基于弧段组合的直接最小二乘椭圆拟合

为使直接最小二乘椭圆拟合算法适用于图像中多椭圆的检测,提出了对参与拟合的边点数据按所属椭圆进行分组、以弧段组合代替离散边点作为直接最小二乘椭圆拟合数据的方法.实验结果表明该方法能够有效减少椭圆检测无关的边点,为各个椭圆的拟合提供合理的分组数据,从而准确、有效地实现图像中多椭圆的检测.     

基于圆形二值相移图案的离焦相机标定方法

为实现离焦状态下相机的精确标定,提出了一种基于圆形二值相移图案的标定方法.首先,使用相移法生成圆形相移图案,并对图案进行二值化以避免液晶显示屏幕伽马非线性误差影响,提高相位精度;然后,利用图案携带的相位信息直接定位椭圆环带区域作为目标区域,并对目标进行对偶椭圆拟合,获得特征点的亚像素精度坐标;最后,建立与世界坐标的联系...     

改进的最小二乘算法在图像标定中的应用

文章利用改进了的最小二来算法解决了对双目定位中的原始图像进行标定的问题,克服了一般算法在干扰产生畸变的情况下存在的拟合结果误差较大,精度不高,稳定性不好的弊端。通过对椭圆实例的拟合,验证了该算法的实效性,高适应性。     

基于神经网络的泡沫混凝土强度及导热性能预测

基于神经网络原理,建立预测泡沫混凝土性能的BP神经网络模型,期望通过输入配合比主要参数,得到泡沫混凝土强度及导热性能的预测结果。将实验数据分为训练组和对照组,对训练组进行非线性拟合,若拟合结果满足误差精度则模型建立完毕;通过拟合结果与对照组的比较,可验证模型预测精度。结果表明,BP神经网络模型能够准确拟合实验数据,利用其泛化能力进行预测的结果与对照组的误差小于8%,该模型具有很高的预测精度。     

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。     

基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法

针对虹膜识别系统中晃动影响识别准确率的问题,提出了一种基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法.首先对虹膜区域利用Gabor滤波器卷积初步估计光斑的位置;然后在放大5倍的截取虹膜图像上定位有效光斑;最后,对每个光斑的边界进行椭圆拟合,并计算长短轴比例和拟合误差,误差较小且长短轴比例大于1.55的图像判定为晃动图像.在CASIA-IrisV3-Lamp数据库上的实验表明,该方法检测晃动虹膜图像的准确率达到100%,提高了虹膜识别系统的准确率.     

矿山变形监测中常规RTK精度提高方法研究

矿山变形监测是矿山安全开采与可持续发展的重要组成部分.基于GPS RTK技术,利用实地采集的观测数据,以静态相对定位结果作为参考,分析对中杆倾斜量对于RTK流动站水平和垂直点位精度的影响.研究结果表明,对中杆倾斜误差对RTK水平定位精度影响较大,但对垂直误差影响很小;采用三脚架模式,可获得毫米级的平面定位精度;而高程精度与点间高差相关性较大,只能达到厘米级的精度.     

基于迭代逼近的圆标志精密定位算法研究

目前圆标志定位主要通过拟合边缘像素获取中心位置,理想情况可达亚像素级精度;但计算复杂且受噪声影响大。对此,引入一种无需圆拟合,在边缘提取与粗定位基础上利用圆标志边缘像素迭代逼近圆心的高精度定位方法;并着重探究迭代中心点误差随叠加噪声与迭代次数不同而存在的影响规律。研究结果表明:在叠加相同水平噪声而迭代不同次数情况下,迭代中心点误差呈指数函数分布;在迭代相同次数而叠加不同水平噪声情况下,其呈傅里叶函数分布;且圆标志x与y方向误差分布模型相似,进一步说明通过该类模型可对圆标志在不同噪声下的定位精度进行较为精确地估计。最后实际标志成像计算结果表明定位精度达到0.02像素。     

一种改进ICCP水下地形匹配算法

针对水下地形最近等值线迭代（ICCP）匹配算法的原理缺陷和惯性导航累积误差对匹配精度的影响,提出了一种利用粒子群算法优化估计航路的改进ICCP算法．分析了ICCP算法的不足,利用估计航路、惯性导航定位误差和数字地图确定误差椭圆和参考航路,用豪斯多夫距离表征参考航路与实际航路的位置差异,并利用粒子群优化算法实现参考航路的快速寻优．仿真结果证明改进算法具有更好的定位精度和鲁棒性,湖上试验验证了算法的工程可行性．     

椭圆弧等误差直线拟合的算法研究与轨迹仿真

为实现椭圆弧的等误差直线拟合,提出了一种基于罗尔定理与二分法的椭圆弧插补新算法.该算法通过在划分的单值区间内,迭代求解弦与对应的弧之间的误差来逐步逼近程序所要求的允差.推导出了节点坐标计算公式,得到了具体的算法流程并进行了轨迹仿真验证.