多眼定位器中摄像机的规划

计算机辅助外科手术中采用多眼定位器可以提高手术器械的空间位置的测量精度．为获得高精度的空间 位置测量为目的，从三维场景重建的精度计算出发，采用遗传算法对多摄像机的位置进行优化处理．模拟结果显 示，用这种方法进行多摄像机的位置规划，可以提高系统的定位精度；定量地给出摄像机的最佳位置分布情况及其 相应的定位精度．组合优化方法对多摄像机规划问题具有较强的适应性和鲁棒性，可用于解决多眼定位器中多摄 像机的位置规划问题．     

列车车辆轮辋厚度动态检测系统设计

研究了一种用CCD摄像机与数字图像处理技术相结合的方法来对在线列车的轮辋厚度进行检测.检测系统分硬件与软件两部分.阐述了系统的结构及其工作原理;用MATLAB对系统的软件部分进行了实现,开发出一套图像处理软件.该软件能够对图像处理各过程的处理结果进行显示并得到所需要的轮辋厚度.     

电视教材中几种特技效果的实现

本介绍了在无特技机的情况下，利用摄像机和编辑系统的有机结合，在摄像和编辑过程中，对摄像机和编辑机的灵活使用，可以产生的特技效果。     

全景视频与个性化分发在数字博物馆中的应用

全景视频是更先进的虚拟现实技术,用数个摄像机联合拍摄周围的景物,通过全景缝合将多个摄像机所拍摄的视频合为一体,生成全景视频,真实再现周边的实况全景。提出了用于生成全景视频的高性能计算架构,采用图形处理器完成大部分全景视频生成算法,降低了中央处理器的使用个数。应用上,将全景视频与IPTV技术结合,生成的全景视频通过剪裁、压缩编码、传输,发送给远程观众,使远端观众可以自由地观看其感兴趣的区域,产生一种新的全景直播方式,为数字博物馆参观提供了新途径。     

气态场动态监测与ESPI连续拍摄存储系统

为了实现气态流场的动态监测,开发设计了一套电子散斑干涉 (ESPI) 连续拍摄存储系统.这一系统由双光束激光散斑干涉光路、计算机摄像系统和相应软件组成.应用这一系统对酒精灯火焰作了动态监测和温度场处理,图像采集速度达10帧/s.     

基于不确定性的2D激光雷达和摄像机标定方法

为了解决2D激光雷达和摄像机标定受多解问题的困扰,提出基于不确定性的标定方法,通过改进真解选择机制来提高标定的置信度和准确度.首先,基于观测不确定性的似然度对多解的优劣进行评价,提高真解的置信度.其次,将激光点和边界直线的几何约束引入到真解选择的误差度量,提高真解的准确度.试验结果表明:在不同的棋盘格个数下,相比Francisco方法和Zhang方法,所提方法的有效解概率分别提高了2%~20%和30%~260%;在不同的噪声水平下,相比于Francisco方法和Zhang方法,所提方法的旋转矩阵精度提高了1°~5°和3°~14°.试验结果表明所提方法标定结果的可靠性和准确性更高.     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

仿生飞行机器的崛起

几年前,理查德·吉勒和Tom Vaneck坐在一间距离办公室只有几条街的咖啡馆里,试图将自己的大脑从工作中解脱出来.这两名工程师一直在尝试开发一种耐用的无人机——这种无人机要能自动规避障碍物,并能在建筑物内部灵巧地飞行,即使是面对狂风暴雨也无所畏惧.他们曾经造过固定翼原型机,但在安装了足够能帮助其避开障碍物的传感器之后,却因太重而无法飞行.     

最小的温血动物蜂鸟

在美洲大陆的原始森林里栖息着一种袖珍鸟类--蜂鸟,体重仅2-3克,这是世界上最小的温血动物。蜂鸟飞行时能像蜜蜂一样连续而快速地拍打翅膀,同时发出嗡嗡的叫声,加上它形体小巧,看上去就像大黄蜂在空中飞行,因此人们给它起名为"蜂鸟"。与其他鸟类相比, 蜂鸟有两个非常独特的地方:一是在吸食花蜜时能在空中悬飞,二是能通过鸟喙的变形捕捉飞动的昆虫。科学家在美国威斯康星州野外用摄像机跟踪摄录蜂鸟的整个活动过程,包括它如何飞行,吃什么,怎样炫耀和求偶,以及如何保卫领地和在空中捕捉飞虫等,终于逐步弄清了这种鸟儿在生存方面所表现出来的一些不同凡响的生存技能。     

一种基于单个神经元的摄像机标定自适应算法

传统的标定算法利用标准的参照物与图像点的对应约束关系来求取摄像机参数,其中非线性优化方法标定精度较高,但计算繁琐.为此提出一种基于单个自适应神经元的摄像机传统标定算法,应用一种结构简单、抗干扰能力很强的单个神经元自适应算法代替通常的非线性优化算法进行摄像机标定.实验结果表明该算法无需计算雅可比矩阵,且精度较高,简单可行.