一种大屏幕人机交互系统的实现方法

针对利用双目立体视觉技术实现大屏幕人机交互系统时摄像头标定复杂的问题, 提出一种大屏幕人机交互系统的实现方法。由两个摄像头负责采集用户手部的图像,获取指尖的二维图像位置坐标,通过透视投影模型,由测量所得的两个摄像头之间的距离、大屏幕左边与摄像头之间的距离、摄像头离地面的高度、大屏幕底边离地面的高度等数据,求出地面上与指尖成像在同一位置的地面坐标,由摄像头的位置及地面坐标求出一条直线,两条直线相交获取指尖空间坐标,由指尖空间坐标选取与屏幕对应的二维平面坐标,经物理坐标到逻辑坐标转换求出手指指向屏幕的实际坐标,实现大屏幕的定位。定位完成后,采用指尖检测方法检测视频图像中指尖是否存在,以此判断食指弯曲和伸开的点击操作。指尖空间坐标的计算方法虽然存在误差,但由于用户在操作过程中能够实时看到鼠标的位置,因此该误差对用户是透明的,而这种方法以简单的、近似的求解避免了复杂的摄像头标定过程,便于系统工程的实施。     

基于人体手指静脉特征提取算法的研究

根据人体手指静脉图像的特点,提出了一种基于降维思想的手指静脉特征提取方法,即搜索二维灰度图像中的静脉在一维灰度曲线上形成的谷形区域来实现静脉特征的提取.为了对手指静脉特征的充分提取,在进行特征提取前,采用了高频强调滤波对图像进行增强处理.实验结果表明:该方法思想独特、简单易行,对手指静脉的特征提取达到满意的效果.     

基于人体手指静脉特征提取算法的研究

根据人体手指静脉图像的特点,提出了一种基于降维思想的手指静脉特征提取方法,即搜索二维灰度图像中的静脉在一维灰度曲线上形成的谷形区域来实现静脉特征的提取.为了对手指静脉特征的充分提取,在进行特征提取前,采用了高频强调滤波对图像进行增强处理.实验结果表明,该方法思想独特,简单易行,对手指静脉的特征提取达到满意的效果.     

一种基于二维隐马尔可夫模型的图像分类算法

针对图像分块之间的相互依赖关系,提出一种基于二维隐马尔可夫模型的图像分类算 法。该算法将一维隐马尔可夫模型扩展成二维隐马尔可夫模型,模型中相邻的图像分块在平面两个 方向上按条件转移概率进行状态转换,反应出两个维上的依赖关系。隐马尔可夫模型参数通过期望 最大化算法(EM)来估计。同时,本文利用二维Viterbi算法,在训练隐马尔可夫模型的基础上,实现 对图像进行最优分类。文件图像分割的应用表明,隐马尔可夫算法优于CART算法。     

基于二维压缩感知的超声k空间重建

压缩感知理论已经应用于多个领域,如MRI,超声等。提出了一个新的超声重建方法,基于二维压缩感知和k空间。在时域采样特定信号,并在k空间中对其进行重建。当处理二维信号(图像)时,传统的方法是将其转换为一维向量,这种方法非常耗时,并且对于大的图像重建来说不切实际,通过二维压缩感知处理这个难题。     

数字触摸屏在WINDOWS CE中的应用

触摸屏是最方便、简单、自然的输入手段。触摸屏分为数字屏和模拟屏。数字屏可以进行多个触摸位置的采集输入,实现复杂的操作控制。在WINDOWS CE系统中只能有一个输入焦点,不支持数字触摸屏,因此需要进行特殊处理。本文利用流接口进行触摸位置和动作的输入,在应用程序中通过将数字屏触摸数据转化为鼠标消息和自定义人机交互对象进行特殊处理,实现了数字触摸屏在WINDOWS CE中的应用。     

