一种基于视觉模型的图像编码方法

提出了一种新的图像压缩编码方法，根据视觉的生理学和心理学特性，设计一组与编码图像无关且对人眼有意义的模块（视觉模块），利用这些模块对分块子图作匹配。该方法提供了与视觉相一致的较好的图像质量，压缩比与矢量量化相近。由于采用了简单的匹配算法，大大降低了编码的复杂性，此方法适于实时应用场合。     

机器人立体视觉模块的故障诊断

针对机器人的视觉模块，提出了一种故障诊断的算法．该方法根据极线几何理论，利用基本矩阵离线地得到故障诊断的期望范围，再根据匹配像素点是否落在期望范围内判断视觉模块当前是否存在故障．与常规方法相比，不需要增加额外的传感器，且占用系统资源较少，具有相当好的实时性．实验证明，利用该方法进行故障诊断的错判率和漏检率均在3％以下。     

四级邻域匹配分形近似编码

为了缩短分形编码中值域块与定义域块池中的定义域块逐一匹配时间，提出了四级邻域匹配分形近似编码。在编码时，对不同的图像匹域进行不同级的编码，并将值域块与定义域块的全局匹配改为邻域匹配。该方法与Ｊａｃｑｕｉｎ的分形块编码相比，不仅大大地缩短了编码时间，同时也提高压缩比，两者解码图像峰值信噪比相近。     

坐标网格立体视觉测量中的图像匹配技术

利用立体视觉技术，实现对板料成形分析中应用的大批量坐标网格的变形进行无接触自动测量与分析，以减少工作量并提高测量的速度和精度．主要针对圆形坐标网格变形的立体视觉测量中的图像匹配技术进行了研究．在对网格图像进行特征提取与编码的基础上，实现网格单元的子域匹配，并通过对摄像位置进行预约束，建立起左右对应像素点纵向图像坐标间的约束关系，从而实现左右图像特征点的快速准确匹配方法．该方法程序实现简单，匹配结果可靠，无二义性，可推广应用于其他具有相似结构特征的三维图像的立体匹配中．     

多尺度匹配的分形近似编码

将哆尺度分析的思想引入到值域块与定义域块匹配过程中，预先剔除掉在粗尺度下与值域块不匹配的定义域块，相对减少了细尺度下与值域匹配的定义域块。该方法为缩短分形编码的搜索时间提供了一条新途径。与全局搜索匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间。     

四级邻域匹配分形近似编码

为了缩短分形编码中值域块与定义域块池中的定义域块逐一匹配时间，提出了四级邻域匹配分形近似编码．在编码时，对不同的图像区域进行不同级的编码，并将值域块与定义域块的全局匹配改为邻域匹配．该方法与Ｊａｃｑｕｉｎ的分形块编码相比，不仅大大地缩短了编码时间，同时也提高压缩比．两者解码图像峰值信噪比相近     

多尺度匹配的分形近似编码

将多尺度分析的思想引入到值域块与定义域块匹配过程中，预先剔除掉在粗尺度下与值域块不匹配的定义域块，相对减少了在细尺度下与值域块匹配的定义域块．该方法为缩短分形编码的搜索时间提供了一条新途径．与全局搜索匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间     

基于多个伪随机序列调制的视觉脑机接口研究

传统的基于编码调制的视觉脑机接口(BCI)使用一种编码及其移位来调制不同的视觉目标,限制了目标数的增加,因而限制了系统的信息传输率。基于两种不同类型的三个伪随机序列调制实现了一个48个刺激目标的BCI系统。采用两个不同的Golay码和一个近完美序列对目标进行调制,使得每个码的自相关特性和每个码之间的互相关特性都很好,大大提高了刺激目标数。通过模板匹配法对训练数据进行分类识别获得了很高的识别准确率,并和一类支持向量机方法进行了比较。选取了8个受试者进行了实验膜板匹配法的平均识别准确率达到93.49%,证明了这是一种提高刺激目标数的好方法。     

从二维图象中恢复距离信息的体视匹配方法

利用双目立体视觉技术从二维图象中恢复三维距离信息是立体视觉研究中的一个重要研究方向，在双目立体视觉系统中，立体匹配部分是其核心部分。该文提出了一种基于边缘特征的立体匹配方法。该方法用边缘象素作为匹配基元，利用边皆的位置，差分强度和梯度方向属性，在核心线约束和视差连续性约束下，通过迭代运算实现了立体匹配，获得了较好的匹配效果，通过对匹配结果进行三维重建表明，该方法是有效可行的。     

新型液晶编码光栅立体视觉传感器

物体形面视觉测量中，为了获取更多且准确的图像对应信息，特别是立体像对的匹配信息，需要通过视觉传感器对测量图像进行调制．该文介绍了研究设计的新型液晶编码光栅形面测量视觉传感器，采用东福EDMl288液晶模块和光学投影照明系统，并且通过计算机通讯控制液晶编码，无机械运动，测量速度快，可得到大量三维测量点信息．实验验证，这种传感器可靠性高，可操作性强，且具有较高测量精度，三维测量点拟合平面的平均误差为0．103mm，可以实现物体的形面测量．     

基于混合搜索的匹配跟踪位分配

提出了一种基于混合搜索的匹配跟踪位分配策略,该方法依据人眼高级视觉特性在编码过程中动态确定编码质量优先的区域,并以此作为依据调整原有原子搜索策略,使得原子函数分布集中在感兴趣区域附近,从而改善整个匹配跟踪视频编码器的图像恢复质量.实验结果表明,利用该法所获得的图像恢复质量基本符合人眼的主观判断,而且算法复杂度较低,具有较高实用价值.     

