针对大视差图像拼接的显性子平面配准

目的 针对图像拼接中大视差图像难以配准的问题,提出一种显性子平面自动配准算法。方法 假设大视差图像包含多个显性子平面且每个平面内所含特征点密集分布。对该假设进行了验证性实验。所提算法以特征点分布为依据,通过聚类算法实现子平面分割,进而对子平面进行局部配准。首先,使用层次聚类算法对已匹配的特征点聚类,通过一种本文设计的拼接误差确定分组数目,并以各组特征点的聚类中心为新的聚类中心对重叠区域再聚类,分割出目标图像的显性子平面。然后,求解每个显性子平面的投影参数,并采用就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵。结果 采用公共数据集对本文算法进行测试,并与Auto-Stitching、微软Image Composite Editor两种软件及全局投影拼接方法（Baseline）、尽可能投影算法（APAP）进行对比,采用均方根误差作为配准精度的客观评判标准。实验结果表明,该算法在拼接大视差图像时,能有效地配准局部区域,解决软件和传统方法由误配准引起的鬼影、错位等问题。其均方根误差比Baseline方法平均减小55%左右。与APAP算法相比,均方根误差平均相差10%左右,但可视化配准效果相同且无需调节复杂参数,可实现自动配准。结论 提出的显性子平面自动配准算法,通过分割图像所含子平面进而实现局部配准。该方法具有较高的配准精度,在大视差图像配准方面,优于部分软件及算法,可应用于图像拼接中大视差图像的自动配准。     

基于ZigBee技术的无线温度测量系统设计

针对有线测量系统的布线纷繁复杂,系统容易老化,成本高,灵活性差,不具有可移动性的缺点进行了基于CC2480 IEEE 802.15.4/ZigBee片上解决方案和DS18B20数字温度传感器的无线温度测量系统的设计。系统能够实现采集待测对象内任意点处的温度值,并能向用户端显示所采集到的温度值。该系统方便架设,易于使用和...     

基于医疗联盟链的数据安全保护方法

随着互联网的飞速发展,医疗数据爆炸性增长,大量的医疗数据面临着安全共享问题.本文提出了一种基于医疗联盟链的数据安全保护方法,其中包括提出了一种安全认证与访问控制模型,并将查询逻辑分离存储技术引入该模型中,同时描述了基于医疗联盟链的认证凭据和访问权限数据的存储和访问.基于医疗联盟链的安全认证与访问控制模型包含了三个角色,第一角色是患者,第二角色是医护人员,第三角色是医疗联盟链.通过查询逻辑分离存储技术保护患者数据隐私,查询逻辑分离技术与医疗联盟链技术紧密结合,满足了不同医院之间医疗数据共享的需求,保障了患者的数据隐私和医护人员查阅数据的权限.