对《科技信息》2006年12期“科教视野”栏目第15页《智能机器人》一文的补充

智能机器人有两个自己，一个存在于物体世界中，是机器人自身，一个存在于机器人脑中，是机器人自身身体形成的信号图像。这样就使机器人同时存在于物体世界中和脑中的信号图像世界中。     

对《科技信息》2006年12期“科教视野”栏目第15页《智能机器人》一文的补充

智能机器人有两个自己,一个存在于物体世界中,是机器人自身,一个存在于机器人脑中,是机器人自身身体形成的信号图像。这样就使机器人同时存在于物体世界中和脑中的信号图像世界中。     

如何制作全息图

全息图是将我们眼睛平时看见的物体的立体图像利用激光记录在平面介质上的一种图形，又称“全息照片”。此后，利用这张全息照片．我们就可以重新看到原来被记录下来的物体的立体图像。全息图是如何制作的？它为什么能够显示立体图像？[编者按]     

神奇万花筒

我们能看到周围许多不发光的物体,是由于这些物体将照射到其表面的光反射入我们的眼睛。正是有了光的反射,世界才精彩纷呈!     

为什么吸烟者喷出来的烟是灰白色的

我们平时看到香烟或者蚊香点燃时冒出的烟是淡蓝色的,可是为什么从吸烟者口中喷出的烟却是灰白色的呢? A:人眼能看到物体是因为物体本身发光或物体能反射光,当光线到达眼睛的视网膜上时,人     

基于层级分割的颜色恒常性算法

颜色恒常性是指当照射物体表面的颜色光发生变化时,人们对该物体表面颜色的知觉仍然保持不变的视觉特性。灰度世界方法是一种常用的的颜色恒常方法,它假设客观世界中物体表面的平均反射比趋于灰色(灰度世界假设)。传统的灰度世界方法对整幅图像进行处理,然而并不是所有的图像都满足灰度世界假设。首先采用层级分割方法把图像分割成若干个片段,然后采用使用灰度世界方法处理各个片段,得到各个片段的估计结果;最后对这些估计结果进行聚类,得到最终结果。实验结果表明,该方法优于原始的灰度世界方法。与原始方法相比,平均误差降低至36.0%、中值误差降低至63.5%。本文所提出的算法优于目前领先的颜色恒常算法。     

植物界为何如此艳丽

一、光与物体的的颜色 任何物体表现出的颜色，归根到底都是可见光颜色的体现。我们知道只有在光存在的前提下，物体才能呈现出颜色，如果没有光，所有的物体都是黑的。到了晚上，任何鲜艳的色彩都失去了它的魅力，我们只能看到漆黑的世界。     

图像和惯性传感器相结合的摄像机定位和物体三维位置估计

为解决无人驾驶中车辆定位与周围场景中物体三维位置估计,采用卷积神经网络(CNN)检测图像中的物体,用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法融合惯性传感器测量得到的加速度和角速度,同时估计摄像机位置和物理世界中物体三维位置.图像结合惯性传感器(IMU)信息,克服了单目摄像机估计得到的摄像机位置和物体三维位置的尺度不确定性;结合卷积神经网络检测物体提高特征点匹配准确度,实现对物体在三维世界中的位置通用的估计.在实验部分用Matlab分别模拟仿真场景和现实场景的数据库KITTI,有效估计摄像机运动和场景中物体三维位置估计.     

光与成像

<正>我们能看到物体,是因为物体是亮的。这就说明物体在发光,或自身发光,或者被其他发光的物体照亮了。不过,自然界中绝大部分物体自身是不发可见光的,我们能看到这些物体都是被自发光的光源(主要是阳光或灯光)照亮而反射或散射光的缘故。还有,要看到物体,光必须具备直线传播性和互不干涉性。假如光不是直线传播的,我们就看不到物体,或     

