求解物形探测问题的一个数值方法

物形探测问题属于一类逆问题，它要求在已知声（或电磁）波散射的远场分布信息的条件下，再现物体形状，文中提出了求解此类问题一个有效和实用的数值方法，并从理论上证明了该方法对任意正波数均是适用的。     

颗粒介质表面再生区域形状研究

大块物体从山体上滚下时,山体结构将被破坏,其前方堆起的区域称为再生区域。为了认识该自然现象的形成机制,搭建了可调角度的三维颗粒介质槽,利用图片处理技术研究了球形物体在颗粒介质表面运动形成的再生区域形状与球尺寸的关系。实验结果表明再生区域形状呈类抛物线型,并与球尺寸有关,即形状长、半宽度最大值和面积均随着小球尺寸的增大而增大。分析认为,再生区域形成过程中有两种作用机制,即球与颗粒介质作用机制和介质与介质粘滞运动机制,并且前者作用略强于后者;同时发现在粘滞作用区域中,再生区域的形成过程是一种非牛顿流体的运动。     

非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的医学椭圆形状检测

为提高噪声环境下椭圆类物体形状检测算法的稳定性与准确性，本文提出非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的新思路。首先提取噪声环境下椭圆类物体的边缘并进行初始形状拟合，然后参考拟合误差的大小舍弃边缘噪声与毛刺，再进行新的迭代拟合，直到拟合平均误差收敛到设定门限以下，从而得到自然椭圆物体形状参数。仿真实验结果表明本文提出的算法针对噪声环境下椭圆类物体的形状检测具有较高的稳定性和准确性，在实际医学应用中具有重要的参考价值。     

基于轮廓关键点集的形状分类

形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.     

基于硬件加速的反射和折射场景的辐射度方法

镜面反射、折射场景的辐射度计算是非常耗时的过程。通过引入光学映射虚物体的概念,并且提出了统一创建反射和折射虚物体的方法,在非漫射环境辐射度计算时,采用处理实际物体一样的方法处理虚物体,这样,形状因子和附加形状因子的计算都可以借助图形硬件加速来完成。基于同样的通过引入虚物体而利用图形硬件加速的思想,利用支持OpenGL的图形硬件加速卡,实现了具有镜面反射和折射效果的辐射度场景的实时绘制。结果表明,利用图形硬件是提高真实感图形绘制速度的有效手段。     

利用OpenGL实现三维物体形状检测可视化

针对三维物体形状检测数据,提出一种简单、可行的基于轮廓线的曲面重构算法,并在C Builder 6.0开发平台上,利用OpenGL(open graphic library)编程,实现了三维物体形状检测的快速可视化.     

用多距离特征识别三维物体的表面形状

本文讨论一种识别物体的方法。三维空间中的物体表面可以由部分球面、柱面和平面来近似,并且这些面是能够被识别的。处理方法是通过分割图象成为区域(Region)且并行处理这些区域来实现。文内叙述一种技术。这种技术应用具有激光扫描器的摄象机系统获取图象。测量三维物体相应表面点的座标。然后用相应区域中的三点决定一个参考平面,进而计算区域中的特征点到参考平面的距离。这些多距离特征可被用来识别相应区域中的物体表面是球面、柱面还是平面。这些面的方向,可用具有两个斜角的表面法线方向来描述。这种技术在自动装配线上和工业监视检验中是很有用的。可用其找出另件在三维空间中的位置和方向,计算检验另件表面形状外形尺寸等等。     

基于多周期条纹投影技术的位相逆推法在物体表面形状测量中的应用

提出了一种基于多周期条纹投影技术和位相逆推法的物体表面形状测量法,该方法通过分析干涉条纹的位相分布来测得物体的表面形状。相对于单波长干涉仪、条纹投影法等其他测量方法而言,多周期条纹投影法不仅具有更高的测量精度和更大的测量范围,而且还可以用来测量非连续表面形状。此外,在多周期条纹投影法的基础上,还介绍了一种新的空间位相分析方法：位相逆推法。运用这种方法测量物体表面形状可以极大提高测量的精度和系统的稳定性。数值仿真及实验表明,由位相过零点所得到的测量值精度高于由振幅最大值所得到的测量值精度;当测量范围为毫米级时,基于多周期条纹投影法的位相逆推法的测量精度可以达到微米级。     

基于凹凸性方法的杂乱场景点云分割算法

为了处理杂乱场景中多个物体的分割问题,提出了一种基于RGB-D点云数据的分割方法;该方法先将场景点云超体聚类分解为基于体素网格的邻接图,然后对邻接图的边缘进行分类创建凸度图,再通过区域生长合并具有凸关系的分块从而得到未知物体。此外,提出用欧几里得算法对区域生长进行改进,发现对于碗和杯子这类具有内部凹面的物体有较好地分割效果。在对象分割数据库和手动提取场景中的实验结果,表明该方法可以在杂乱的桌面场景中分割各种形状的对象。     

回转体形状恢复与位姿估计方法

机器人抓取场景中经常包含许多具有回转结构的物体,然而由于这些物体不存在已知的三维模型,无法快速高效地确定回转体形状和位姿。针对这个问题,在现有的基于单视图回转体建模方法的基础上,将位姿估计和重建过程结合,提出回转体形状恢复与位姿估计的方法。首先利用训练好的整体嵌套的边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络模型得到图像中回转体的边缘轮廓并进行细化处理,再与传统边缘检测方法相融合,提取回转体轮廓信息;其次,根据回转体成像特殊几何约束,依据单张回转体照片建立比例模型;最后,利用同一回转体不同角度的两张图像估计其尺度与位姿。通过实验表明,该方法能够通过两张同一回转体的照片,估计回转体的真实尺度与空间位姿,同时不需要点云信息,是一种鲁棒性较好的回转体形状恢复与位姿估计方法。     

