基于像元分解的亚像元级遥感数据分类精度评估方法

为减小混合像元现象给遥感数据分类精度评估过程带来的影响,将像元分解技术引入到分类精度评估中,提出了基于像元分解的亚像元级分类精度评估方法,并给出了相应的处理流程及精度评估所需误差矩阵的计算方法.实验结果表明,亚像元级分类精度评估方法能够体现混合像元在分类精度评估过程中的影响,能够从一定程度上细化各分类算法的优劣,降低由于空间分辨率所引起的分类精度评估结果的不确定性.     

像元间隔对亚像元动态成像系统MTF的影响

亚像元动态成像系统的调制传递函数MTF主要取决于像元尺寸及像元间隔等因素的影响。分析了像元间隔对亚像元动态成像系统的调制传递函数的影响，并给出了数值分析的结果：像元间的隔对亚像元动态成像系统MTF的影响总的趋势是随着像元间的增大而增大。     

摄像、照相系统中的稳像技术

在现代摄像、照相系统中,往往需要在动态环境中实时地获取清晰图像,图像的高度稳定性对成像能力具有决定性的作用。目前国内外学术界和著名光电企业均采用稳像技术来解决这一问题。稳像技术主要应用于如下几个方面的成像系统之中:     

亚像元成像系统B样条插值方法

亚像元动态成像技术是实现遥感器高分辨、小型化非常有效的方法。将B样条插值方法应用于亚像元动态成像,提出利用四条B样条曲线插值两幅亚像元图像的方法。该方法利用待插值点邻域范围内的十二个点做四条B样条曲线,并取其中点的算术平均值作为待插值点的像素值。利用文中推导的插值算式可方便地计算待插值点的像素值。通过仿真对提出的方法进行了验证,给出了该方法与其它几种常用插值方法的性能比较,分析结果表明,该方法较其它几种方法得到的高分辨率图像效果更佳。     

CMOS成像系统亚像元定位精度研究

本文构建了基于CMOS图像传感器的高精度定位系统,并且研究光源、被测目标、测量系统与亚像元定位算法等因素对定位精度的影响.研究结果表明:光源与测量环境的稳定性是高精度测量的必要前提与关键因素;带阈值的质心算法对系统白噪声抑制能力基本相同,但对具有一定规律缓慢变化的干扰信号杭干扰能力不同,且带活动阈值的质心算法杭干扰能力...     

一种新的二维图像测量系统标定方法

本文提出了一种新的网络式平行线标定方法 ,该方法采用了CCD亚像素细分技术及调焦技术 ,可直接得到纵横两个方向的像素当量 ,具有标定简单、精度高、重复性好等优点。本文对方法的精度进行了较详细的分析 ,并给出了实验结果。     

红外热像仪校准方法探讨

为了减少红外热像仪传统定标方法的误差 ,本文介绍了一种现在采用的定标方法 ,提高了定标的精度。本定标方法可为类似的红外系统测量和定标提供参考。     

机器人位姿测量系统的精度设计方法

本文针对多杆随动机器人位姿测量系统的精度设计问题，应用误差理论，线性代数理论与优化设计原理，提出了系统的敏感元件分辨率误差权数矩阵，结构参数误差权数矩阵的概念，以及根据各权数矩阵的性态与构成，优化分配各原始符号与数值以及敏感元件分辨率的精度设计方法，并给出精度优化设计的计算机程序框图。     

复小波的亚像元图像重建及去噪方法

通过对亚像元理论的分析,对两帧错半个像元的遥感图像进行复小波插值,引入基于层间的小波自适应阈值方法去除噪声,并通过重构得到更高分辨率的遥感图像,同时,算法对遥感图像的复原效果好于常用的方法。     

3D测量系统中的高精度摄像机标定算法

本文在分析完整的摄像机镜头畸变模型的基础上,提出了一种新的标定算法.该算法包括三个步骤,首先在不考虑镜头畸变的情况下利用标定块上的中间若干个点,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他外部参数和主要的内部参数;然后固定上述已求得的参数,利用线性优化方法求解畸变系数;最后对所有内部参数和外部参数进行全局非线性优化.最后对本文的标定算法进行了标定实验,实验结果表明,本文算法的标定精度可以达到0.0367 mm,可以满足高精度三维测量及其他应用的要求.     

