基于柔性控制点的三维数据拼接方法

针对大型零件全局测量中的数据拼接问题,提出一种基于柔性控制点的三维数据拼接方法。本文详细介绍了基于机器视觉的阶梯式三维数据拼接原理及实验测量过程,通过投影柔性控制点的方式避免了粘贴标志点的繁琐过程,提高了测量效率。同时采用标准尺和壁板对本文提出的方法进行了验证,实验结果表明该方法有效能够满足大型零件的现场测量要求。     

基于标记点的子孔径全局优化拼接检测法

为实现小口径干涉仪完成较大口径光学平面镜片的测试,得到镜片的完整面形信息,提出了基于标记点的平面Givens变换,实现了子孔径的精确定位.采用Zemike多项式拟合对每个子孔径数据进行了消倾斜量的处理.建立了全局优化拼接数学模型.利用该模型进行了九孔径拼接计算机仿真实验,利用该方法得到的PV值和RMS值的相对误差均在10-6左右.对直径为150 mm的镜片进行九孔径拼接检测实验,对比全口径干涉检测结果,PV值和RMS值的相对误差为0.36%和2.27%.仿真和实验结果证明:该方法稳定可靠,降低了传统的子孔径拼接干涉检测方法中对导轨的高精度要求.     

三维数据场可视化的算法及实现

本文介绍了科学计算可视化的核心问题——三维数据场可视化(volu-me visualisation)的基本算法,并以CT扫描医学图像的三维重构及三维流场的可视化为例,讨论了绘制三维场的面表达及体直接表达算法的实现问题,文中还给出了算法实现中的实验结果。     

无地面控制点航空图像无缝拼接算法

针对航拍图像拼接中,因为航带中航片拼接误差积累导致拼接后期图像发生扭曲问题,本文提出一种利用捆绑调整技术削弱航片拼接过程中误差累积。该算法采用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）进行特征点提取和匹配;结合改进的RANSAC（Random Sample Consensus）对特征点进行提纯,剔除外点;由过滤后的特征点通过最小二乘法计算图像间的单应性矩阵,在此基础上运用捆绑调整法整体优化单应性矩阵进行图像间的拼接,解决了拼接后期图像扭曲问题。最后,通过动态加权的融合方法实现图像接缝处平滑过渡。为验证该算法的有效性,选用真实无人机航拍序列图像进行拼接实验,取得良好的拼接效果。     

采用标记约束实现三维图像拼接新方法

该方法的特点在于利用相邻图像块中3组重叠标记约束信息,完成传感器测量位置相互关系参数的标定,根据相互位置关系标定参数实现坐标系的统一和三维图像数据的拼接。同时,在标定参数解算过程中,引入旋动理论,利用空间向量分步求解12个位姿参数,使求解过程简单易行。通过对一自由曲面分块测量及数据拼接实验表明,这种方法参数求解简单,空间距离拼接相对误差优于0．56％。     

室外大型场景多机位三维数据全局快速配准

以激光采样点为配准单元,提出了一种新的基于反向投影的室外大型场景多机位三维数据全局快速配准算法。算法直接利用激光采样点的点位和激光反射强度两重属性通过马氏距离搜索最近点,并利用反向投影加速最近点搜索,依靠插值方法修正最近点,避开采样分辨率影响。根据最小生成树原则生成了多机位三维数据最佳配准路线图,在PC机上自动将多机位三维数据无缝拼合在同一坐标系。经过实际应用,验证了算法的稳定性,给出了满意的配准结果。     

三维散乱数据曲面重构技术综述

三维散乱数据曲面重构技术是复杂曲面测量几何造型系统的关键技术。它有整体拟合和局部拟合两种方法。局部拟合因其具有与通用CAD系统相同的数学模型，所以它是复杂曲面到量几何造型系统的常用方法。目前，国内外专家学者在这方面做了大量的理论研究和实际探索，并取得丰硕成果。这种将测量系统与造型系统结合起来的曲面重构技术在工程实际中具有广阔的应用前景。     

三维面形测量中的基于神经网络的数据修补技术

提出了一种基于神经网络的数据修补方法。在BP算法的基础上,利用遗传算法强大的全局搜索能力使网络学习跳出局部极小值,从而提高了样本的训练质量和速度。试验结果表明;该算法精度高、速度快,优于以往文献中提出的数据修补方法,在机器视觉、工业检测、逆求工程等领域具有重要意义和广阔的应用前景。     

人体三维无接触测量系统的研究

本文对人体尺寸三维无接触测量系统进行了介绍 ,论述了人体测量的基本原理、系统结构和拼接方案 ,并且进行了人体模特的实物测量实验。实验表明该系统具有操作方便 ,测量速度快和测量准确度高的优点     

二维视觉测量中边缘数据的快速拼接方法

本文采用多视觉测量系统中标定板上的共有标志块,求出一条直线和一个点,实现在物理坐标下用一点一线法对目标边缘数据的拼接.通过实验验证,该方法能够对多视觉传感器二维测量中的数据实现快速拼接,满足大范围、高精度、快速的测量需求.     

