数字水准仪i角检校方法对比研究

本文介绍了美国trimble数字水准仪原理、特点和i角检验方法,并对数字水准仪i角检验和校正的四种方法作了分析比较,并进行了实验测试,得出了一些有益的结论,供大家在工程实践中参考。     

浅谈DS3级微倾式水准仪i角误差的调修

为进一步提高DS3级微倾式水准仪的测量精度,降低由i角误差带来的测量误差,针对造成i角误差的主要来源,如脚螺旋故障、望远系统故障、望远镜筒与中轴基座连接故障、符合水准器影像故障等,提出了相应的调修、处理方法。该调修、处理方法为笔者多年从事调修和检定工作的经验总结,能有效缩短修理时间,提高检定工作的效率,对水准仪i角误差的调修、检定具有很高的实用价值。     

水准仪视准线误差测量不确定度的评定

简要介绍了用JSJ-Ⅱ型检验仪,校验水准仪视准线误差测量不确定度的方法,给出了i角测量数学模型和不确定度传播率的计算公式,讨论了标准不确定度评定、合成标准不确定度,比较了级别不同被校水准仪的不确定度测量结果,得出了该方法满足JJG 425—2003水准仪检定规程要求的结论。     

Harris角点检测算法的优化研究

在研究Harris角点检测算法时,发现检测出的角点常常会受到噪声的影响.通过优化Har-ris角点响应函数,避免了角点响应函数中k值的影响,提高了每个目标像素点的响应值精度.把该方法运用到人脸特征的检测中,实验结果表明,该算法和传统的Harris角点检测算法相比抗噪能力有较大提高.     

摄像机标定角点点阵的多尺度检测和亚像素定位

为改进角点检测算子的检测性能,提出一种最佳尺度估计的方法.该方法结合X角点检测算子和递推方法,可以明显提高棋盘格角点阵列检测的精度和鲁棒性.通过实验验证了该方法的有效性,为基于多幅图像的摄像机定标过程自动化创造了条件,以便于极端环境下的机器视觉应用.     

基于尺度空间理论的Harris角点检测

研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法. 建立Harris函数的尺度空间表示, 检测每个尺度水平上的极值, 利用迭代算法验证每个尺度水平上LoG算子是否获得最大值, 从而得到特征角点的位置及其尺度. 该方法在保持Harris角点不受光照条件及摄像机姿态变化影响的同时, 还能检测出多尺度下的特征点. 通过实验验证该方法具有尺度不变特性, 适用于尺度变化较大的视觉系统.     

数字图像角点检测算法探讨

数字图像角点特征因具有计算量少,匹配简单以及旋转不变等性质,应用广泛,本文在分析Harris角点检测算子的实现原理及其不足的基础上,提出了改进的Harris角点检测算法。实验结果表明,该算法检测出的角点分布更均匀合理,有效避免了角点聚簇现象。     

一种有效的不变性角点检测方法

在图像形态分类与识别系统中，不变性角点检测是很重要的预处理环节，为有效检测角点，并对之精确定位，本文着重介绍一种基于小波变换的不变性角点检测方法。该方法先对轮廓上各点的切向方向进行小波变换，然后提取出变换幅度的局域最大值点作为待定角点。接着，根据待定角点类型建立相对应的模型，并根据模型对待定角点的直伪进行评判，实验表明，上述方法既能正确检测到角点，又能大大提高计算效率。     

多尺度曲率角与灰度比例复合的角点检测方法

针对轮廓附着物对视觉测量中角点检测的干扰,提出一种基于轮廓信息与灰度信息复合的角点检测及伪角点排除方法.利用角点处曲率角的多尺度不变性检测候选角点并排除小尺度伪角点,利用角点为顶点的矩形窗口内三角形区域灰度占比情况排除大尺度伪角点.实验表明,利用轮廓信息与灰度信息复合的方法能够有效减小各尺度附着物伪角点干扰,检出的角点稳定可靠.     

基于隶属度特征的曲线角点检测方法

平面曲线角点检测是计算机图像处理领域的基础问题之一,笔者从曲线角点的模糊性质出发,引用模糊集合理论,提出一种包含隶属度的多元特征检测方法.首先,给出忠实于人类视觉感知的角点的两个性质,再给出包含隶属度的三组特征提取公式,且综合各特征,给出角点检测、定位的判据.最后,给出其实验结果.该方法实现简单,是目前比较新颖的方法.     

