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计算机视觉技术在发动机缺陷检测系统中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
利用计算机视觉技术及相应的机械伺服系统,对汽车发动机缸孔表面缺陷进行检测,其主要解决的问题是:缸孔图象区域分割,二值化图象阈值的选取以及目标缺陷的确定.针对以上问题,采用直方图均值适应法选取二值化阈值,对识别出的缺陷进行标定,并通过拟合方程得到缺陷的实际尺寸并最终确定出目标缺陷.实验结果表明此方法克服了传统检测方法的不足,是一种准确性和自动化程度较高的检测方法. 相似文献
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航空遥感影像渐晕复原方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对航空遥感影像在拍摄过程中相关参数不易获取的问题,提出了利用逐行扫描及数据拟合的方法来获取影像整体灰度变化情况,从而实现影像渐晕现象的复原。实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能够有效去除影像的渐晕现象,处理效果比传统的光学和几何纠正方法更为理想。由于该方法不需要相关的光学和几何参数,因此具有广泛的适用性。 相似文献
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多视角三维重建依赖目标表面的纹理特征,在处理低纹理区域时易出现数据空洞现象,融合目标物反射光的偏振信息可以在不同光照环境下对其进行完整重建,通过偏振参数计算物体表面法向量,进而重建目标物深度图。但单独使用偏振信息重建三维表面存在方位角歧义和天顶角偏差等问题,导致重建结果出现变形甚至得不到深度结果。针对存在低纹理区域的物体,使用偏振相机获取30个左右视角下四个偏振角度的影像,利用视差角参数化光束法平差方法优化相机参数与点云坐标,泊松优化方法纠正天顶角偏差,使用多视角立体几何与偏振信息融合的三维重建算法,既可以弥补多视角三维点云局部数据空洞现象,又可以解决偏振三维中方位角歧义和天顶角偏差的问题,最终得到更加精确的三维重建结果。 相似文献
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无人机航空遥感电子稳像系统中,稳像的关键技术之一是影像特征点的选取,其中图像角点是遥感影像中重要的特征信息,准确地选取角点可提高图像处理的精度。然而现有的图像角点检测算法多因计算速度慢不能满足视频图像数字稳像的实时性。因此提出了一种基TSUSAN角点检测算法的改进算法。新算法分析了影像中角点所在区域的灰度变化特征,改进了SUSAN角点检测算法中的判断准则,提高了算法的精度和速度。实验结果表明,改进的算法可较大幅度的提高运算速度,满足稳像技术对视频图像实时处理的要求。 相似文献
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