利用成像系统的光学散焦获取景物的深度信息

研究了一种新的被动测距方法．利用测量被动成像系统光学散焦的数字图像处理方法，分析光学散焦程度的变化与景物深度的关系，提出了一个散焦被动测距的计算公式，并得到了一些实验结果．该方法只需对景物采集两幅有差别的图像，避免了大量图像的采集和存储，两幅有差别图像是通过改变摄像机镜头的光圈系数来获得的，避免了图像间的位置校准和匹配．     

测量被动成像系统光学散焦的一种新方法

提出了一种测量被动成像系统光学散焦的新方法，不必测定光学系统的内部参数，只要改变成像镜头的光圈系数，对同一景物获取两幅不同散焦程度的数字图象，采用频域约束的最小二乘法，从离焦光学系统所成的两幅光学散焦图像中，就可计算出反应散焦变化的传递函数，对该方法进行了较详细的数学推导，得到了一些实验结果。     

测量被动成像系统光学散焦的一种新方法

提出了一种测量被动成像系统光学散焦的新方法．不必测定光学系统的内部参数，只要改变成像镜头的光圈系数，对同一景物获取两幅不同散焦程度的数字图像，采用频域约束的最小二乘法，从离焦光学系统所成的两幅光学散焦图像中，就可计算出反应散焦变化的传递函数．对该方法进行了较详细的数学推导，得到了一些实验结果．     

基于矩保持法的散焦图像深度估计

提出了一种基于散焦图像计算景物深度的新方法。该方法不需要获得光学镜头的点传播函数,利用Ｓｏｂｅｌ算子将同一场景的两幅散焦程度不同的灰度图像转换成梯度图像。利用矩保护法计算边缘区的大小与整个图像区域大小的比ｐｃ,根据两幅图像的Ｐｃ值计算出景物的深度。实验结果表明了该方法的有效性。     

移动目标的深度测量

提出了一种基于散焦图像移动目标深度测量的方法,该方法采用一台带有远心镜头的CCD摄像机,沿光轴方向转移目标拍摄两幅图像,根据所拍摄景物图像的散焦半径与图像大小计算目标景物距摄像机的距离,采用远心光学镜头代替普通镜头可使图像的大小与散焦半径之间的关系简单,该方法融合了图像的大小与散焦半径两个信息,使深度计算更加准确,由于该方法只需要一台参数固定的CCD摄像机,可以免除图像间的配准和特征点的选取,有利于实时系统的实现,实验结果表明了该方法 的有效性。     

与纹理无关的散焦测距方法的研究

计算机视觉中，景物三维重建的关键之一是从景物图像中获得景物目标到摄像机的距离．在此介绍一种基于散焦图像来计算景物距离的新算法．该方法通过改变镜头的光圈系数得到同一景物的2幅散焦程度不同的图像，用图像信号时域能量值表示其功率谱密度；应用一种动态参照技术，得到模糊参数值C，从而得到景物距离的估计值．这种方法具有标定简单（只有一个值需要标定）、计算量小、精度较高并且得到的估计结果与景物的纹理无关的特点．实验结果表明了该方法的有效性.     

基于矩不变散焦原理的脉搏波形提取

由于动态图像各帧散焦程度不同,提出应用散焦测距原理提取脉搏波形的方法。由于图像的矩在图像分割前后具有不变性,基于此原理采用矩保持法求取与散焦图像弥散圆半径成比例的量值。依据散焦测深公式求出反映脉搏跳动强度变化的数据,提取脉搏波形。     

基于被动矩阵有机发光二极管屏的光学指纹采集系统

目前智能门锁多采用光学指纹采集系统,针对其需要发光二极管(light-emitting diode,LED)背光源,存在功耗大、发光不均匀、光学指纹模块过厚的缺点,设计一种应用自发光被动矩阵有机发光二极管屏代替LED的光学指纹采集系统,改善了以上问题.且针对该方法采集的原始图像存在屏幕发光像素干扰的问题,提出平均值消除法对原始数据进行降噪处理,大幅减小了屏幕干扰的问题,之后进行规格化、低通滤波、图像增强、二值化以及细化处理,实验仿真得到了清晰的指纹单像素图像,证明被动矩阵有机发光二极管屏幕采集指纹的可行性,为进一步应用打下基础.     

基于相对模糊和边缘强化的散焦求深度方法

摘 要: 研究了由散焦图像恢复物体深度的问题,改进了Favaro等人提出的基于迭代求解热扩散方程的方法.将两幅散焦图像按照相对模糊程度的不同,划分为两个区域,证明了这两个区域的边界和图像的边缘有很高的一致性,通过强化图像的边缘,使这两个区域的边界在迭代求解热扩散方程的过程中更容易确定.模拟实验与真实实验都验证了算法的有效性.     

复合热成像侦测系统被动测距方法研究

为寻求最适合复合热成像侦测系统的测距方法．根据复合热成像侦测系统的配置和特点．主要介绍了三种单站被动测距方法——角度交会测距法、单站单波段测距法和单站双波段测距法。比较了三种方法的优缺点,单站双波段测距法是目前最有发展前景的被动测距方法,也是最适合复合热成像侦测系统的测距方法。     

基于相对模糊和边缘强化的散焦深度恢复研究

通过改进Favaro等人提出的迭代求解热扩散方程的方法,研究了由散焦图像恢复物体深度的问题.首先将两幅散焦图像按照不同的相对模糊程度划分为两个区域,证明了这两个区域的边界和图像的边缘有很高的一致性;然后通过强化图像的边缘,使这两个区域的边界在迭代求解热扩散方程的过程中更容易确定;再根据确定的U+和U-的边界较好地求解了物体深度;最后通过模拟实验及实际图像实验对该方法进行了验证.模拟实验结果表明,文中方法具有较好的鲁棒性;实际算例分析表明,文中方法的恢复效果优于Favaro的方法.     