基于MIC角点检测的改进算法

针对MIC角点检测算法具有角点定位不够精确、误检、漏检等缺点,提出一种改进的MIC角点检测算法．为了克服MIC角点检测算法角点定位不准确的缺点,该检测算法利用最小二乘技术对角点局部方向线进行拟合,实现角点的亚像素定位;同时为了克服MIC角点检测易混淆边界点和角点的缺陷,引入检测直线,根据拟合点到检测直线的距离是否大于某一阈值剔除边界伪角点．实验结果表明,改进的MIC角点检测算法角点检测性能明显提高．     

用于X射线图像的角点检测方法

针对X射线机标定过程中的角点检测问题，该文设计了一套实用的处理方法。在采用了方形模板的基础上，该方法首先对原始图像进行分块，然后对分块后的部分分别进行边缘检测，在此基础上进行直线拟合并求交点，该交点即为所需的角点。实验结果表明，该方法对于X射线图像很适用，具有很强的鲁棒性。     

水准仪i角的测量与计算

应用不同的前后视距的上、中、下三维读数，确定水准仪ｉ角的大小，以便进行校正，使其满足水准测量的要求。     

改进的基于灰度变化的角点检测算法

角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。本文提出了一种改进的基于灰度变化的角点检测算法。灰度差阈值决定了SUSAN算子所能检测到的最小的对比度以及抗噪性能,本文采用自适应阈值方法代替传统的手工确定阈值法,并针对误检的问题,提出了相应的排除方法。实验结果表明该改进方法比传统方法具有更好的实时性和可靠性。     

实景图像的形态学角检测研究

针对二值图像角检测提出了一种改进的形态学检测算法,此算法利用了圆盘算子的对称性,避免了结构元的旋转,提高了检测算法的运行效率.然后提出了一种改进的EM图像分割方法对灰度及彩色图像进行分割处理,增强了分割后图像的区域特征,为形态学灰度及彩色图像的角检测提供了更为合理的检测环境.实验结果证明在含有噪声及复杂背景情况下,该方法仍可获得较好的检测结果.     

基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法

车牌定位技术是实现车牌自动识别的关键技术之一。根据车牌藉征,设计了一种基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法。该方法首先对原始图像进行阈值分割,其次采用数学形态学方法增强车牌边缘,接着利用角点检测方法对车牌进行粗定位,最后通过边缘提取来实现车牌图像的精定位。通过实验分析,证明该方法定位效果较好。     

双阈值Harris角点检测算法

角点检测是图像处理中的一种重要的特征提取方法,为了改进角点检测算子的检测性能,提高角点检测的精度,降低检测出伪角点的概率,针对Harris角点算法的阈值受人为给定的限制的缺陷,提出了一种基于双阈值的Harris角点检测,利用小阈值T1来检测角点,利用大阈值T2来限制伪角点的出现,并通过大量实验总结出大小两阈值的关系,获得良好的检测性能。     

基于DM642的双目视觉系统和角点检测算法研究

本文分析了平行双目视觉测量技术中的角点检测算法,针对DM642嵌入式平台进行了相应改进.为了提高算法的简便性,减少人工干预,提出了自适应的Harris角点检测阈值设定算法,并针对DM642在算法实现时做了优化.经过实验,该方法可以准确地自动提取角点,比传统Harris角点检测算法更加适合嵌入式平台应用.     

基于视频图像Harris角点检测的车型识别

为了快速准确地进行车型识别,提出一种基于Harris角点检测的识别方法.该方法基于背景减法提取出运动车辆目标,并提取其Harris角点,选取轿车、客车及货车Harris角点作为标准样本,分别计算待识别车辆与3种标准样本Harris角点的Hausdorff距离,认定Hausdorff距离较小的两者具有相同的车型.实验结果表明,该方法准确、有效且实时性较好.     

一种基于角点匹配的图像拼接算法研究

提出了一种基于角点匹配的图像拼接算法。研究了基于角点匹配的图像拼接方法中,Harris角点的检测,角点的匹配及图像的融合等关键算法。并且给出了图像拼接的MATLAB仿真结果。实验表明,该算法能够获得较为满意的拼接效果。