基于几何直方图的特征描述

提出了一种基于几何直方图的特征描述方法,本方法把特征区域的周长引入基于空间直方图的特征描述框架,以使特征描述更丰富更准确.空间直方图包含若干个基于每个同质区域中像素坐标的矩,此外,提出的几何直方图还包含关于该同质区域周长的信息.实验结果表明:与空间直方图相比,提出的方法能够更好地改善特征描述效果.     

特征点提取算法比较及四旋翼平台验证

针对视觉导航中存在的图像特征点提取精度与用时之间的矛盾,对几种常用的特征点提取算法(Harris,SIFT,SURF)进行了论述,并针对SIFT算法和SURF算法进行了比较,同时搭建了四旋翼验证平台,利用四旋翼实验平台,针对自然环境中的实物测试了上述两种算法的提取精度与用时,结果表明SURF算法是视觉导航中综合考虑匹配的正确率及实时性的较优选择.     

基于全景视觉的目标跟踪方法研究

文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。     

烟叶视觉图像等级分类优化仿真研究

自动分级一直是国内外烟叶研究的一个重要方向.通过分析烟叶的图像特征,发现从烟叶表面的疏密、分布、方向和规则4个角度进行特征提取会更为有效,实验证明基于该特征,用不同分类器测试均有较好的效果,分类精度最高可达92.5％,同时对比其他特征,可以发现用DDDR特征进行烟叶等级分类,精度明显高于其他特征.     

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

摘要： 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明：在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明：校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词：中图分类号：文献标志码： A     

钨极惰性气体保护焊熔池三维自由表面特征参数的激光视觉测量

摘要： 针对现有的钨极惰性气体保护焊熔池三维自由表面测量方法难以应用于强弧光、高温辐射、液态金属表面镜面反射等问题,提出一种激光视觉测量法. 利用小功率点或线阵模式结构激光照射覆盖整个熔池表面,采用高速摄像机实时采集经熔池液态金属表面反射畸变的激光图像.设计图像处理算法提取成像激光点位置坐标,建立与投射激光点位置坐标的空间转换数学模型,离线获得熔池三维自由表面的几何特征参数值,对比实测凝固熔池表面对应参数值发现,所提取的几何特征参数值与实测值吻合较好,熔宽、长度和凸度误差分别为0.8%、0.6%和4.7%,证明激光视觉法能够实现熔池自由表面三维信息的动态测量,为采用几何特征参数调整熔池自由表面形貌变化控制焊缝成形及缺陷提供一种新方法.     

基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构

针对沥青路面微观形貌常用检测方法的不足,融合显微视觉的局部放大特性和数字图像处理技术,提出了基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构方法。根据激光三角测量原理建立显微视觉三维重构数学模型;利用立体显微镜采集序列图像,对图像进行插值处理和阈值分割,并提取光条中心线;采用Delaunay三角剖分算法实现表面三维重构。与基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维重构方法进行试验对比分析,结果表明,本文方法对光照均匀性无特殊要求,具有精度高、操作简便、三维直观性强等特点。     

基于投影散斑的结构表面形貌测量

结构形貌测量具有重要的工程应用价值。设计了基于投影散斑的结构表面形貌测量方案,结合双目立体视觉标定、散斑特征匹配、三维重建等关键技术,搭建了测量系统,并用该系统测量了典型结构表面的形貌点云数据,最后将测得的点云数据与结构的CAD(computer aided design)模型进行配准,评估了测量方法误差,验证了该方法的准确性。结果表明,投影散班形貌测量方法可以实现结构表面形貌的高精度测量,其最大误差为0.2 mm。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

稳态运动视觉诱发电位的诱发及在脑机接口中的应用进展

基于稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)的脑机接口(BCI)能够减少使用者的视觉疲劳,但其信号强度和系统性能仍不能代替基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI.本文对提高SSMVEP信噪比的两种思路以及SSMVEP在BCI中的应用进行了综述.首先归纳和总结了影响SSMVEP诱导和性能的3个主要因素,即运动视觉刺激方式...