基于相位相关的全景图像拼接

全景图拼接是实现虚拟场景构建的一种重要方法。文章采用基于傅氏功率谱的频域相关技术来寻找相邻图像的重叠部分,首先将相机拍摄的实景照片投影到圆柱面上,以柱面图像的形式存储;然后精确定位相邻两张照片间的重叠位置并融合相邻图像的亮度,通过图像拼接形成完整的360°环境视景;采用互功率谱中的相位信息进行图像配准,对图像间的亮度变化不敏感,可以有效避免局部最优的现象;实验结果证明,该算法具有一定的抗干扰能力和较高的匹配精度。     

基于Apache+PHP+MySQL框架的网络报名系统开发

以Apache+PHP+mySQL为框架,在Web Service基础上,为了处理繁琐的用户报名信息,开发一种B/S结构的等级考试报名系统。本文介绍了系统开发的设计思想及模式,基于Apache服务器的系统构架设计;阐述了系统中用户信息的注册、查询、修改和管理等关键技术,实现了计算机等级考试报名的信息化和网络化。     

逆向工程中点云数据与CAD数模的配准

提出了一种基于逆向工程的三维测量点云数据与CAD数模配准算法,该算法分两个步骤,即粗配准和精配准。粗配准采用主方向重合法来缩小三维测量点云数据与CAD数模的平移错位和旋转错位;精配准采用四元数法在粗配准的基础上使二者更为精准地重合在一起。该算法已通过VC 代码进行实现,结果表明这种方法能较好地使二者配准。     

一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.     

基于全局单应性变换的虚实注册方法

提出了一种基于全局单应性变换的三维注册方法,有效地解决了基于标识的三维注册系统中的误差积累问题.设计了一种新的对仿射变换鲁棒的特征点检测方法--边角点法,确保每个特征点位于多条直线的交点上,最大限度消除特征检测结果的随机性及其对特征匹配所造成的负面影响.采用基于全局单应性矩阵的虚实配准方法,利用前一帧所对应的全局单应性矩阵对初始图像作射影变换,并将变换后的图像与当前图像做特征匹配,直接建立当前帧与初始帧之间的单应性关系,从而解决了传统方法所存在的误差积累问题.实验结果表明本算法有效可行.     

利用轮廓特征的多视点几何数据配准

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。     

一种新的地心地固坐标系传感器配准算法

针对多传感器系统进行数据融合的需要,提出了一种新的地心地固坐标系下传感器的配准算法,充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响,当传感器之间相距很远时仍然适用。新算法将传感器配准问题表述成一个关于传感器测量的最小二乘判决函数,然后首次引入Levenberg-Marquarat算法来对其进行优化。最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新的算法对于不同数目的测量值具有良好的一致性。     

基于自然特征点的实时增强现实注册算法

提出了一种基于自然特征点的实时跟踪注册算法,并将其应用于增强现实系统。算法在已知场景的3D模型以及少量标定关键帧图像的基础上,选择与当前图像最为匹配的关键帧,利用基于关键帧的图像匹配方法实时获取摄像机的运动参数估计。算法采用合成中间图像的技术解决两图像特征点间的宽基线匹配问题,并应用扩展卡尔曼滤波器对参数估计结果进行平滑,以消除系统抖动现象。实验结果表明,算法鲁棒性强,注册精度高,能够有效地克服系统误差漂移。