一种新的线结构光光带中心提取算法

在采用线结构光投影的三维测量中，快速准确地提取图像中光带中心的位置坐标是线结构光测量系统的关键问题之一。基于此，提出了一种把可变方向模板和灰度重心法相结合，并充分发挥两者优点的方法。首先计算出图像的域值，然后对图像进行二值化，细化，剪枝，得到线结构光图像的骨架，然后再利用可变方向模板判断骨架上每一点的法线方向，最后根据灰度重心法求出线结构光条纹的中心。实验结果表明该方法可以快速有效地获取光条纹中心，有利于提高三维重建的速度。     

三线结构光光条中心的提取方法

三线结构光三维测量中,结构光图像光条中心点提取的精度直接影响系统最终测量精度.提出一种三线结构光光条中心的亚像素级提取的融合方法,该方法融合了自适应中值滤波法、阈值法、均方灰度梯度法和加权灰度重心法.采用自适应中值滤波法对光条图像进行去噪、用阈值法初步提取光条中心,采用均方灰度梯度法求光条法线方向,在法线方向上应用加权灰度重心法获得亚像素级光条中心.实验结果表明:该方法可以精确快速地提取光条中心,达到亚像素级的精度.     

基于线结构光和单应性的点云获取方法

为获取被测物表面三维点云数据,基于线结构光和平面单应性,提出了一种不需要相机标定的点云获取方法.首先令线结构光扫描被测物表面,以相机采集变形光条纹图像.然后根据事先在光平面中设置的4个控制点的像素坐标和空间坐标,求解光平面从图像坐标系到世界坐标系的变换矩阵.通过该矩阵将线结构光与被测物的截交线,即光条纹,校正透视失真并变换为被测物的截面图,从而获得光条纹上被测点的三维坐标.为验证方法的有效性,分别以球体、圆柱体和长方体为被测物,对该方法进行点云获取精度测试.实验表明:误差在1 mm以内的点数约占总点数的85%,误差在0.5mm以内的点数约占总点数的60%.相比传统的需要相机标定的线结构光测量方法,该方法原理更简洁,鲁棒性更强,可用于以低成本快速搭建三维点云获取系统.     

结构光测量系统中光条中心的提取算法

在线结构光视觉测量系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个系统的测量结果.由于光条宽度不同、光照不均匀及待测物体表面性质的差异,使得精确地提取光条中心存在一定难度.根据线结构光的特点提出了2种提取算法,分别为二值形态学细化算法和高斯分布的曲线拟合算法.实验结果表明,2种算法在测量中均具有可行性,且后者提取精度较高,更适合于光条中心线提取.     

一种基于图像融合的多线结构光立体视觉测量方法

针对现有线结构光立体视觉测量系统在实际应用中,由于图像遮挡、反射等原因造成的缺陷导致精度降低和测量错误,提出一种基于多摄像机的图像融合的测量方法.在现有的多线结构光立体视觉测量系统的硬件平台上,经由提取光带图像,图像特征匹配,以立体视觉测量原理匹配光带图像和产生光带图像的线结构光刀,通过坐标转换和图像的重新采样插值将光带图像转换到同一个摄像机的成像平面进行图像融合,经试验得到的图像能够大幅降低由于图像缺陷导致的精度降低和测量错误.     

结构光光条中心的提取算法

在线结构光测量系统中,光条中心的准确提取是影响整个测量系统精度的关键因素之一。由于被测物体表面的性质等系统噪声的影响,使得精确提取光条中心存在一定的难度。采用了抛物线拟合法和基于光条骨架的方向模板法对采集的光条图像进行光条中心提取,实验结果表明当光条图像的曲率较大时,基于光条骨架的方向模板法能够有效、准确的提取光条中心。     

灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法

为提高灰度编码结构光图像的二值化质量,提出一种灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法．针对码间干扰(ISI)和噪声而导致编码图像模糊,就单一空间频率多条纹空间编码的理想平面模型,采用常规采样理论建立其线性通道模型,并转换为二维概率密度函数,从实验数据和数字模型之间的均方差最小出发,选出最优化阈值．该方法通过优化二值化阈值为提高二值化灰度编码图像质量提供了一条有效的途径．     

