视觉显著性导向的图像压缩感知测量与重建

提出利用视觉显著性指导图像压缩感知的自适应测量与重建的算法.考虑到感知端不可负载过多的计算量,采用亮度对比度计算输入全采样图像的显著度,并根据块显著度实现自适应测量;重建端利用动态变化的块测量率重新估算块显著度,并以此加权重建模型的目标函数,集中优化高显著块.实验结果表明:与传统算法相比,所提算法重建图像的整体客观质量更优,且可更好地保护边缘与纹理等重要细节,主观视觉质量良好,同时保证了较低的测量与重建计算复杂度.     

视觉系统光学渐晕效应非线性补偿方法

视觉系统在工业生产等领域的应用越来越广泛,而光学渐晕效应直接影响着成像系统采集图像的质量,进而影响了视觉检测的精度。该文提出了一种光学渐晕效应非线性补偿方法,基于对渐晕效应的原理分析,定义了图像的相对曝光量,利用耦合采样解耦重建的方式,求解相机响应函数,构建渐晕效应补偿模型对图像进行渐晕效应校正,从而保证光学系统成像质量。实验结果表明:该方法具有可行性,能够有效消除镜头的渐晕效应,为视觉检测系统的高精度检测提供了保障。     

视觉仿生与立体视觉测量

仿生学是一门崭新的边缘尖端科学 ,立体视觉是获取空间三维场景深度信息的一个重要手段 ,基于仿生学的图像测量技术直接模拟了人类视觉处理景物的方式 ,可以在多种条件下灵活地测量景物的深度信息。文章从双眼视觉机理及模型出发 ,介绍了视觉仿生测量原理 ,综述了利用视觉测量技术进行立体测量的主要方法、手段及应用前景。     

直升机旋翼共锥度测量系统的设计与实现

基于视觉技术提出了一种应用高速摄像机测量直升机旋翼共锥度的新方法,给出了系统总体的设计方案并对成像误差进行了分析.基于相似性准则,讨论了直升机动平衡旋翼台模型中关键部件参数的计算方法.提供一种简洁快速的摄像机内部参数标定方法.通过相关实验验证了标定算法的精度.围绕滤波与边缘检测技术设计了图像处理软件,实验结果表明测量系统误差精度在1.5mm内.     

双目视觉法测量接触线几何参数的图像处理方法研究

给出一种通过图像处理实现接触线几何参数测量的双目视觉方法。该方法无需激光辅助照明指引,通过对双目视觉系统中两相机采集的图像进行区域框选和平滑去噪,有效减小图像噪声和视场中承力索的干扰;利用亚像素边缘检测和最小二乘法对接触线的图像边缘进行直线拟合,提高了被测点在两相机中成像点位置的计算精度,从而提高了接触线几何参数的测量精度。测量实验表明,导高和拉出值的测量精度分别达到±4mm和±2mm,为接触线几何参数的快速高精度测量提供了一种切实可行的方案。     

基于主动视觉的测量装置精度校准方法

针对工业在线监测对测量装置精度及稳定性的要求,对视觉测量装置精度校准及维护方法进行研究。分析透视原理下引入图像畸变的测量装置成像模型,推导测量装置相对基准激光做直线运动时光斑在畸变图像中的轨迹方程,提出一种基于主动视觉的测量装置精度校准方法:首先,通过控制测量装置做二维平移运动得到校准所需的特征点信息;接着,利用光斑的畸变轨迹方程求解测量图像的畸变系数并对图像进行畸变校正;最后,求解图像平面到被测平面的单应性矩阵从而完成精度校准。对特征点的布置方式进行优化。研究结果表明:校准后的定位测量峰值误差为0.373像素,均方根误差为0.178像素。该方法精度较高且易于实施,能满足工业在线检测的要求。     

三爪卡盘的亚像素边缘检测与视觉定位

针对面向数控机床三爪卡盘的智能视觉上、下料机器人,对识别和定位精度要求较高,提出基于三爪卡盘形心特征的高斯二次曲线拟合亚像素的边缘定位方法,完成机器人对于三爪卡盘的识别及定位操作.其步骤为:首先,应用Canny边缘检测算法对目标边缘进行粗定位,即像素级定位;其次,建立三爪卡盘内切圆和外接圆组成的形心特征约束,根据边缘所在位置邻域像素的几何特征和灰度分布特征,对亚像素级别进行定位,使边缘定位在更加准确的位置.研究结果表明:机器人对于三爪卡盘的视觉测量精度达到0.01 mm,视觉定位精度达到0.05mm,达到数控加工行业精度要求;该技术在保证精度的同时,大幅度地提高了运算速度.     

