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为研究基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的理论,有效提取伪随机编码图像特征角点,介绍了一种角检测方法,该角检测方法是基于轮廓线曲率的测试,实验数据和重构结果验证了该检测方法的适用性和有效性。 相似文献
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伪随机阵列和 Harris角测量在视觉检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在三维视觉场景重构过程中,一个难题就是场景图像上的坐标点的匹配问题。在工业检测中,通常解决该问题的方法是采用结构光主动视觉技术,如点结构光、线结构光扫描法以及伪随机编码结构光法等。但是要想用一幅图象在三维欧氏空间中重构三维场景,有效的方法是采用伪随机编码结构光照明主动视觉技术。该方法利用编码结构光照明被测场景,利用编码的窗口特性,使场景被测表面每一个特征点都具有唯一的代码而唯一地被辨识。而图像的特征点提取可以采用简单而稳定的Harris角测量。 相似文献
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针对机器视觉测量应用中,待测关键点的自动识别与定位中的角点信息提取问题,以ZYNQ系列可拓展平台内部ARM+FPGA的异构架构为基础,采用软硬件协同设计方法,搭建了一套可进行实时视频图像角点检测的系统。利用Vivado HLS工具,将角点检测算法封装成可以部署到PL端的IP核,极大地缩短了开发周期;对系统中各个模块进行了合理的任务分配,使得系统拥有ARM的灵活性以及FPGA的并行处理能力,展现了并行异构架构的优势。该系统中图像算法IP核可以进行灵活的算法替换和更新,为基于机器视觉检测的小型化应用提供了重要参考。 相似文献
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为实现仅用一幅图象在真正的三维欧氏空间重构三维场景,尤其是动态的三维场景,系统需要对彩色伪随机编码闪光投影系统进行建模和预标定。当系统参数改变后,利用伪随机编码图案的几何约束,不需重新标定,可实现自适应重构三维场景。通过对投影仪像质的的无畸变性分析,用线性模型对投影仪成像过程进行建模,并提出一种高精度的投影系统直接标定方法,通过测出靶标上各投影编码特征点在空间的三维齐次坐标,求出内外参数实现了对投影仪的预标定。标定精度达到0.1单元格,欧氏重构结果较为理想。 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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基于小波的多尺度SUSAN角点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
SUSAN角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺变化特性.利用小波变换的多尺度特性,即在小尺度下的定位准确和大尺度下的抗噪性强,该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,从而构建了一种新的基于小波变换的SUSAN多尺度角点检测算法.新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的SUSAN角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪声干扰而提取出伪角点等问题.为了综合利用各个尺度下的角点信息,该文提出了由粗到细的角点筛选方案.通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能. 相似文献
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