尺度方向自适应Mean Shift跟踪算法

在分析尺度空间理论和Mean Shift 跟踪算法的基础上,提出了一种尺度方向自适应Mean Shift跟踪算法.根据起始帧图像中目标和背景的差异,分割出目标覆盖区域,并根据尺度空间理论对目标建立最佳描述椭圆.对于后续帧,以上一帧目标的最佳椭圆描述为初始值,根据Mean Shift迭代原理依次更新椭圆参数.实验结果表明,新算法可以有效、稳健地适应目标旋转缩放等复杂运动.     

采用多站图像直线特征的飞机姿态估计

在角平分线方向向量法基础上提出了一种新的基于直线特征的飞机姿态多站测量方法.首先,用角平分线方法计算飞机的中轴线及其共面垂线的方向向量,由此得到飞机参考系到经纬仪摄像机参考系的旋转矩阵.然后,提取所有测站经纬仪图像上机翼边缘的直线特征,联合经纬仪俯仰方位角等参数,推导出直线特征的目标空间共面总误差函数,并使用改进的正交迭代方法优化旋转矩阵使总误差最小.最后,分解优化后的旋转矩阵得到飞机的姿态值.仿真实验得到的四站测量精度为0.17°,图像处理速度为32 frame/s,比角平分线法有了大幅的提高,另外,算法处理速度能达到实时.这些结果证明了文中方法的有效性和优越性.     

尺度方向自适应Mean Shift跟踪方法

经典核窗口宽度固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸逐渐增大的目标进行有效地跟踪。一些改进的mean shift算法虽然在一定程度上解决目标缩放这个问题,但是对于目标旋转仍然无能为力。在分析尺度空间理论和mean shift 跟踪算法的基础上,提出了一种尺度方向自适应mean shift跟踪算法。实验表明,对于初始帧,本文算法可以较为准确地获得目标最佳描述椭圆;对于后续帧图像,本文的新跟踪算法可以较好地适应目标旋转缩放等复杂运动。     

加工椭圆的方法

任何工件,只要夹在普通车床主轴三爪卡盘上旋转,车削出的工件形状总圆的。那么,椭圆又是怎样加工呢?现介绍如下: 一、加工原理圆柱形的斜切面是椭圆形。椭圆的长、短轴大小变化,是由斜切角而定的,斜切角越大,长短轴之比越大,反之则越小。二、加工方法过去加工椭圆的方法是旋风头扳角度法(见图     

近似椭圆的数值计算

机诫制造中经常加工椭圆工件、而椭圆又分为标准椭圆与近似椭圆两种．加工近似椭圆工件,数值计算是关键。我在生产实践中根据椭圆的近似画法推导出一套近似椭圆数值的计算公式。运用公式可根据椭圆的长轴、短轴直接计算出长轴方向圆弧半径,径r和短轴方向圆弧半径R、然后计算出四心(O1,     

基于纹理特征的尺寸方向自适应均值漂移算法

针对均值漂移算法在目标跟踪中由于相似背景干扰和固定带宽值核函数引起的跟踪精度下降的问题,结合目标的纹理特征及尺寸方向的变化,提出了一种新的跟踪算法。首先,通过自适应算法求解出目标的灰度阈值,得到纹理特征参数,并结合颜色特征建立目标模型;然后,通过求解目标相似度最大值提取出运动目标的图像区域;最后,采用协方差矩阵估计方法,结合最小二乘算法对运动目标尺寸方向的变化量进行自适应计算,表示出运动目标在视频帧中的像素区域,保证了跟踪的准确性。实验证明,本文提出的算法较其它均值漂移算法有更高的精度和效率。     

基于复合Zernike矩相角估计的图像配准

提出了一种基于复合Zernike矩相角估计的图像配准方法.首先,利用尺度不变检测子Harris-laplace检测图像中的兴趣点作为初始特征点,计算以兴趣点为中心、邻域具有尺度不变性的Zernike矩;提出一种鲁棒的相角估计方法,用于估计两个归一化区域的旋转角度值.然后,利用Zernike矩的幅值和相角信息,通过比较每个兴趣点邻域Zernike矩的相似度提取出初始匹配点.最后,提出一种迭代角度修正算法用于精确估计变换参数,并对输入图像进行几何变换后将两幅图像配准.实验结果表明,该算法可在尺度缩放、任意角度旋转以及噪声等复杂条件下实现图像的高精度配准.当旋转角度误差小于20°时,图像的平均覆盖率达到94.125％,有效降低了误匹配的概率.     