弹载毫米波合成孔径被动精确探测系统

合成孔径技术在弹载毫米波被动探测系统中的应用可以弥补被动探测不能给出目标距离的缺点,大大提高了系统的性能.本文首先介绍了近程毫米波合成孔径技术,其主要特点是成像公式中存在二次相位补偿因子,相位补偿后会使近程脉冲响应变窄,幅值提高;然后提出近程条件下的合成孔径被动测距原理,近程辐射球面波,其波前曲率和传播距离呈反比,测距原理是通过估计二次相位因子的调频斜率确定电磁波的传输距离;最后采用了双正交傅里叶变换算法进行被动测距,这种变换可以有效地估计多线性调频信号的调频斜率.     

近程毫米波合成孔径辐射计被动测距原理

毫米波合成孔径技术利用了物体自身辐射电磁波的相位信息,采用很少阵元就能实现实时成像,但目前合成孔径技术只是限于亮温成像,缺少了目标的距离信息,这对于目标探测与识别很不利。提出在近程条件下合成孔径被动测距原理和相应的双正交傅立叶变换算法,并给出了近程距离分辨率公式,近程成像的特点是成像公式中存在二次相位因子,而且距离分辨率和距离的平方成反比。毫米波合成孔径被动成像可以同时得到物体辐射的亮温分布和距离分布,能够有效克服离焦引起的图像模糊,对图像的反降晰和目标识别具有重要意义。     

圆周阵被动定位和跟踪方法的研究

本文介绍了一种采用圆周阵对目标声源进行被动定位和跟踪的方法。与线阵不同，圆周阵可对目标进行全方位跟踪，且测距精度不受目标方位变化的影响。文中给出了圆周阵的测距、测向公式，并从理论上分析了测距性能，计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于边缘梯度的散焦图像深度恢复

在散焦图像中,点的模糊程度随物体的深度而变化,因此可以利用散焦图像中点的散焦程度来估计物体的深度信息。本文提出了一种基于散焦图像中物体的边缘梯度关系来恢复图像深度图的新算法,用一个已知参数的高斯函数对图像进行再模糊,然后求出模糊后的物体边缘梯度,再与原图像中物体边缘梯度相比,再将该比值与图像的深度关联,求出图像中物体边缘处的深度,再利用后续深度插值方法和深度图优化恢复出整幅图的深度信息。这种算法仅需要一幅图像即可进行深度信息恢复,有较好的有效性。     

基于JPEG特性的图像被动取证技术现状分析

图像技术的发展,使其成为图像篡改的双刃剑.如何对已篡改的图像进行数字取证成为当前研究热点之一.本文对基于JPEG特性的图像被动取证技术进行分析,根据JPEG图像被动取证技术中不同算法所选用的特征量,将现有的技术方法分为两类:针对JPEG重压缩的被动取证和针对JPEG重采样的被动取证.详细分析了上述两类方法各自的特点及对应的优缺点,指出当前基于JPEG特性的图像被动取证的技术的不足之处,并对相关技术的未来发展方向进行了展望.     

利用投影栅自动识别平面物体空间位置的方法

根据正弦投影栅成像和光学三角法测量的原理,提出了一种利用投影栅自动识别物体空间位置的方法.使用CCD摄像机采集一幅参考平面的图像和一幅待测平面物面的图像,利用参考平面图像对测量系统进行标定.根据空间频率和空间距离的关系,由两幅图像可确定物体的空间位置.笔者介绍了测量的原理并给出了实验结果.实验结果表明,该方法可实现平面物体空间位置的快速自动化识别,有自动化程度高、计算速度快、对环境要求低的优点.     

无标定主点坐标的双焦测距算法及精度研究

成像物镜具有两个独立的焦距,通过对空间物体成像并进行分析可获取其深度信息,此即双焦测距的原理.本文首先分析了图像主点坐标标定对双焦测距精度的影响,找到了双焦图像中两种相对于主点坐标的不变量,进而提出了基于此不变量的双焦测距算法,避免了繁琐的标定环节并提高了算法精度.与传统算法的实验对比表明了本文算法是正确可行的.     

一种鲁棒的散焦模糊图像点扩散函数参数估计方法

提出了一种具有较强抗噪能力的频率域鉴别散焦模糊参数的方法。该方法对模糊图像对数频谱图实施极坐标变换,然后计算距频谱中心不同半径下的多方向幅值累加和函数,进而提取第一过零圆环的半径,完成散焦模糊参数的估计。实验结果表明,该方法能够适应带噪散焦模糊图像退化模型的参数估计问题,且具有较高的鉴别精度。     

基于空间变化窗口的信息散度算法

为解决传统信息散度算法存在物体图像大小不一致以及非连续区域深度恢复精度低等问题,提出了一种新的基于空间变化窗口的信息散度算法.该算法计算两幅原散焦图像之间的单应矩阵,并利用单应矩阵重新矫正原图像以获得相同大小的散焦图像对,通过空间变化的窗口结构来估计不连续区域附近的深度.模拟实验和实际图像实验结果表明,文中改进算法可以...