多投影显示系统的几何校正及边缘融合技术研究与实现

多投影显示系统是解决人们对高分辨率显示需求与单台显示设备分辨率有限之间矛盾的有效方法.在使用普通数码相机对多投影显示系统进行几何校正的基础上,采用非线性融合函数对相邻投影图像进行边缘融合,实现了多台投影仪的无缝拼接显示.该系统仪器设备成本低廉,软件操作简单快捷,能够有效应用于大屏幕显示,为用户提供高分辨率、超大视域范围的沉浸式体验.     

基于Clifford代数的多光谱图像边缘检测

为了充分利用多光谱图像不同图层之间的关联性,采用Clifford代数描述多光谱图像.在Clifford代数空间中,定义了多光谱图像的Clifford微分与Clifford梯度.在此基础上,提出了一种新的多光谱图像边缘检测与融合算法.该算法首先计算出各像素点的Clifford梯度,进而得到Clifford梯度范数;然后以此为依据,判断像素点是否为边界点,从而得到多幅边缘检测图像;最后,将这些图像融合,便可得到最终的边缘图像.与基于最大熵的多光谱图像边缘检测算法的比较结果表明,算法由于利用了多光谱图像不同图层之间的关联性,因而可以更好地保留边缘信息,获得更完整的边缘检测效果.     

消除纹理接缝的2D－3D纹理映射

通过小波分解技术将原始图像集合分为2类：边缘图和平滑图,然后根据人眼视觉机制,对此两类图像选择相应的拼接技术。边缘图像采用图像缝合法进行拼接,提出了在部分纹理图表面搜索最优缝合路径的方法。对平滑图像采用多尺度融合法拼接,其中的多尺度融合权函数能较好地体现三维模型的几何特征。实验结果说明了本算法的有效性。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

基于小波变换和图像边缘信息的图像融合研究

本论文提出了一种能保留不同源图像的细节特征的图像融合方法。根据基于小波变换的图像融合框架,多源图像经过几何配准,重采样和精确配准以后,本论文首先对原始图像进行多层小波分解,获取各自的近似低频和细节高频分量,利用边缘匹配原则,得到后选边缘点的图。利用边缘匹配原则,得到后选边缘并对其进行边缘点连接。这样不但得到了重要的边缘点,也几乎全部的去掉了噪声。高频细节分量中边缘点的融合,利用线性加权计算来得到,其它的细节高频分量的小波系数利用常用的融合规则来计算。通过大量的图像融合试验表明,本论文提出的方法较好的对融合了图像的不同源图像的细节特征,较好的取得了理想的试验效果。     

一种基于图像单应性矩阵的投影仪标定方法

投影仪标定是计算机视觉的关键技术之一,针对实际应用中摄像机和投影仪相对位置关系,提出一种基于摄像机和投影仪图像单应性矩阵的投影仪标定方法.对捕获的图像进行背景差分、特征点提取等操作得到投影图像和摄像机图像之间的单应性矩阵,进而获得投影仪参数矩阵,完成投影仪标定.经实验论证,该方法操作简单,反投影像素误差在0.3到1个像素之间,证明了该方法的有效性.     

基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

基于贝塞尔曲面的投影图像几何优化方法

针对多通道投影洞穴状自动虚拟系统几何校正精度不高的问题,提出一套基于分段贝塞尔曲面的几何优化来保证同一通道投影图像的异面投影几何校正精度.首先通过同一投影画面理想区域的投影平面分布对投影图像进行矩阵分块,再根据投影图像每个分块矩阵在对应理想投影平面的像素分布情况进行透视变换以此保证每个通道投影画面的整体分布,然后通过摄...     

适应多几何面投影的校正算法研究

为实现投影仪在多种常见投影面上的自适应投影,提高几何校正效率,提出了一种多几何面函数自适应校正算法。该算法利用特征点自动拟合出曲幕函数,通过自动筛选该函数对应像素映射关系并计算投影图片像素偏移量,再按修正程度对投影幕进行切割,最后利用切割纹理顶点坐标校正前后坐标关系实现几何校正。实验结果表明,该算法可以简单快速地完成柱面、球面、墙角等常见曲面以及投影仪非正投影等情况下的几何畸变校正,具有良好的实际应用价值。     

基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法

尽管基于机器视觉的缺陷检测技术已较为成熟,但应用在轴承外圈表面缺陷检测的理论研究还相对较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的含有不完整缺陷区域的轴承外圈表面图像拼接为一幅缺陷信息完整的图像,以便后续进行缺陷的识别。在图像拼接过程中,同时采用SURF算法和图像柱面投影原理,还原了图像边缘缺陷区域的真实空间信息。建立Hessian矩阵(基于SURF算法)提取并匹配特征点,运用加权平均融合算法实现对含有缺陷信息的轴承外圈表面图像无缝拼接。经实验分析,结果表明该方法有效还原了轴承的空间几何特性,保留了边缘特征信息,能为图像拼接的准确性及拼接质量提供有效保障。无论从理论还是实践的角度来说,均有研究和探索的必要性。