灰色模型的交通图像编码

针对交通实时路况图像提出了一种基于灰色模型的图像编码方法。该方法通过对二维图像数据的一维转换、新数据的二维DCT变换和灰色模型GM(1,1)的系数保存等3个步骤来实现对图像数据的压缩。该法简单方便、快速高效,并已针对小幅复杂交通路况在中低信噪比取得了好的结果。对像素为256×256的复杂交通图像,误差图像正负误差值之和绝大部分都在150以内。     

基于两个方向二维核主成分分析的手指静脉识别

手指静脉识别是一种更优于指纹识别的生物特征识别技术,具有广阔的应用前景。核主成分分析法是一种非线性特征提取方法,克服了线性提取方法未能利用图像中高阶统计信息和多个像素间非线性相关性的缺点。二维核主成分分析法解决了一维操作中出现的矩阵过大导致计算量过大的问题,但却需要更多的系数来表达图像信息,压缩效果远不如一维操作方法。文章基于核主成分分析法,结合线性判决分析法和最大边界准则分析法,对图像的垂直和水平方向分别进行二维分析,使得手指静脉识别取得了最优效果。     

基于一维模型的椒盐噪声去除方法

提出了一种基于一维信号处理去除图像椒盐脉冲噪声的方法,该算法给出了4种二维信号转换为一维信号的模型,用线性处理代替块处理去除图像椒盐脉冲噪声。经过实验仿真并与其他滤波算法比较表明,该算法可以有效地去除图像中的椒盐脉冲噪声,尤其是在计算复杂度上表现了很好的性能,同时也降低了图像边界点处理的边界效应。     

物品自动分拣搬运装置的设计与实现

为实现智能化的物品自动分拣搬运装置,验证基于图像识别和二维导轨移动的搬运系统的可行性,设计了本套导轨式自动分拣搬运系统模型。本系统统基于Open CV图像处理函数库可以对场地内分散的多个有颜色和形状特征的物品图像信息进行采集和分析处理,实现了较为准确的识别与定位,并通过二维导轨和机械手完成物体的抓放和移动。     

非接触式触摸屏系统的设计

针对目前触摸屏必须接触式控制的缺陷,提出了一种基于图像处理技术的新型触摸屏系统。该系统以微软VX—6000USB2.0摄像头为图像传感器,由PC机采集图像序列,识别和跟踪定位激光光斑,并对用户的指点控制信息做出相应反应。阐述了该系统结构及定位原理,使用基于OpenCV（open source computer vision library）的图像处理算法辅助开发其软件系统。提出一种基于边界修复的图像二次校正法,通过对训练样本的测量发现,系统拥有很好的指点精度。实验结果表明,所设计触摸屏系统能够初步实现非接触式指点的要求,为大屏幕挂壁式非接触式触摸屏系统的研究提供了有效的思路。     

红外激光笔遥指虚拟触摸系统

为了在商务、会议、教学演示过程中使用激光笔实现除上下翻页之外的点击功能,设计一种红外激光笔遥指虚拟触摸系统.使用者手持红外激光笔对任意的显示屏进行远距离触摸指示和点击控制,由图像获取装置拍摄显示屏,获取包括红外激光笔发出的红外激光点在内的显示屏图像,再由图像处理模块处理显示屏图像识别出红外激光点及其在显示屏中的位置,根据红外激光点的时间长短和次数区分鼠标移动、鼠标单击,鼠标双击等操作类型,并控制计算机系统在显示屏对应位置上显示出表示光点的光标图形,完成相应操作,实现虚拟触摸功能.     

基于双目视觉的触摸技术研究

设计了一种基于双目视觉技术的触摸屏实现方法,采用两个普通摄像头作为传感器实时捕捉触摸物的存在及其动作,并利用计算机视觉技术实现对普通显示屏幕的虚拟触摸功能,使其具有单击、双击、拖动以及多点触摸等功能。     