能够看见原子的显微镜

一提到显微镜,大家都知道那是能够将微小物体放大,让人的眼睛直接观察的仪器。由于光的衍射效应,普通的光学显微镜的分辨率受到很大的限制,在可见光的范围内,普通光学显微镜的分辨率最多只是人眼睛的200倍。 本世纪三十年代,人类发明了电子显微镜,电子显微镜的分辨率达到人眼睛的20万倍！使人能够看到更为微小的物体。但是,随着科技的不断进步,人类对微观世界探索的要求也在不断提高。科学家们一直希望能够看到原子的真面目,以便进一步研究在物体表面原     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

基于图像处理的移动机器人视觉定位方法

移动机器人视觉定位方法,主要是将目标物体的图像像素与移动机器人和目标物体之间的距离联系起来。应用视觉传感器搜寻目标物体,并借助于图像处理技术提取目标物体的特征对目标进行定位。通过计算目标物体图像的像素数,比例关系来确定目标物体与机器人之间的距离。这种方法成功地运用于RIRAII移动机器人上。     

国际金融的第三条腿应在亚洲——9月17日在第四届东京一北京论坛上的发言

我们亚洲人需要思考为什么世界金融失衡了。我看一个很根本的原因是。当前世界金融体系的支柱是美元和欧元。一张两条腿的桌子会摇来晃去，因为两条腿是不稳的。我们所看到的金融动荡是两条腿不稳定的反映。国际金融形势呼唤着第三条腿的出现，这个第三条腿应当在亚洲。     

浅析虚拟现实技术应用的重要意义

虚拟现实是计算机与用户之间的一种更为理想化的人一机界面形式。通常用户戴一个头盔（用来显示立体图像的头式显示器）,手持传感手套,仿佛置身于一个幻觉世界中,在虚拟环境中漫游,并允许操作其中的“物体”。研究虚拟现实技术应用的现实意义对虚拟现实技术今后的发展与完善具有非常重要的参考价值。     

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。     

多视角三维识别

曲率尺度空间图像轮廓线的最大值可以用来表达物体边界并与2维平面图像对应。由存储数据库随机调用相应标准图像可以识别未知物体。采用有限少数图像并修复形变图像轮廓，尝试有条件地识别三维物体。     

闪电雷劈后探秘

闪电摄影现象，就是指有人在闪电过后身体某部位被印上某种图像（一般是在近处的动物或物体影像），在身体上印上图像的人有的已被雷劈死，有的未被劈到而活着。这说明图像的形成确实与闪电有关，不是人体生理变化所形成的。     

基于物体几何性质的单幅图像三维重建

基于单幅图像的三维重建,需要的信息少,避免了基于多幅图像三维重建时图像匹配的难点,成为基于图像三维重建研究的一个热点。物体的深度值的计算是单幅图像三维重建的研究难点,针对此难点,利用规则物体的几何性质,对单幅未标定图像进行三维重建。首先利用消失点进行摄像机标定,然后手动获得需要的最少二维点,通过标定矩阵和物体几何性质计算出这些二维点的三维坐标,进而得到物体精确重建需要的所有信息,最后利用OpenGL实现三维重建和纹理映射。实验表明,此方法可恢复出目标物体的精确三维结构,能够满足一般虚拟现实的需要。     

基于两视图的曲面物体自动建模方法

提出一种基于两视图的曲面物体自动重建方法. 采用基于Haudorff距离的特征匹配技术对图像的正面和侧面中的曲面物体进行匹配,自动获得图像中物体的大致形状及位置信息. 采用基于形状先验的图像分割算法自动地将曲面物体从图像的正面和侧面中分割出来. 利用这两幅图像中获得的侧影轮廓线,实现曲面自动重建和纹理自动提取. 通过真实曲面物体进行重建实验,验证了该方法的可行性.     

基于PCA算法的物体图像信息搜索系统

根据图像查询物体信息是图像分析的一个研究方向,也是目前搜索系统研究的难点之一。在对PCA算法图像识别技术研究的基础上,提出了一种新型的图像信息搜索系统。该系统应用PCA识别算法,采用"图查图"功能,以实现静态物体图像及基本信息获取的便捷化。