一种基于POS数据的无人机影像自动展绘控制点方法

针对无人机影像重叠度高,影像处理工作量大的特点,为了提高无人机摄影测量的工作效率,充分发挥无人机技术快速成图的优点,提出了一种利用改正后POS数据自动展绘控制点的方法.该方法根据无人机POS数据纠正原理,通过在区域网内布设少量控制点,建立POS数据改正模型,从而获取POS数据误差改正参数对原始POS数据进行改正,利用改...     

Clifford代数空间上的三维多模医学图像配准

3D/3D医学图像的配准在临床上具有重要的临床意义与医学价值,尤其在脑外科手术导航与病灶点定位上,病人的不同模态影像数据需要3D配准,便于更加全面、精确的分析目标组织的医学特性。本文在研究经典配准方法的基础上,将经典配准方法内嵌于Clifford代数计算空间,在Clifford代数空间上构建配准过程计算的几何要素与配准操作的平移算子、几何旋转算子,浮动图像进行对应的算子运算,实现头颅部3D多模医学图像配准。配准方法应用于国际上两个著名3D医学数据库,实验结果表明:本文方法不仅继承经典配准算法的优点,而且配准精度高,几何意义直观,计算时间短。     

基于支持向量数据描述的印刷图像套准状态检测方法

目的 针对不均衡的印刷标志图像训练集构建的二分类模型,对少类的印刷套不准图像识别准确率低的问题,研究不均衡印刷标志图像套准状态的单分类模型识别方法。方法 提出支持向量数据描述方法,实现多类的印刷套准图像和少类的印刷套不准图像的准确识别。采用多类的印刷套准图像训练支持向量数据描述,构建模型。采用网格寻优方法和交叉验证方法确定模型的最佳参数 和 。利用模型对印刷标志图像套准状态进行识别。结果 采用文中提出的支持向量数据描述方法,对印刷标志图像套准状态识别获得的总体识别率a为0.9500,印刷套准图像和印刷套不准图像识别准确率的几何平均数Gmean为0.9513。结论 文中提出的方法获得的总体识别率a和识别率的几何平均数Gmean要优于实验中的其他方法。     

逆向工程中基于小波的数据配准

利用小波分析的多分辨率特性与迭代最近点算法（ICP）相结合,提出了多分辨率数据配准算法,实现不同视角测量数据的快速配准。首先对数据点进行三角网格划分,并进行多层小波分解。对最低层网格计算离散曲率,在不同网格数据中搜索曲率最接近的点进行迭代配准,在所得变换的基础上,进行小波重构并在较小的范围内重新搜索最接近点并进行迭代配准,重复这一过程直到实现原始数据配准。通过实例证明,该算法具有迭代速度快,抗噪声干扰等特点。     

基于多视角区域生长的复杂点云模型分割

为提高三维点云模型在特征模糊区域的分割精度,提出了一种借助多视角区域生长的分割方法。基于网格法向量方向相异性原则,初次将模型划分为不同类别的子区域,在相应区域建立点云与多视角距离图像的一一映射关系。利用Canny算子对灰度的敏锐性获取独立连通域并计算其重心坐标,根据对应关系在三维点云中提取对应点作为种子点,然后引入网格法向量的偏移角度分离邻接面,同时对剩余彼此独立的分割面按照迭代搜索最近点的原则进行提取,并利用KNN算法去除离群点实现分割优化。在选取的模型数据集上进行实验,结果表明该方法能够实现复杂点云模型的合理划分,分割精度不低于80%。     

基于数据重组算法的目标提取方法

图像分割实现目标与背景分离后,需要定位目标并提取其特征.传统像素标记方法易出现重复标记与判断现象,效率非常低.本文提出了一种"数据重组"(DRG)算法用于目标的提取,利用为重兵器靶场试验搭建的空中测试平台上的传感器采集的地面红外图像序列,实现了地面控制点在图像中的实时检测和提取.DRG算法只对目标图像扫描一次仅提取与目标有关的有效数据,将图像问题转化为简单的数据结构问题,降低了问题的复杂度,无需繁琐的标记处理,没有重复性问题,而且简单、实现方便.结果表明,算法对目标的定位具有一定的准确性和可靠性,具有相当的抗干扰与抗噪声能力,并适合于具连通性的各类形状和走小的目标的提取.     

断层数据三维重构技术的研究进展

基于断层数据的三维重构已经成为国内外的研究热点，并成为工业快速反求工程的一种新的研究方向。本文总结国内外关于断层数据三维重构技术，以综述的形式对各种方法进行阐述，比较出各自的优缺点，吸取医学CT领域的重构技术的经验，寻求解决决面向制造的而不仅仅是面向对视化的基于断导数据的三维重构技术，该项研究对新产品的快速设计制造具有重要理论和应用意义。     

基于三坐标测量数据的点云曲面重构

基于CMM测量数据,针对鼠标数据的特点,进行了边界拟合、特征识别、分片重建、光滑拼接等技术的研究。利用三次B样条拟合边界曲线,利用微分几何方法进行曲面特征的识别与分割,利用拉伸及放样法进行曲面片重构,最后进行曲面片相交、剪裁、过渡完成最终的鼠标模型。