扩展Ｈough变换在图像识别中的应用

指出了在二进制边缘图像中，Ｈough变换是一种利用曲线上的点二象性和非解析曲线的参数来检测曲线的方法，Ｈough变换技术也可扩展到检测具有灰色层图象中的任意非解析形状，讨论了物体形状检测方法的改进以及在一些人工图像中的测试和在实现区域图像中的运用。     

改进的特征选择算法在形状分析中的应用

文章介绍了粗糙集的发展现状和相关概念,指出特征选择是运用粗糙集理论进行数据挖掘中最重要的一个环节;利用已求得的正区域和限制正域使处理数据的范围不断缩小从而减少求约简的时间,最后通过对形状进行知识约简,验证了用这个方法进行形状分析是可行的。     

基于自训练与snakes搜索的活动形状模型

活动形状模型(ASM)算法在有模型监督的轮廓提取中应用广泛,其不足主要体现在两个方面:(1)对大量样本标记点的标注费时、费力,且易产生误差;(2)算法轮廓进化中的盲搜索对图像中的噪声敏感,容易偏离全局最优.对前者,当目标物体的待成像轮廓在同一平面时,可利用透视投影变换模拟产生物体轮廓在3D空间成像的训练样本,从而完全避免手工标注引入的人为误差;对后者,在ASM的轮廓进化过程中,结合经典的snakes活动轮廓模型算法(ACM),可提高算法收敛的鲁棒性.上述改进的ASM算法已用于视频相册系统中,试验结果证明了算法的有效性.     

触觉传感器物体形状识别专家系统

本文探讨论了安装在机械手上的触觉传感器信息的处理问题，使机械手具有能识别几种简单物体形状的低级智能。在机械手上的成象触觉传感器，给出放在机械手上的物体形状信息，并称重传感器命同物体的重量信息。以８０５１单片机为核心构成智能机械手数据采集系统。     

基于点云数据的杂乱场景分割算法研究

目前处理桌面上单个对象已经被解决,然而处理复杂的场景时由于杂乱和遮挡而引起相当多的问题。虽然当前最先进的方法在基准性能上继续逐渐提高,但是它们也变得越来越复杂。针对杂乱场景中多个物体的分割问题,提出了一种基于RGB-D点云数据的分割方法。该方法先将场景点云超体聚类分解为基于体素网格的邻接图,然后对邻接图的边缘进行分类创建凸度图,再通过区域生长合并具有凸关系的分块从而得到未知物体。此外,提出用欧几里得算法对区域生长进行改进,发现对于碗和杯子这类具有内部凹面的物体有较好地分割效果。我们在对象分割数据库和手动提取场景中的实验结果,表明该方法可以在杂乱的桌面场景中分割各种形状的对象。     

过墙壁探测:层状介质中二维层析成像模拟

开发了一种基于对比源反演(CSI)算法的二维非线性逆散射技术,对层状介质中的二维物体进行层析成像并用其模拟过墙壁探测.对一些复杂模型的反演结果说明了CSI算法的有效性和进行过墙壁探测的可行性.数值模拟结果表明,在观测受到限制的情况下通过对多种频率的数据进行反演仍可以精确重构被探测目标的位置、形状及电参数.     

过墙壁探测:层状介质中二维层析成像模拟

开发了一种基于对比源反演（CSI）算法的二维非线性逆散射技术，对层状介质中的二维物体进行层析成像并用其模拟过墙壁探测。对一些复杂模型的反演结果说明了CSI算法的有效性和进行过墙壁探测的可行性。数值模拟结果表明，在观测受到限制的情况下通过对多种频率的数据进行反演仍可以精确重构被探测目标的位置、形状及电参数。     

基于Mask R-CNN的物体识别和定位

为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据,使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明,该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位,与传统的依赖计算全局视差图的方法相比,在速度和精度上都有提高。     

函数图形动画的制作方法

在多媒体课件的制作中 ,动画是不可缺少的一个内容。在数学课件中 ,有时需要表现一个物体的移动 ,更多的则是表现函数图形的变化。图形的变化又包括两类 :一类是图形形状的变化 ,如从一个圆开始 ,逐渐变形为各种椭圆 ;又如一个二次函数图形 ,上下或左右的平行移动 ,开口的变大变小等。另一类是图形的生成 ,如我们可以用动画演示一个圆沿着直线滚动时 ,圆上一点如何描绘出一条摆线 ;又如一个圆在另一个相等的圆外滚动时 ,其上一点如何描绘出心形线等等 ,本文介绍函数图形动画的制作方法。1　图形形状的变化图形形状的变化 ,实际上是连续绘制…     

基于周期阵列抽样孔的非迭代实时相干衍射成像

提出了一种从远场衍射强度图样实现实时相干衍射成像的非迭代方法．该方法利用特殊设计的周期正方阵列抽样针孔对待测物体的菲涅耳衍射场的波前进行抽样,用CCD记录其远场衍射图样．在计算机中对其处理,可以直接从远场衍射图样的逆傅里叶变换中提取物波的抽样复振幅数据,再利用标量衍射理论对物体重现．因为该方法只需要对一幅远场衍射图样进行测量,避免了迭代算法,而且从理论上不需要透镜,它可以在较广的波长范围内实现实时相干衍射成像．