四光幕精度靶结构参数的反求及仿真

针对工程中四光幕精度靶结构参数的精确测量问题,提出了一种结构参数的辨识方法．利用实弹射击后的纸靶坐标和弹丸穿过光幕阵列的时间序列反求所要测量的结构参数．文中结合四光幕精度靶的工程设计,在理想四光幕精度靶模型的基础上,建立了实际工程中的四光幕精度靶的数学模型．对所提的辨识方法进行了详细推导和仿真,仿真结果表明通过该方法反求的结构参数相对误差小于0．02％．由该参数引入的坐标测量误差小于0．2mm,可满足四光幕精度靶的立靶密集度参数测量精度．     

基于仿射光流场的视频图像镶嵌技术

为获取宽视场的场景图像,提出了一种利用仿射光流场进行视频图像镶嵌的方法,首先根据光流约束方程,建立了关于图像间仿射变换参数的目标甬数,然后通过最小化目标函数计算出图像间的仿射变换参数,再根据计算出来的仿射变换参数实现图像的配准,最后通过图像融合获取无缝镶嵌场景图像．实验表明,该方法可以有效地避免误拼接,可以获得较好的镶嵌结果．     

多视频运动对象实时分割及跟踪技术

利用帧间差异积累信息进行自适应背景建模, 采用背景差的方法检测视频运动对象区域. 设计了一种变系数的空域滤波器, 有效地对背景差图像进行了增强, 使获得的视频运动对象区域更具有空域连通特性. 给出了一种改进的基于Otsu法的自适应阈值化方法, 能更准确地对背景差图像进行阈值化. 采用形态学边界提取技术对视频运动对象轮廓进行提取. 在获得视频运动对象轮廓的基础上, 用区域生长法对视频运动对象进行定位, 将矩形中心坐标视为视频运动对象的质心坐标. 用基于空间欧氏距离最短的方法对每个视频运动对象质心进行关联跟踪并绘制轨迹. 试验结果表明, 该方法实时有效.     

基于单CCD尺寸检测的摄像机标定方法

为提高机械零件尺寸检测的精度,针对Tsai两步标定法中初始参数不精确的问题,提出了基于直线投影约束的三步标定方法.该方法首先利用直线投影约束条件求解出图像中心点和畸变参数的初始值,然后结合径向排列约束条件求解超定方程组得出全部外部参数和余下内部参数值,最后对全局参数进行非线性优化.为验证提出方法的效果,通过建立基于图像模板的世界坐标系实现,即首先利用图像像素坐标求取摄像机坐标,再将摄像机坐标进行归一化,利用外参数矩阵就可以求解出图像点的世界坐标.结果表明,该方法可以有效提高摄像机标定的精度,像素误差可达0.126 5像素点,单目视觉尺寸检测中任意两点距离误差小于0.41%.     

基于光学折射的波面形态测量

提出一种全新的波面测量方法,利用光学折射原理和图像分析技术对实验水槽中的波面形态进行了大范围测量.把均匀黑白条纹作为标志板放在水底,通过竖直悬挂在实验水槽上方的CCD相机捕捉黑白条纹的图像;光线在水气界面的折射产生了受到调制的条纹图像,利用H ilbert变换可以精确得到条纹图像在调制前后的变化,进而计算出波浪波面的高度分布.该方法操作简便、造价低廉,对光学系统中的噪音干扰和非线性因素不敏感,能够达到较高的测量精度.     

视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计

针对分布式广域视频监控系统,提出了一种基于多摄像头融合的跟踪优化方法.该跟踪优化算法根据目标优先级和目标在各个摄像头中的遮挡状态及其分割图像大小进行数据加权融合,优先分配高优先级目标给具有最佳权值的摄像头进行跟踪,并动态平衡各个摄像头的跟踪负载,将跟踪负载过重的摄像头中的低优先级目标分配给其他摄像头进行跟踪.为了有效地建立重叠摄像头之间目标的对应关系,对于摄像头远离监控地平面和目标的场景,通过摄像头监视背景图像之间的SIFT特征匹配自动生成对应点,利用这些对应的关键点确定重叠摄像头之间的单应性变换矩阵参数,再根据目标质心坐标之间的单应性变换进行一致性匹配;对于摄像头近邻监控地平面和目标的场景,通过目标分割图像之间的SIFT特征进行一致性匹配.实验结果表明:该方法能有效地实现广域监控场景中多摄像头的协同跟踪,达到了较高的跟踪性能.     