基于机器视觉的螺栓松动旋转角度测量

螺栓松动检测对于保障钢桥的正常安全运营十分重要,现有的螺栓松动检测方法由于存在效率低成本高等缺点而难以被广泛应用.为提高钢桥中螺栓松动检测的效率并降低成本,提出一种基于机器视觉技术的螺栓松动旋转角度测量方法以检测螺栓松动,包括以下四步:图像获取、图像预处理、螺栓特征提取和角度计算.首先,使用消费级相机在螺栓附近从任意角度获取图像.然后,对图像进行色阶调整、透视变换和图像灰度化以满足后继方法的要求.接着,使用灰度阈值分割算法并结合形状特征筛选机制提取出图像中螺栓六边形区域,然后使用Rammer算法将螺栓轮廓分割为六部分.最后,使用质心点云法求得分割后螺栓轮廓各部分的方向,通过对比螺栓当前状态与紧固状态方向的变化求得螺栓松动旋转的角度.试验结果表明,该方法可以准确地测量出螺栓松动旋转角度,最大相对误差为5.4％,其精度可以满足工程实践需要,具有良好的应用前景.     

椭圆圆规

钳工划线或是机械制图中,有时会遇到画椭圆。无论用描点作图法,还是用近似画法,都不够方便。如果巧用图示结构的圆规,或者根据需要自制一个,则可使画椭圆既方便又精确。具体画法是这样的:先画出椭圆长轴线及长轴半径a,把规距调成椭圆短轴半径b,将定位针定于椭圆中心,并使针杆沿长轴方向倾斜a角。当针     

稳健李代数旋转平均用于GPS辅助无人机影像三维重建

针对最小二乘的旋转平均方法对粗差敏感,求解影像旋转参数不够精确的问题,提出了一种稳健的旋转平均方法。先利用李群和李代数之间的映射关系,将旋转矩阵的乘积运算简化为李代数中的减法运算,推导出旋转平均迭代解算的线性化方程;然后利用L1范数优化和迭代加权最小二乘相结合的方法求解全局一致旋转最优解;最后采用迭代策略剔除粗差,得到精确的旋转矩阵。实验结果表明,与传统最小二乘方法相比,提出方法的旋转参数求解精度更高,稳健性更好,用于三维重建可以得到更密集均匀的点云,重建完整性更好。旋转平均的精度优于0.15度,计算时间不超过0.31s,光束法平差后,重投影误差在1.3个像素以内。基本满足快速稳健三维重建的要求。     

采用改进尺度不变特征变换在多变背景下实现快速目标识别

提出一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)算法,用于实现多变背景下的快速目标识别。首先,构建目标图像尺度空间,提取SIFT特征点并将其按大小分类,目标识别时只需比较同一类型的特征点。然后,由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个新角度用于代表特征点的方向信息,并且在目标识别时根据角度信息限制特征点匹配范围,从而提高SIFT算法的运算速度。最后,计算目标图像和待识别图像之间的尺度因子,在尺度因子约束条件下进行目标特征点匹配,从而有效地保证正确匹配数量,提高目标识别的鲁棒性。实验结果表明:当目标在待识别图像中发生局部遮挡、旋转、尺度变化或者弱光照等情况下,改进的SIFT算法能够完成多变背景下快速目标识别任务,平均识别速度提升了40%。     

一种空间圆形目标俯仰角的测量方法

俯仰角在许多领域都有着重要的应用,对其进行精确的测量就成为一个亟待解决的关键问题。分析了空间圆形目标的俯仰运动,并根据旋转轴是否通过其圆心将其分为两类。基于摄像机透视投影原理,提出了一种空间圆形目标俯仰角的测量方法,分别推导出了两种情况下俯仰角的计算公式。并通过实验,验证了该方法的可行性。该方法测量方便,计算精度较高,俯仰角测量绝对误差在0.2°以内,可以满足许多应用领域圆形目标俯仰角测量的要求。     

数字天顶仪中倾角仪参数的标定

针对运用数字天顶仪进行天文定位时旋转轴与垂直轴之间存在的轴系偏差,提出了高精度天顶仪倾角补偿方法。从数字天顶仪倾角补偿原理出发,引入了倾角仪双轴尺度系数、双轴交角等参数对倾角仪的输出值进行修正,然后提出了一种双轴倾角仪参数的标定方法。分析了旋转角度对于参数标定的影响,运用实验数据对标定方法进行了论证。结果显示:旋转角度会直接影响CCD图像传感器安装角度的标定值。另外,倾角仪参数的引入提高了数字天顶仪的定位精度,当旋转角度的误差值在2°以内时,标定参数的误差对定位结果的影响非常小。     