短小零件直线度误差的高精度测量方法

针对短小零件直线度的高精度测量,提出利用机器视觉与光学放大的方法。通过获取零件边缘图像,提取坐标,评定直线度误差值。针对边缘图像的特征,提出了利用改进的算法提取边缘,利用自标定方法进行系统标定。通过采取不同提取点数的对比试验结果表明,该方法不仅具有较高的测量精度,并且对于测量点数的选择具有指导意义。     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

基于相机模型的锥束CT重建误差校正

该文对存在几何误差的锥束计算机层析成像(CT)的图像重建校正方法进行了研究。该文将锥束CT系统看做针孔相机,因此相机的成像模型可以用来修正三维体素与二维投影之间的映射关系。将该映射关系带入到重建算法中,就可以对存在误差的锥束CT进行有效的重建,提高重建图像的质量。计算机视觉中的相机标定技术被用来构建成像模型。该技术的可靠性保证了本文方法的精度和鲁棒性。仿真和实际系统实验表明:本方法可以在图像重建过程中对锥束CT中的几何误差进行有效的校正。     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

基于捷联惯导的蛇形管道机器人定位算法

为解决蛇形管道探测机器人因处于地下管道,难以定位的问题,基于牛顿第二定律为蛇形管道探测机器人设计了一种高精度的捷联式惯性导航定位系统(strapdown inertial navigation system, SINS)。系统搭载九轴惯性测量器件(inertial measurement unit, IMU)对蛇形机器人的加速度及角速率信息进行测量,融合卡尔曼滤波算法对定位系统进行误差补偿,采用四元数法构造捷联式惯性导航系统姿态矩阵进行姿态更新,再积分得到速度和位移。利用MATLAB软件根据上述算法对机器人的速度、位移进行分析计算,并与机器人真实的速度位移做比较,验证算法的可靠性。实验结果表明：所提算法的定位误差最大不超过4.7%,能够为管道探测机器人提供准确地速度和位置信息,具有较高的实用价值和意义。     

基于图像灰度信息的三维曲面测量方法应用

提出一种由图像灰度信息恢复三维形状的自由曲面测量方法,以自然方式提取物体表面的形状信息,实现了系统间的信息集成。介绍了一种适合于自由曲面测量的改进光照模型及其参数的确定方法,给出了基于改进光照模型的由单幅灰度图像和单目多幅灰度图像的曲面重构算法,并用数字相机拍摄的实际图像对算法进行验证-结果表明该测量方法有效可行。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

基于压缩感知的土壤湿度图像重构系统设计

针对典型土壤微波辐射特性,分析了传统的测量方法。研究了微波辐射干涉直接采用测量原理,建立了基于压缩感知的土壤湿度微波辐射图像重构系统。利用该模型获取可信、高分辨率的土壤湿度数据,为土壤湿度估测等方面提供理论依据和技术支持,实现水涝和干旱的实时监测,解决其生态环境问题。     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

基于压缩感知的MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.     

基于交比不变和间距比不变的线阵相机畸变标定方法

基于线阵相机双目视觉成像技术可有效检测汽车底盘异物,保证人员安全。但相机畸变影响几何量测、三维重建精度。并且由于线阵相机与面阵相机的成像模型不同,造成适用于面阵相机畸变校正算法无法直接运用在线阵相机当中。通过研究面阵相机的畸变成像模型,结合线阵相机的成像特点,推导出线阵相机的畸变成像模型。利用交比不变性和间距比不变性,结合线阵相机的畸变成像模型,建立二元畸变方程组;并利用等间距条形标靶获得相应参数。最后对新方法进行了真实图像校正实验,证明该方法畸变标定简单易行,有效。     

基于SVM和相干平均去噪的大坝位移检测方法

在测量大坝、桥梁等建筑物的形变过程中，常需要采用微小位移测试技术．传统的测试方法难以实现在成本和维护费用较低、定标过程较为简单的前提下保证较高的测量精度．针对此问题，提出了一种新的基于支持向量机和相干平均去噪的大坝微小位移检测方法．首先通过自行研制的图像采集卡获取测量所需图像，然后用相干平均对图像进行预处理，最后用支持向量机进行进一步去噪，试验结果证明了该方法可以在低成本、低维护费用、定标过程较为简单的情况下使测量精度满足实际要求．     

工业管道内壁损伤重建与检测

工业管道内壁的检测可以提前发现安全隐患,降低危害。针对管道内壁分辨率低、适用性差等特征,提出了工业管道内壁的重建方法。首先搭建内窥镜视频采集平台对管道内壁进行实时采集,采用张正友平面标定法进行标定处理,为了提高工业管道内壁检测的时效性,研究了几何成像关系对管道内表面图像进行径向拉伸的算法;采用改进的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法进行特征点提取与匹配,融合随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法和加权融合算法剔除误匹配对以及消除拼接缝,实现了管道内表面损伤图像的完整重建。实验结果表明,该算法时效性仅有1.562 5 s,准确率可高达96%以上,为工业管道内壁损伤检测提供了新的思路。