机器视觉中彩色伪随机编码投影系统及标定

为了研究基于三维场景单幅二维图像的不标定欧式重构理论,需要构造一个编码投影系统,并预标定出其相关参数,依据伪随机彩色编码的原理,代数射影几何中的交比不变性质,以及被视为逆向照相机投影系统的标定数学模型,提出了投影系统的标定步骤和方法．将一幅伪随机编码图案与投影系统相结合,构造了一种新的视觉投影系统．标定实验表明,由此系统将伪随机彩色编码图案投射到靶标空间,利用CCD照相机拍摄其图像,进行图像的特征点提取和数据处理后得到了投影系统的参数。     

相位调制伪彩色系统设计

本实验提出了相位调制数字伪彩色编码的图像处理方法,实现了光学信息处理系统与数字图像处理系统的有机结合,而且还提出了部分相干光学信息处理系统的建模和算法以及利用计算全息的手法实现空间光滤波器的设计。以数字图像的处理手法,实现光学方法处理的效果,实现伪彩色图像实时可调。     

基于Harris算子的彩色数码影像角点特征提取

随着电子技术的发展,非量测数码相机以其镜头可更换、操作灵活、方便、价格低廉等优点,逐渐成为数字近景摄影测量影像获取的主要设备．但近景摄影测量在工程应用中仍存在精度低、效率低的缺陷．现研究一种基于Harris算子的非量测数码影像角点提取方法,可提高角点提取的精度,从而可为近景摄影测量在工程中的进一步应用提高精度．     

基于卷积神经网络的人脸图像特征提取

为了提高对人脸的自动识别和检测能力,提出了一种基于卷积神经网络的人脸特征提取技术。采用连续模板匹配技术进行人脸边缘轮廓的检测,采用Harris角点检测方法进行人脸的关键特征点定位,在人脸的分块区域内进行人脸的肤色特征分析和外包矩形轮廓区域特征提取,结合肤色特征对图像中人脸特征点进行图像重构和精确定位,对提取的人脸特征点采用卷积神经网络进行分类,实现对人脸图像特征的优化提取。仿真结果表明,采用该方法进行人脸特征提取的准确性较高,具有较好的特征匹配能力。     

基于边缘曲线编解码的结构光三维重建方法

首先对预处理后图像进行像素级和亚像素级边缘曲线特征提取,然后进行边缘曲线解码以及码值匹配,最后依据三角测距原理获取三维点云。实验结果表明,该方法对平面的重建偏差为0.190 5 mm。     

基于格雷码结构光的编解码研究

在三维重建过程中,要准确地求取扫描点的空间坐标信息必须准确地得到计算空间坐标信息需要的参数.为了获取计算参数,文中使用格雷码编码结构光的方法.格雷码是一种出错率小的编解码方法,使用这种编解码方法可以更加准确地对条纹进行解码.为了更好地对格雷码条纹进行解码.本文提出一系列图像预处理方法使得条纹边界曲线的提取更加有效.在图像预处理过程中,分别对图像进行放大、灰度、二值化、边界提取.通过实验数据验证,采用本文提出的图像预处理方法对条纹进行解码的精度更高、出错率更低.     

基于彩色结构光的三维重构方法

通过对摄像机和投影机进行畸变校正和标定,确定了相应单应性变换矩阵。为了在复杂投影条件下对彩色结构光编码图像进行快速高精度解码,提出了基于拓扑结构和局部结构化的单幅彩色结构光编码方法以及基于波形分析的编码特征点提取方法和基于聚类分析的颜色分类方法,并利用编码图像本身特性提高解码精度和正确率。根据单应性变换矩阵和编码图像中每个特征点编码值调制前后的匹配关系,计算特征点的三维信息。实验结果表明,特征点的解码正确率超过99.5%。由于对投影机和摄像机的位置没有严格的限定,该方法适合快速搭建三维物体重构系统以及快速高精度地获得物体的点云。     

基于格雷编码的彩色结构光快速三维测量技术

提出一种基于格雷编码原理的彩色结构光三维测量方法,通过向被测物体投影两幅彩色结构光栅,分析得到物体表面的三维信息,在保证测量精度和准确度的同时,提高了三维测量的速度。将格雷编码原则和容易辨别的颜色结合应用到彩色条纹编码中,得到序列周期唯一且编码周期起始位置任意的彩色条纹编码,克服了码间干扰,解码方法简单且精度高,适用范围广;利用三色相移法取代传统三幅相移法。实验结果表明,使用基于格雷编码原理的彩色结构光方法可以得到被测物体精确的表面高度信息。     

纸浆纤维的形状特征提取应用研究

为了正确描述纸浆纤维图像的弯曲特性,提出了一种基于角点检测的纤维特征提取算法.本算法应用自适应滑动窗口策略进行纤维图像各边界点局部支持域的选取,以提取最优邻域,根据各边界点对应特征向量,将二维平面曲线转化为一维特征曲线,利用一维小波变换提取特征曲线奇异点,即二维平面曲线上的角点,根据边界点对应特征值与一维特征曲线的奇异特征确定纤维扭结个数,并根据各点对应局部支持域确定曲度与扭结平均角度,从而完成纸浆纤维的弯曲特征提取.实验结果证明,本算法能有效提取纸浆纤维弯曲特征.     