基于单特征点的手眼系统摄像机标定

基于机器人的相对运动,提出了一种基于单特征点的手一眼系统摄像机内、外参数的标定方法。在摄像机视场中任意选择一个特征点,使机器人末端在保持姿态不变的条件下运动,相当于机器人不动但具有多个特征点。利用这些点可计算出摄像机的内参数和相对于特征点的外参数。大幅度改变机器人的姿态,可标定出特征点在机器人基坐标系下的位置,进而得到相对于机器人末端的外参数。实验结果验证了该方法的有效性。     

摄像机LSSVM标定技术在靶场测量中的应用

为改进传统靶场光学测量方法,提出了利用基于遗传算法(GA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的摄像机标定技术进行空间坐标测量的方法.首先介绍了摄像机LSSVM标定技术的思想,然后讨论了其在靶场测量中的应用.通过仿真实验分析,解决了在靶场实际应用中存在的训练样本的选取和样本容量的确定这两个关键问题.最后结合两次试验对摄像...     

双目视觉摄像机神经网络标定方法

摄像机标定是精密视觉测量的基础。为了描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系,传统的标定方法需要建立复杂的数学模型。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题,笔者介绍了一种BP(ErrorBackPropagation)神经网络,并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。用相同的参考数据,将神经网络标定方法与线性标定方法比较,实验结果表明基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于亚像素边缘的摄像机标定板特征提取算法

目的在视觉测量领域,摄像机的标定精度是最终测量精确度的决定性因素,为了提高标定板特征的提取精度,提出一种基于亚像素边缘的提取方法。方法针对圆点标定板,首先采集标定板图像,对图像进行处理,获取像素级别边缘,然后以边缘像素点为中心,取3×3的数字窗口计算梯度方向,在梯度方向上进行像素点灰度的双曲正切拟合,获取亚像素级别边缘,最后对亚像素边缘按照圆形进行拟合,求得圆心坐标。结果实验表明算法的分辨率达到0.03个像素,精度可达0.1个像素。结论该算法具有稳定可靠,精度高,运算速度快等特点,能够应用于图像拼接和分割,特征提取和摄像机标定等领域。     

一种基于智能优化的摄像机标定方法研究

针对现有包装设备上对摄像机标定中传统优化算法存在的缺点,如对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优解等,研究了量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用,提出了一种基于智能优化的摄像机标定方法,并给出了具体的步骤。实验结果表明该标定方法可以克服传统算法的不足,具有较高的精度,可以满足计算机视觉在包装工程中的应用。     

精确测量金属镀层工件表面缺陷的图像处理方法

设计了一套自动测量表面缺陷的系统．以面阵CCD采集图像,实现了对金属镀层工件表面图像的双面、高速、高分辨率测量．系统的图像处理采用模块化程序设计,方便实现工件表面精确测量的特定要求．通过两次分别选取闽值,采用经过改进的大津阈值分割法求取特征分割阈值时,能够十分理想地提取工件上的微小缺陷,实现了对金属工件表面的精确测量．该系统针对不同形状、不同镀层的工件表面可以调整LED照明光源的光强,在图像处理中可以调整去光圈和特征检测的灵敏度．通过方便调整系统的技术参数,满足工业现场的具体要求．以钕铁硼小型工件缺陷检测作为应用实例验证了该系统的可行性．     

基于微小形变测量的旋翼天平高精度测力校准系统

旋翼天平原位校准中,校准力精确加载是提高校准精度的重要因素。校准装置结构形变会给校准力加载造成误差,影响校准精度。针对这一问题,设计了旋翼天平测力校准系统。该系统采用激光三角法实现微小位移测量,通过测量立方靶块空间位置变化,计算力加载点位移;建立数学模型,分析结构形变对校准力加载影响,测量校准力。经实验,该系统可以消除结构形变影响,准确测量校准力,提高校准力加载精度。     

轮对外形轮廓检测中摄像机系统的标定算法

基于光截图像测量技术的轮对外形尺寸动态检测系统中,CCD摄像机拍摄的车轮外形图像畸变严重.本文分析了造成图像畸变和失真的原因,设计了二次、三次、四次标定模型,利用标定棋格图定性比较了各种标定模型的标定效果,确定了适合本测量系统的标定算法.针对该标定算法,定量分析了视场中心区域和视场边缘区域的校正效果,并对实际测量中获得的高速动车组车轮外形轮廓光截图像进行了校正,定性展示了校正前后的效果.现场试验表明,本文提出的标定算法取得了很好的效果,标定精度达到0.1 mm,满足轮对动态检测需要.