基于特征尺度及多尺度分解的纹理分割

在计算机视觉领域，纹理识别及分割是图像低层次处理中一个重要的问题。文章依据视觉信息处理的生理学理论，提出了一种新的纹理分析算法。该算法通过搜寻纹理图像的特征尺度并配合连续整数尺度滤波上的特征尺度统计对纹理进行分层分析。并基于特征尺度上的分层分析提出一种纹理分割算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

DOG线条检测器在三维轮廓光切法测量中的应用

论文介绍了在三维轮廓光切法中提取二维轮廓光带中心线的传统方法,针对传统方法依赖于对轮廓光带精确分割的问题,提出了一种直接使用DOG(DifferenceofGaussian)线条检测器提取轮廓光带中心线的新方法。实验结果表明该方法具有好的准确性及较强的抗噪声能力。     

数控刻楦机加工的刀位计算

使用三维离散法造型技术描述鞋楦 外轮廓表面，介绍了数控刻楦机的加工原理，对加工过程中的刀位点确定进行了详细的算法分析，从空间解析几何的角度出发，为刻楦机建立了空间坐标系，推导出铣刀施转包络面的空间方程，根据鞋楦加工特征提出最小距离法，并将其应用到鞋楦刀位点的计算中，最终加工出来的鞋楦精度和光洁度均达到常规制度楦要求。     

基于双灭点的图像透视变换方法

对监控场景中目标的精确定位,需要进行图像坐标系与世界坐标系之间的转换。而在实际应用中,由于安装因素等原因,难以获取摄像机的图像坐标系与世界坐标系之间转换的参数。提出一种基于双灭点的图像透视校正方法。通过分析世界坐标系中4个控制点在图像坐标系中的位置关系,实现透视投影下图像坐标系与世界坐标系之间的转换。实验结果证明该方法简便实用。     

基于DOG模型的线条检测算法

在计算机视觉领域，线条检测是图像低层次处理中一个重要的问题．文中提出一种基于双高斯差(DOG)模型的线条检测算法．分析比较了DOG检测器和高斯及高斯-拉普拉斯二阶微分检测器在线条检测方面的性能，解释了DOG函数和高斯及高斯-拉普拉斯二阶微分函数之间的关系，还给出了DOG检测器的线条检测范围并在二维空间中分析了其线条检测机理．实验中选用了指纹图像，实验结果表明DOG线条检测器能够对宽度在一定范围内的线条进行骨架提取。     

MSA火灾报警系统中图像型火源定位研究

图像型火灾探测系统是MSA(Multi-Step-Alarm)火灾系统中的重要环节,其重要任务之一是对监控场景中的火源进行精确定位。而在实际应用中,由于安装等因素的原因,要获取摄像机的图像坐标系与世界坐标系之间转换的关键参数非常困难。提出了一种基于双灭点的图像透视投影的坐标转换方法,该方法通过分析世界坐标系中4个点在图像坐标系中的位置关系,可以实现图像坐标系与世界坐标系之间的转换。实验结果证明该方法简便实用。     

脚型三维曲面测量技术

提出了一种新的三维曲面测量方法,利用激光片光对脚进行光切,在脚的某一个截面上形成封闭光带,用3个CCD摄像机对截面光带成像,可一次获得脚的某一个截面的二维轮廓信息,再沿光切面的垂直方向步进测量,经CCD摄像机像面和光切平面之间的空间映射变换后可得到脚的整个三维曲面信息。     

一种新的三维复杂曲面测量算法的

提出了一种全新的非接触式三维复杂曲面测量方法,利用片激光源产生的光切面在被测物表面形成一个封闭光带,并使光带同时成像在3个互成固定角度的CCD 摄像机中,经过CCD摄像机像面和光切平面之间的空间映射变换及图象处理后,可一次获得被测物的某一个截面的二维轮廓信息。随着测量系统 以固定的间距沿垂直于光切面的方向步进,最终以被测物表面的大量离散点数据非常近似地获得了整个被测物的三维曲面信息。     

火灾报警新技术

1·传统火灾报警技术发生火灾如何有效、准确、及时地报警一直是消防技术研究的重点,过去的自动消防系统一般采用传统火灾传感器,如烟雾传感器、温度传感器、感光传感器(感应火焰的红外、紫外辐射)等,且常常单一地使用某种传感器,即便使用多个不同类别的传感器,也是独立地报警,     

技术咨询

不少读者要求了解目前施工单位对小型建筑机械的需求情况,宁波市基本建设材料设备公司对浙东地区小型建筑队伍机械装备状况作过调查,本刊特请罗晓晖工程师介绍调查情况。