点的三维坐标;然后,利用在旋翼低速旋转且桨叶处于拉平状态下测量出的标记点的三维坐标建立旋翼坐标系;最后,在旋翼坐标系中利用旋翼高速和低速旋转状态下桨叶上对应标记点的三维坐标来计算桨叶扭转角.多次刚性叶片扭转角测量实验和数据分析说明本文测量方法不仅有效、测量精度高,而且具有非接触式、动态测量和操作简单的优点.     

用简单旋转装置实现三维相机多视角数据采集

提出一种用简单旋转装置实现单视角三维相机对物体进行多视角表面数据采集的方法.论述了基于这一方法的多视角三维相机的构造,旋转装置参数的标定,以及不同视角采集的物体表面三维数据直接通过相应的空间坐标变换关系对齐复位的方法;推导了关于旋转角度的空间坐标变换函数,分析了由旋转装置引入的多视角数据对齐复位的误差,最后给出了实例并进行了讨论.本方法构成的多视角三维相机将具有系统简单,采集过程无需附加操作和特殊要求,可确定的对齐复位精度以及全自动化的快速采集复位过程等特点.     

用简单旋转装置实现三维相机多视角数据采集

提出一种用简单旋转装置实现单视角三维相机对物体进行多视角表面数据采集的方法.论述了基于这一方法的多视角三维相机的构造,旋转装置参数的标定,以及不同视角采集的物体表面三维数据直接通过相应的空间坐标变换关系对齐复位的方法;推导了关于旋转角度的空间坐标变换函数,分析了由旋转装置引入的多视角数据对齐复位的误差,最后给出了实例并进行了讨论.本方法构成的多视角三维相机将具有系统简单,采集过程无需附加操作和特殊要求,可确定的对齐复位精度以及全自动化的快速采集复位过程等特点.     

改进的物体表面重建的三角网格法

光度立体技术是一种非接触式获取物体表面几何形状信息的重要方法,由表面法向量场进行表面形状重建是光度立体技术的关键环节.对现有方法的分析表明,三角网格算法只能实现局部重建且抗噪性能较差.为提高重建精度,引入类似于法切向法中的全局约束条件,提出了改进的三角网格法.利用朗伯体半球面模型,对法切向法、泊松法、三角网格法和改进的三角网格法的重建精度和计算时间进行比较.实验表明:在理想情况下,泊松法的重建时间较短,改进的三角网格法重建精度更高;在有噪声情况下,改进的三角网格法在重建精度和抗噪性能方面的表现都比较好.     

遗传算法和FD-MEI方法应用于二维电磁成象

从电磁散射的微分方程出发,利用不变性测试方程(MEI方程)与有限差分法求解电磁散射问题,由等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场的最大偏差为目标函数,通过遗传算法优化介质参数使目标函数达到最小值来重构散射体,最后给出反演结果.     

利用Photoshop提取苹果树图像及其立体效果的处理

利用Photoshop（PS）软件制作立体效果的苹果树图像模型,首先对苹果树图像通过通道提取图像的方法从周围的背景中枢出来,然后进行立体效果的处理．处理过程中运用了选择工具,Alpha通道,加深及减淡工具,取反色,快速蒙版等精确选择图像区域的方法和技巧,最终得到了立体苹果树图像模型,达到了满意的效果．     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

一种图像块旋转的马赛克拼图伪装隐写

为了提高无载体隐写效率以及隐写鲁棒性,提出了一种图像块旋转的马赛克拼图伪装隐写方法。首先在发送端将共享图像库中利用密钥随机选择的图像缩小并调整色调,再依据秘密信息和密钥对每个图像块添加随机旋转角度形成编码图像,最后将编码图像按规则排列产生含密马赛克图像;接收端依据密钥去除随机旋转,读取编码图像旋转角度获得秘密信息。实验结果表明,所提方法在嵌入容量方面优于其他无载体隐写方法,在鲁棒性方面也有良好的性能。     

利用人耳听觉特性的子带双声道回波抵消

提出一种利用人耳听觉特性的双声道回波抵消方法,与传统方法相比能够更快地收敛到“真实”回波路径。我们用子带分解缩短自适应滤波器长度,减小算法复杂度,并在子带分解基础上,利用人耳听觉特性降低输入信号的相关度,使自适应滤波收敛更快。数值实验表明了该方法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的序列图像超分辨率重建算法

针对给定一序列低分辨率图像重建出一序列高分辨率图像的问题,应用卡尔曼滤波理论,将时间轴加入重建算法,把利用多幅低分辨率图像生成高分辨率图像的模型转化为利用当前低分辨率图像和上一幅高分辨率图像来构建当前高分辨率图像.通过引入信息对的概念对算法运算复杂度进行改进.实验证明与已有算法相比该方法有较好的时效性和实用性.     

基于多组耦合字典及交替学习的图像超分辨率重建

本文提出多组耦合字典及其交替学习算法,实现图像超分辨率重建. 在字典学习阶段将训练图像视为高分辨率图像,将它先缩小再放大得到低分辨率图像. 两图像之差为残差图像. 从残差图像块和低分辨率图像块特征的联合数据中学习耦合字典,得到残差图像和低分辨率图像间的映射关系. 针对图像块具有不同纹理和结构以及
字典学习效率的问题,提出多组耦合字典和字典交替学习算法. 在重建阶段先将输入图像插值放大,视为低分辨率图像. 求出低分辨率图像块对于每组耦合字典中低分辨率部分的稀疏表示误差,取表示误差最小的耦合字典中残差部分重建残差图像,与低分辨率图像融合得到高分辨率图像. 实验结果表明该方法具有良好的重建效果.     

基于阴影检测模型的图像拼接盲取证

拼接篡改是最常见的篡改手段之一。在拼接带有阴影的图像时,篡改者为了掩饰篡改痕迹往往会伪造拼接物的阴影。提出一种基于阴影模型的拼接图像盲取证方法。分析各种经典的阴影模型,在此基础上建立一种适用于拼接篡改取证的阴影模型。使用图像区域增长算法实现对图像阴影的自动提取和定位,并采用能量最小化方法和干扰点去除技术得到鲁棒的阴影比例因子,利用阴影比例因子的不一致性对拼接篡改图像进行盲取证。实验结果表明,该拼接取证方法对于带阴影的拼接篡改图像有较高的检测准确率,能应对各种伪造阴影手段。     

利用点测量的分布参数系统状态重构

分布参数系统的状态在空间上连续分布,但因传感器个数有限,难以获取其全部状态. 对此,该文针对抛物线型分布参数系统,根据有限个传感器点的测量信息,提出一种重构系统全部状态的方法并证明其可行性. 仿真结果表明,该方法在已知系统模型但未知初始状态的情况下可取得很好的状态重构效果,而且与分布参数状态观测器相比,只需要离散的传感器信息就能获得对系统初期状态的更好重构.