一种新的综合编码方案

提出一种新的综合编码方法：①图象编码预处理．在没有改变复杂性的情况下，使结果有明显改进．②在编码过程中，为了提高离散余弦变换（ＤＣＴ）系数量化后的编码效率，提出４叉树与模板匹配混合去零的方法．③对图象子块引入Ｈｉｌｂｅｒｔ排序，使脉冲调制方法的使用更有效．将这些改进方法结合形成新的图象编码算法，取得了理想的压缩比     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

基于可变尺寸块分割的立体视频帖估计和内插算法

在立体视频序列编码中,在图像流按MPEG－I／II的视频编码标准进行编码,而对右图像流只有参考帧（I及P帧）进行编码,右图像流的B帧不编码及传送,依靠在解码端从各个参考帧中进行帧重建及内插获得,该文中的可变尺寸块分割方法采用基于分辨率四叉树分解的运动分割,对右B帧的重建提出了按照匹配和失配块分别处理的方法,并根据右B帧中的块与右I,P帧之间或与左B帧之间相关性大小来确定各个块的位置和内容,该文还提出了一种可避免误匹配和对显露区进行正确填充的针对交叠块的帧估和内插方法,仿真实验表明,作者提出的图像重重建方法与MonsonH.Hayes所提出的基于固定块的方法相比,能够使得重建图像的PSNR增加约1．25dB,并且图像的主观视觉质量也明显要好。     

基于彩色伪随机编码单幅图像的三维欧氏重构

文章针对机器视觉中彩色伪随机序列编码与灵活的预标定三维重构技术,研究了基于单幅编码图像的三维欧氏重构系统集成。先对CCD相机采集的编码图像进行必要的预处理,接着对其进行特征点检测与匹配,结合预先标定的LCD投影仪参数,利用层次化的三维欧氏重构理论,即可根据单幅图像恢复该三维场景的三维坐标数据,重构三维场景的三维形貌。     

自由曲面多目视觉检测技术

针对双目视觉检测系统在测量中存在的问题，提出了基于三目视觉的检测方法，研制开发了一种与坐标测量机相结合，能够进行强反射自由曲面测量的基于主动视觉的线结构光三目视觉测头。文中阐述了测头的工作原理和几何结构，介绍了三目视觉的立体匹配算法。该方法从理论上解决了双目视觉中存在的误匹配现象，提高了自由曲面的测量精度。     

一种Alpha图像串匹配编码中熵编码的改进算法

在分析了Alpha图像的特征及其在串匹配编码过程中未匹配像素的分布情况之后，提出了一种Alpha图像熵编码的改进算法.该算法首先对未匹配像素进行滤波处理使其具有独特的分布性质，然后依据该性质进行分段编码以减少码流比特数，从而达到更好的压缩效率.实验结果表明，相比于LZ4HC，ZLIB，PNG等常用的压缩算法，改进算法具有编码效率高和复杂度低的优势.     

双目立体视觉系统设计

双目立体视觉是一种对目标点进行准确快速定位行之有效的方法,通过对双目立体视觉系统标定、立体匹配等关键技术的研究,设计开发了一种可以广泛应用的双目立体视觉系统。该系统采用了两种匹配算法,分别采用传统上基于极线约束的特征点灰度相关匹配算法和基于SIFT(Scale Invariant FeatureTransform)特征描述子的改进匹配算法实现。在实现双目立体视觉系统的目标点定位基础上,进行了两种匹配算法的性能比较和分析。实验表明该双目视觉系统设计具有良好的实用价值。     

加速分形块编码

在分形块编码中，值域块与定义域池中的定义域块逐一匹配过程极其费时，为了大大地缩短分形编码的时间，将定义域块和值域块的匹配限制在以值域块的均值和方差作为中心的动态窗口中，动态窗口的长和宽，根据定义域块均值和方差的二维直方自适应确定，与全局匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间。     

近邻相关匹配图象快速分形压缩编码

为缩短分形编码中值域块与定义域块逐一匹配时间．将值域块与定义域块的全局匹配改为近邻匹配。并提出近邻相关匹配分形近似编码的方法,在子块搜索匹配之前将大量显著不相关的子块剔除掉,从而大大缩小搜索空间。通过实验,该方法比全局搜索匹配的分形编码快。