一种非朗伯表面SFS的快速粘性解算法

针对传统的非朗伯表面明暗恢复形状(SFS)算法存在运行时间长、精度不高的问题,提出了一种粘性意义下的明暗恢复形状快速算法。首先,非朗伯物体表面采用Oren-Nayar模型描述其表面反射属性,摄像机镜头使用适合于实际成像过程的透视投影模式,同时假设光源置于镜头像方主点附近,建立了上述情况下的图像辐照度方程,此方程蕴含着非朗伯表面的高度信息。其次,将辐照度方程转化为Hamilton-Jacobi(H-J)类偏微分方程,运用Legendre变换和最优控制理论得到H-J方程对应的Hamilton函数的控制形式。接着,建立了Hamilton函数的逼近算法,使用非线性规划原理构建Hamilton函数最优问题的等价约束问题,利用得到的最优控制并通过Newton法最终得到了H-J方程的粘性解,该粘性解即是非朗伯物体表面的高度。实验结果表明,提出的算法与典型的基于Lax-Friedrichs方法的算法相比,所需要的运行时间大幅度减少,重构的物体表面的高度平均误差与均方根误差也有较大幅度降低。     

一种多传感器图像的彩色融合系统

针对像素及多传感器图像的融合问题,设计了一种多传感器图像的彩色融合系统。该系统首先采用Laplacian金字塔变换算法得到灰度融合图像,然后产生共有图像、差异图像和细节增强图像,最后将灰度融合图像、细节增强图像,分别送入RGB通道得到彩色融合图像。实验结果表明,本系统可以有效地对多传感器图像进行彩色融合。根据熵和颜色丰富度两个客观评价指标,本系统的彩色融合图像更清晰,更容易识别目标,包含更多的细节信息,图像信息也更加丰富。     

具有B-D非线性传染率的SIQ传染病模型

为了研究一类具有B-D非线性传染率的SIQ传染病模型的稳定性与数值模拟.文中利用分析计算技巧与构造李雅谱诺夫函数的方法,以及计算机数值模拟,得到了阈值R及无病平衡点和地方病平衡点的存在条件,证明了无病平衡点和地方病平衡点的局部与全局稳定性,得到的数值模拟图形结果验证了理论证明结果的正确性.结果表明,具有B-D非线性传染率的传染病模型的平衡解局部稳定性与全局稳定性由含模型参数的阀值来决定的,并说明了该模型种群之间的依赖关系.     

混合反射表面下SFS三维形貌重建方法研究

针对混合反射表面SFS重建方法中图像辐照度方程难以求解的问题,文中提出了基于Schlick模型的SFS三维形貌重建方法.在正交投影且光源与摄像机方向一致情况下,构建了基于Blinn反射模型的混合反射表面下图像明暗变化与物体三维形貌相对应的偏微分辐照度方程,使用Schlick模型代替原Blinn模型中的镜面反射成分,将辐照度方程转化为关于三维形貌梯度的二次方程,求解此方程可获得Eikonal类偏微分方程,利用一阶和高阶fast sweeping方法对上述方程的解进行了逼近.结果表明:一阶和高阶方法均能简便地求解混合反射表面下建立的SFS偏微分辐照度方程,后者比前者可获得更高的三维重建精度,高阶方法的高度MAE和RMSE误差比一阶方法降低了大约38%.     

基于USB总线的数控测井地面数据采集系统

以RS-232总线为接口的数控测井地面数据采集系统在处理数据的速度上已经不能满足测井的要求.设计了一套基于USB总线的数据采集系统.系统硬件采用了双CPU共享双端口RAM的方式,系统软件采用多任务机制,实现了信号采集和USB数据通信的并行处理.经过实际测井验证,该系统满足数控测井的要求,且数据处理速度比传统测井系统提高了70%.     

基于梯度变换的多传感器图像融合算法

针对像素级多传感器图像的融合问题,设计了一种基于梯度变换的多传感器图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,在相应层次的金字塔图像上进行多方向分解,采用基于梯度变换的融合方法以获取最终的图像。从目视效果来看,采用该算法进行图像融合,能将2幅多传感器图像融合成1幅信息量饱满的单一图像。实验结果表明,该算法与同类其他算法相比较,标准差提高了0.05%～13.66%,偏差度降低了10.33%～48.49%,联合熵提高了0.36%～7.22%。     

基于边缘检测的多聚焦彩色图像融合算法

针对左聚焦和右聚焦彩色图像的融合问题,设计了一种基于边缘检测的彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换为NTSC图像,再利用Canny方法检测出亮度信息图像的最优边缘,然后对亮度信息图像的边缘部分采用平均法进行融合,其余部分采用相关系数的权值法进行融合,最后将融合之后的饱和度图像、亮度图像和色调图像转换为彩色图像。从融合效果来看,文中算法能够将两幅左右聚焦的彩色图像融合成一幅信息量饱满且清晰的单一聚焦彩色图像。实验结果和信息熵客观评价结论表明,该彩色融合算法能够将信息熵提高2.13%～2.51%。     

非Lambert表面从明暗恢复形状技术的研究进展

传统的从明暗恢复形状(Shape from Shading,SFS)技术通常假定物体表面为Lambert表面,然而对于实际的物体表面来说,上述简化造成了重构结果误差较大.近年来,许多学者开始关注于非Lambert表面下的SFS技术的研究.结合作者自身的研究,从成像过程建模、图像辐照度方程的建立及求解数值算法出发,介绍了非Lambert表面从明暗恢复形状技术的研究进展.首先,简要介绍了非Lambert表面下典型的SFS技术;其次,以OrenNayer模型为例详细说明了非Lambert表面SFS方法的关键技术;最后,对非Lambert表面SFS技术的发展趋势进行了探讨.     

一种基于SFS方法的含高光表面三维重构系统

针对含高光表面三维形状重构的需求,设计了一种基于从明暗恢复形状(SFS)方法的三维重构系统。在正交投影条件下由CCD相机获取点光源照射下的物体表面图像,使用Ward反射模型描述含高光表面的反射特性,建立物体表面图像辐照度方程。系统软件将该方程转化为包含物体高度信息的H-J偏微分方程,并计算此偏微分方程的解,得到物体的高度函数,进而恢复出物体的表面形状。实验表明,该系统可以有效地重构含高光表面的三维形状。     

基于双目视觉的空间点位置测试

为了获取物体空间位置参数,提出基于双目视觉的测试方法。给出了双目视觉测试的基本原理,建立双目视觉的测试模型,并完成了双目测试系统的标定,最后进行了测试物体位置的实验并利用距离对测试结果进行了可靠度分析。分析结果表明:测量系统对空间位置测试精度可达0.36%。