基于Harris角点的木材CT图像配准

提出一种三角形法描述Harris特征点的方法,该算法首先利用Harris算子对两幅图像进行角点检测,将检测到的角点按照权值大小进行排序后,利用三角形法对特征点进行特征描述,从而找出两幅图像间特征点相互对应的关系,同时也得到了图像配准所需要的参数。实验结果证明,该算法配准准确率高,速度快,具有很强的鲁棒性。     

结构光编码的动态程序设计

结构光具非接触性、高精度、易于实现等优点,将其应用在物体三维重建上,可以提高采集速度和测量精度。在VC＋＋平台下,改进结构光编码采用OpenGL编程方式,不仅可以绘制出各种形态的二维和三维图形,并能精确到像素级,而且能实现图形静态和动态的显示。这些优点恰能满足将结构光编码应用于医学上的动态显示,减少了人工干预,实现智能...     

基于视频的结构光光条中心提取方法

针对结构光测量系统,提出基于视频的结构光光条中心提取方法．首先,为了分析图像随时间变化的关系,将视频图像的每一帧的同一列像素提取出来,按照时间顺序排列成一幅图像．然后,把图像逆时针旋转臼角度（口角是激光平面和CCD传感器平面法线的夹角）,提取光条中心图像坐标．最后,把求得的光条中心图像坐标顺时针旋转口角,根据这个光奈中心坐标反求物体的三维轮廓．该方法利用视频图像各帧之间的相关性,有效地克服了颜色突变对光条提取的影响．实验表明,该方法能够有效降低光条中心提取的误差．     

由结构光扫描重建老北京城三维模型的实验设计

文章提出了一种可以通过结构光摄影测量获得特征点云的方法,所处理的数据来自老北京城3D重建工程。结构光扫描的明显特征是扫描得到的模型边缘部分点云几乎都丢失了,比如说房屋的顶部边缘点云。文中提出使用获取的立体像对提取出边缘特征点,并从提取出的边缘特征里面匹配得到同名像点,通过摄影测量交会解算出同名像点的坐标值,得到边缘部分的点云,从而完成对老北京城特征部分的重建。     

一种基于空间编码结构光的稠密三维重建算法

基于结构光的三维重建技术具有准确度高、速度快、鲁棒性好等优点,被广泛应用于生物医疗、文物修复等领域,具有重要的理论意义和研究价值。随着科技迅速发展,高速运动目标的非接触检测和测量的需求逐渐增加,对特征少、速度快的目标三维重建成为解决问题的关键。相比于时间编码,空间编码仅需拍摄单幅编码图案,更适用于运动目标的三维重建。因此,基于空间编码结构光提出了一种稠密三维重建方法。首先,针对彩色条纹结构光受物体颜色影响的问题,设计一种单色正弦条纹加伪随机点的结构光编码模式,通过伪随机点识别条纹,降低目标物体的颜色干扰;其次,针对传统条纹方法得到的点云空间分辨率低的问题,提出一种基于局部相位匹配的稠密三维重建方法,通过获取相邻条纹间的像素相位信息进行像素匹配,提高点云空间分辨率。同时,该方法仅需要一个图像对来进行解码,且不需要对投影仪进行标定和颜色校正,可提高三维重建速度。实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

零件轮廓表面检测与三维重构技术的研究

基于零件实物样件的几何模型反求技术已成为CAD/CAM领域的研究热点之一,现提出一种基于面结构光投影法的复杂零件轮廓表面检测与三维重构技术.此技术通过向被测物体表面投射条纹光栅,得到包含物体表面形状的畸变条纹,畸变条纹图像由CCD拍摄并传送至计算机,通过对畸变条纹图像的分析处理,得到被测物体表面的三维外形数据信息.根据检测得到的三维点云数据的特点,用基于曲率抽样的拓扑矩形阵列进行了NURBS曲面拟合.实验结果表明基于面结构光投影法的重构系统具有检测准确、快捷、非接触等特点,且能对复杂零件外形进行有效检测与三维重构.     

基于模糊神经网络的目标识别

提出了一种用于常规雷达目标识别的模糊神经网络．先将目标回波用树状小波变换进行特征抽取，然后用该网络进行识别．最后，给出了５类空中目标的识别实验结果     

基于图像分析的瓷砖角点快速定位

在基于机器视觉的瓷砖尺寸检测系统中,通过上光源采集的图像中存在较多干扰,对角点的快速、准确定位极为不利。根据瓷砖在图像中的形状和位置特征确定角点的参考区域,然后在参考区域内精确搜索边缘,定位角点。实验表明,本方法具有速度快、精度高和抗干扰能力强的特点,可用于实际瓷砖尺寸的检测。