一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用

本文根据Kullback－Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR．Pal和S．R．Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好．     

关于中医色光疗法机理的植物神经模型

本文通过分析现代医学对阴阳原理和气功的最新研究,总结出阴阳与植物神经系统功能的对应关系;结合中医色光疗法对阴阳诸证的辨证医治,提出了中医色光疗法机理的植物神经模型：绿色、蓝色、紫色等冷色兴奋副交感神经系统,红色、橙色、黄色等暖色兴奋交感神经系统．该模型不但成功地用于解释现代科学关于色觉的研究成果,而且填补了色觉理论的人类证据这一空白．该模型还成功地用于解释现代科学关于色彩生理学和色彩心理学的研究成果．我们相信,本文为中医色光疗法的进一步的临床应用提供了理论依据．     

物理图象的可视化研究

通过对静止点电荷系的电力线及波振动的研究，应用MATLAB对其电力线在空同分布的可视化和波的振动叠加及阻尼振动振幅的衰减图象的可视化，能很好地对物理学中那些抽象的知识形象化、具体化，进而通过图形直观地描绘出来．     

自主车辆视觉系统的摄像机动态自标定算法

为了解决自主车辆视觉传感器在姿态变化后摄像机旋转外参数的在线自标定问题,提出了一种利用道路图像消失点相对不变量的摄像机旋转外参数的动态自标定算法.它首先从汽车采集到的道路视频序列中实时分析道路消失点,然后依据中心极限定理并使用相应的统计量,动态地估计主消失点与消失线参数,最后利用小孔成像模型下的消失线与消失点方程,解析地求得对应于当前统计特征的摄像机外部参数动态解.实验结果表明,在摄像机进行姿态调整后,实验系统使用本算法可在不超过90帧有效图像样本的基础上,能对摄像机旋转外参数进行精确标定,使旋转外参数的绝对误差值收敛于0.001 rad的误差带之内.     

无熔深堆焊铜熔池图像视觉检测方法研究

在分析了视觉法检测熔池的取像机理和钨极氩弧焊（TIG焊）电弧光谱的基础上,提出了近红外波段取像铜熔池的思路,并设计出基于不同取像机理的多种复合窄带滤光系统.采用普通电荷耦合（CCD）传感器从正面拍摄了铜熔池,并对不同观察窗口下的取像结果进行比较分析,找到了相对较佳、可获得较清晰的铜熔池图像的取像窗口.最后分析了TIG焊铜熔池图像的特征,并与TIG焊钢熔池图像比较后发现：在近红外波段,铜熔池比钢熔池难于获得清晰的图像.     

面向自主机器人的实时彩色视觉系统

设计开发了一种新型的机器人实时彩色视觉系统，以及基于颜色的实时分割和识别软件系统，采用即插即用型的USB接口数字摄像头，简化了系统的使用和维护，首先把输入的彩色图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间，提取出和颜色有关的IQ平面的信息；然后根据目标颜色在IQ平面里分割图像，再对图像进行游程编码，并从游程编码中提取出有效的图像信息；最后通过TCP／IP接口将视觉信息发送给机器人控制系统，为了抑制光强变化的影响，采用了一种阈值学习方法，实验结果表明，整套系统具有很高的实时性和较好的识别效果。     

复杂零件多直径的快速测量

基于计算机视觉技术，介绍了由一个通用的十字线激光器和一个CCD相机组成的视觉测量系统及其标定方法，辅以被测点的共面性约束，建立了系统的测量数学模型，并用其对一个复杂的多直径零件进行了测量实验，只需一幅图像，就可以同时测量出零件的多个直径。该方法不需要精密的夹具对零件进行严格定位，方便、快捷、实用，激光器也不需专门定做。     

Virtual-actual Space Alignment Based on Salient Color Features in VR Aided Tele-operation System

Ｖｉｒｔｕａｌ┐ａｃｔｕａｌＳｐａｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＳａｌｉｅｎｔＣｏｌｏｒＦｅａｔｕｒｅｓｉｎＶＲＡｉｄｅｄＴｅｌｅ┐ｏｐｅｒａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＹａｎｇＹｕｄｏｎｇ（杨雨东），ＸｕＧｕａｎｇｙｏｕ（徐光礻右），ＺｅｎｇＪｉａｎ...     

利用成像系统的光学散焦获取景物的深度信息

研究了一种新的被动测距方法．利用测量被动成像系统光学散焦的数字图像处理方法，分析光学散焦程度的变化与景物深度的关系，提出了一个散焦被动测距的计算公式，并得到了一些实验结果．该方法只需对景物采集两幅有差别的图像，避免了大量图像的采集和存储，两幅有差别图像是通过改变摄像机镜头的光圈系数来获得的，避免了图像间的位置校准和匹配．     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求