全景拼图的实现技术

为了成功地实现360°无缝全景拼图,分析研究了图像拼接的现有理论,将基于灰度图像的求灰度值最小误差的方法应用于现实中的彩色图像,实现了图像的配准;并应用图像边缘检测技术,对图像配准的传统方法进行了改进,有效地提高了图像配准的精确度.同时,从理论上探讨了图像缝合技术中色差线性调整这一方法的不足,分析了图像缝合后横向条纹出现的原因,并提出图像中值的色差线性调整方法,消除了图像缝合后的横向条纹.     

超半球环形成像系统的图像恢复

在实现全景成像的光学系统中,采用圆柱面到平面投影的环形成像系统相比采用中心投影法的传统透镜系统具有边缘视场畸变小、便于图像恢复展开等优点.通过考察环形成像系统所成环形图像与矩形图像之间的映射关系,研究像面上子午弧矢方向最小分辨角的变化规律,得出了超半球环形成像系统在90°视场角处子午弧矢方向CCD采样角分辨率相同的结论,由此可把该视场角对应的圆环像作为基准来确定展开矩形图的宽度和高度.实际的图像恢复过程分为2步：首先将环形图像恢复成三维像空间中的圆柱面,然后把圆柱面展开得到恢复后的矩形全景图.图像恢复中最关键的90°视场角所对应的圆环像位置和环形图像中心点的确定可以用定标实验的方法实现,在图像恢复过程中采用三次样条插值法,得到了较好的恢复效果.     

彩色温室蔬菜病害图像预处理及提取方法研究

为了实现对彩色温室蔬菜病害图像的准确识别,采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害叶片进行智能化识别.首先,对R,G,B这3个通道灰度级的图像采用移动平均法有效地去除了噪声的干扰,其次对分离出来的3个通道图像应用基于中心样条滤波和4个模板方向的Sobel算子计算梯度幅值分别检测边缘,然后再将3个通道的边缘融合,这样既克服了传统灰度图像信息的缺失,又弥补了传统Sobel算子细化边缘的不足,能够充分利用彩色图像的信息提取病斑的几何特征,为计算机进一步诊断病害提供了科学依据.     

基于彩色伪随机编码结构光特征提取方法

为增强三维重建过程中弱纹理目标的特征信息,提出一种基于彩色方格伪随机编码结构光的特征提取方法。设计一幅由五种彩色方格组成的伪随机编码结构光图案并将其投影到目标物体上。建立一种梯度算子模板对降采样图像中角点进行粗定位,然后进行局部非极大值抑制。将Harris算法推广到彩色多通道图像,对原图像粗定位区域进行角点检测,进而确定彩色图像中角点的精确位置。试验结果表明,在被测物体表面颜色和纹理结构均不丰富的条件下,提出的方法依然能够有效地保证特征提取的精度,具有较强的鲁棒性。     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形．不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像．实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理．     

激光跟踪仪靶球识别图像处理方法研究

激光跟踪仪是大型装备制造过程中的大尺寸精密测量仪器,在跟踪测量过程中,容易丢失目标,影响工作效率,无法继续跟踪.图像处理法对靶球进行目标识别,以实现靶球的断光续接.本文采用模板匹配和Hough变换两种方法,首先将图像处理技术应用于模板匹配,先对拍摄到的靶球进行不同的边缘提取法处理,然后再利用模板匹配法,提取目标靶球的中心坐标;其次利用Hough变换法求取并标定靶球中心坐标.通过对比不同方法提取到的目标的中心坐标,得到较为准确的提取方法,实现在脱靶后激光跟踪仪准确的跟踪目标.     

基于运动和彩色信息的人脸定位方法

提出了一种用于视频会议及可视电话的头肩序列图像人脸定位方法。该方法利用序列图像的运动信息，在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取，利用人的头肩办吧及彩色图像的色系坐标变换进行运动的人脸定位。实验证明该方法能够自动执行头肩分割，人脸定位，简单快速而且有效。