二维心音图特征提取与识别方法的研究

针对心音的特征提取问题,将一维心音信号转换成二维心音图,采用图 像处理技术提取心音的图像特征。本文首先对一维心音信号进行小波降噪和幅值归一化,将 处理后的心音信号转换成具有统一性和可比性的二维心音图,并进行预处理;然后结合心音 生理意义和二维心音图的图像特征,对能表征二维心音图生理信息的图像特征进行分析研 究,重点研究二维心音图纵横坐标比和拐点序列码特征;最后,基于纵横坐标比、拐点序列 码、小波分解系数3 个特征,探讨利用欧氏距离和支持向量机（SVM）两种识别方法进行 二维心音图分类和身份识别的可行性。实验结果表明,3 种特征都可以实现二维心音图的分 类识别,其中拐点序列码识别率最高;这种基于图像处理的二维心音图分类和身份识别方法 具有明显的可行性和实用性,拥有广阔的应用前景。     

嵌入式双目图像采集系统设计

针对嵌入式系统的双目图像采集,给出了基于STM32硬件平台和嵌入式操作系统μC/OS-II软件平台的图像采集系统设计。并且采用应用AL422B视频缓存芯片、四线制电阻触摸屏和SD卡实现图像采集、显示、存储功能。实验结果表明,该系统具有较好的实时性,采集到的图像对于进行进一步图像处理有重要的实际意义。     

基于自动识别的自动打靶机器人系统

开发了一种基于图像识别的自动打靶机器人系统.该系统利用OV7670摄像头获取靶面图像,经过图像处理及靶面识别后得到射击成绩.本系统完成了对图像的采集 、识别 、判靶算法的研究,综合运用图像灰度化 、二值化 、阀值分割等图像预处理方法,采用局部特征识别的算法进行靶面检测,应用灰度特征识别光斑区域,以STM32F407单片机进行实时处理 、控制触摸屏显示环数.     

交互式虚拟内窥镜系统

计算机图形图象技术与虚拟现实技术应用于医学内窥镜系统,产生了虚拟内窥镜技术,为了将虚拟现实技术应用在医学图象处理方面,以方便医生进行虚拟手术与无创诊断,在综合利用各种计算机图形,图象技术的基础上,提出了完整的交互式虚拟内窥镜系统的框架,同时对系统结构和各种模型进行了分析和讨论,还针对系统的实时性和绘制结果的逼真性要求,提出了基于Object Cache和扩展的区域增长方法,并将其应用到医学图象处理当中,得到了较好的效果,该系统较好地解决了虚拟现实与可视化实时性和绘制精度两方面的要求,从而为医学图象可视化提供了有力的工具。     

基于Modbus TCP／IP协议的GE—PLC与触摸屏通信的应用

本文介绍了基于Modbus TCP／IP通信协议的GE—PLC与触摸屏G310C的数据通信应用实例及其主要设置。为PLC与触摸屏的远距离数据传输提供了一种简单而可靠的通信方式。     

基于VRML的虚拟交互系统触摸感知控制仿真研究

针对虚拟交互系统触摸感知控制过程中图像存在噪声干扰,导致触摸感知效果下降的问题,提出了基于VRML的虚拟交互系统触摸感知控制方法。将初始的三维立体空间图像转换为二维平面空间图像,将不间断的图像加以变换,得到离散型的数据,通过图像中不同像素点的平均值来取代该点的灰度值,得到无噪声数字图像。针对图像中任意像素点,对其边缘点进行检测,完成边缘图像细节信息识别获取。在上述基础上,对目标图像进行轮廓提取,采用改进后的归一化傅里叶描述子对经过去噪处理的图像进行三维识别,利用VRML重建识别结果,实现虚拟交互系统触摸感知。通过具体的仿真数据充分验证了所提方法的综合有效性。     

武器系统输出数据的视频采集与恢复

为了提取显示器的显示数据,提出一种自动提取视频中显示区域的方法,该方法利用多帧视频图像信息,根据录取的视频图像的特点,采用帧间差分方法,分割出显示区域.然后,针对由于摄像头和显示器刷新率不同带来的阴影问题,采用一种保持对比度的灰度变换方法,消除了阴影的影响,同时增强了视频信息,为后续的图像处理扫清了障碍.