跟踪窗口自适应的Mean Shift跟踪算法

目的：针对传统Mean Shift跟踪算法中当目标发生形变时因跟踪窗不能动态改变导致跟偏甚至跟丢的缺陷,提出了一种新的跟踪窗口大小和方向自适应的改进算法。方法：首先采用跟踪窗口内协方差矩阵的主分量分析方法来计算跟踪目标的方向和尺寸大小;然后联合相似性度量和卡尔曼滤波器来更新跟踪窗口。结果：实验证明,本算法针对不断旋转和缩放的运动目标仍能对其进行准确实时的跟踪。结论：改进算法能够满足非刚体目标跟踪系统的要求。     

基于平面基线靶标的视觉测量数据拼接方法

针对视觉测量中三维数据的拼接问题,提出一种基于平面基线靶标的数据拼接方法。该方法利用平面基线靶标提供特征点,建立视觉传感器在相邻位置坐标系旋转矩阵和平移矢量各参数的优化目标函数,通过Levenberg—Marquardt优化算法求解出旋转矩阵和带有未知系数平移矢量。在此基础上,利用平面靶标上的基线长度确定平移矢量系数,从而求得数据拼接矩阵。利用平面靶标上100个点进行拼接试验,计算出x、y和z坐标拼接RMS误差分别为0．038 mm、0．022 mm和0．135 mm。结果表明该方法柔性好,适用范围广。     

涡旋压缩机型线的误差灵敏度与径向啮合间隙的相关分析

提出了涡旋压缩机型线自转误差灵敏度的定义,并通过型线自转误差灵敏度和径向啮合间隙的几何关系,提出了在考虑动盘存在自转的非理想条件下,计算动态径向啮合间隙的方法,分析了型线类型、型线法向角和动盘自转角对径向啮合间隙的影响,并通过具体算例进行了证明。基于所获得的型线类型和法向角与自转误差灵敏度相关的结论,不仅获得了一个评价型线性能优劣的新的参考指标,而且还推导出了型线误差灵敏区和迟钝区的判定准则。根据这一准则,提出了在灵敏区应严格控制型线加工误差的精度保证措施,从而对减少啮合间隙,提高压缩机气密性具有重要的指导作用。     

仿射不变的运动目标识别方法

提出了一种在三维空间内对运动目标识别的方法,该方法对目标平移、旋转、尺度及视角变化具有良好的不变性。将目标轮廓曲线用仿射不变量参数化,待识别目标的参数化轮廓线正交投影后,可使其与库存同一型号的目标轮廓线保持较强的相关性。最后,用归一化相关函数作为识别准则进行了实验。实验结果表明,对于空间姿态变化前后的目标,它们的相关结果＞95％,该方法能够以较高的识别率识别出图像序列中各种变化的同一目标。     

用定位最小区域法评定同轴度误差的微机处理程序

介绍了用定位最小区域法评定同轴度误差的数学模型以及采用网络法求解基准轴线的方法及步骤 ,并在此基础上设计了计算同轴度误差定位最小区域值的微机处理程序     

转台误差对数字天顶仪轴系误差的影响

针对数字天顶仪在定位过程中存在的的轴系偏差,研究了如何对光轴与旋转轴、旋转轴与垂直轴之间的角度偏差进行补偿的方法。为了高精度地解算出测站点位置垂直轴的天文坐标,采用对称位置的两幅星图直接解算旋转轴的坐标,从而避免了光轴与旋转轴之间的补偿。采用双轴倾角仪测量倾角,并对旋转轴进行倾角补偿得出垂直轴的位置坐标。考虑进行轴系补偿时,转台误差会对旋转轴坐标和倾角补偿造成影响,分别研究了转台误差对于旋转轴以及倾角补偿的影响,并得出了转台误差的范围。实验结果表明:当测站点纬度的绝对值小于或等于88.3°时,转台误差必须小于或等于35″;当测站点纬度的绝对值大于88.3°时,转台误差值要小于|1 166.8cosδ|″。在对称位置解算测站点位置坐标时,必须提高转台的精度,以减小转台误差对于定位精度的影响。