基于激光笔的远程人机交互技术

当今投影仪已经广泛地应用于教学和会议之中,可是,传统的基于键盘和鼠标的人机交互仍然将演讲者限制在计算机设备旁边,从而给演讲者带来了不便．为解决此问题,提出了一种新的基于激光笔的远程人机交互系统．该系统只需要添加一个摄像机和视频采集卡就可以实现远程的人机交互,即在进行交互时,首先用一个摄像机实时拍摄投影屏,然后在得到的图中,检测激光点区域,并且跟踪识别它的轨迹,再将识别的结果作为用户输入,提供给计算机系统．与以往的类似系统相比,该系统的新颖之处有：在使用前即可训练出关于环境和激光点的特征,以用于增强系统的适应性;由于可通过融合多种信息(比如颜色、运动以及形状信息)来检测激光点,因而增强了系统的鲁棒性．实验结果表明,该系统具有较强的可用性(鲁棒性)和适应性．     

基于二维坐标映射法的消费情感分类方法

针对中文消费评论的情感分类问题,构建了一种基于语料库的二维坐标映射法的情感分类方法。根据中文语言特点,首先提出了基于语料库的搜索方法,使搜索更有针对性;其次,定义了提取表达情感的中文短语的规则;第三,构造了某领域的最佳种子词选取算法;最后,构造了二维坐标映射算法,通过计算评论句子的坐标值,将其映射到二维直角坐标系中,判断句子的语义倾向性。选取亚马逊网站某商家1200条与牛奶相关的评论(好、差评各600条)进行实验,首先根据最佳种子词选取算法选取“很好漏”作为最佳种子词,再根据二维坐标映射算法判断评论的情感极性,实验的平均F值达到了85%以上。实验结果表明该算法可以对消费评论进行情感分类。     

引入坐标映射原理的弹载SAR图像几何校正算法

针对弹载合成孔径雷达(SAR)在下压阶段采用频谱分析(SPECAN)算法时所得到的SAR图像存在几何失真的问题,提出一种基于坐标映射思想的高精度弹载SAR图像几何校正算法.首先根据弹载SAR下压阶段的三维几何关系建立点目标的回波模型;然后详细分析了适于下压阶段SPECAN算法的坐标映射原理,通过将SAR图像坐标系上的点逐一映射到空间地距坐标系中完成几何校正.仿真实验结果表明,文中算法是有效的,误差分析结果也表明该算法比其他算法精度高.     

三维虚拟空间移动物三维坐标的二视映射算法

在接受三维坐标输入装置的三维虚拟空间中 ,移动物在三维坐标输入装置的控制下在屏幕上移动、改变大小以实现虚拟空间。为满足真实性 ,提出了从移动物的三维坐标映射屏幕二视坐标的算法。     

基于单幅图片的相机完全标定

现有相机标定方法的标定过程比较繁琐,不利于标定相机的广泛使用。为此,从摄像机镜头畸变矫正着手,结合标定板信息及消失点约束,提出一种基于单张图片的相机标定方法。利用非线性迭代得到相机镜头的畸变系数,通过线性求解得出相机的内参,直接计算得到相机的外参,从而实现仅需拍摄单张标定板图片的相机完全标定。实验结果表明,该方法在标定板与视平面夹角小于45°的情况下均能成功标定,并且重投影误差小于0.3像素。     

逐像素偏移纹理坐标的视差映射改进方法

视差映射技术可以通过沿着视点方向平移纹理坐标来实现纹理图像的真实感绘制, 然而不正确的纹理坐标偏移量将导致纹理图像的滑动现象.根据视差映射技术原理, 通过定义纹理坐标值与高度值之间的映射函数得到偏移量与当前视点坐标的对应关系;利用GPU技术计算得到正确的纹理坐标偏移量, 使得在视点动态变换时纹理图像的绘制不会产生滑动现象.实验结果表明, 与传统视差映射方法及现有GPU技术校正纹理坐标偏移量方法相比, 在没有增加算法复杂度的前提下, 采用文中方法可改善纹理图像真实感绘制的效果.     

基于共线点的镜头畸变校正方法

为实现未知摄像机参数的镜头畸变校正,提出了一种先标定畸变中心、再标定畸变系数的方法。先在镜头的不同焦距处对靶标成两次像,利用相同靶标点在两幅图像中的相对位置关系求解畸变中心;再根据直线的透视投影不变性,通过变步长的最优化方法搜索畸变系数。模拟实验表明,在靶标点数为25,噪声水平为0.2像素时,畸变中心的平均误差为(0.2243,0.1636)像素,畸变系数误差为0.28%。真实图像实验表明,用该方法得到的畸变中心和畸变系数能够很好地校正图像。该方法不需要标定摄像机的内外部参数,也无需知道直线网格的世界坐标,简便易行。     

基于灭点的倾斜畸变车牌图像快速校正方法研究

由于相机与汽车牌照之间的方位关系导致了拍摄图像发生倾斜畸变,极大影响了车牌识别率。针对这一问题,利用畸变图像所蕴涵的灭点信息,提出了一种快速校正方法：首先对图像进行预处理,提取车牌的四条边框来产生灭点;然后根据灭点信息快速标定相机内参数并计算空间平面重建矩阵;最后进行空间坐标变换和灰度插值完成畸变图像的校正。实验表明,该方法对于倾斜畸变车牌有良好的校正效果,并有效提高了识别率。     

基于线结构光的三维坐标测量技术研究

传统的口腔修复体三维点云数据测量技术难以满足精度要求。为此,提出一种基于线结构光的三维坐标测量方法。在摄像机标定过程中,采用最小二乘法计算光平面方程,使用平移扫描和旋转扫描获取物体表面三维数据,以避免求解摄像机内外参数。实验结果表明,重建后的三维模型可以满足高精度近景三维测量的要求。     

大视场短焦距成像系统的快速校正

实际光学镜头所成的图像一般存在有几何变形,尤其是在大视场短焦距成像系统中,给图像的后续处理带来诸多问题.在以径向畸变为主的几何畸变模型基础上,提出了一种简单精确的图像校正方法.实验证明该方法是图像几何修正的有效方法,具有良好的工程应用价值.     

一种使用校正模板的非线性摄像机标定方法

基于图像点满足的特定直线方程以及相邻图像点之间距离相等的性质,对标定模板图像进行校正,并通过改进的张正友标定法,提出了一种新的使用校正模板的非线性摄像机标定方法。与现存的方法进行比较发现,该方法能够实现较高精度的摄像机标定,鲁棒性比较强,且能够大大地降低算法的复杂度。     

基于噪声检测的激光光斑图像去噪方法

基于受污染图像的噪声检测,提出了一种有效的椒盐噪声图像混合滤波算法。首先利用可自适应变化的矢量窗口检测噪声,并对检测到的噪声进行分类,然后采用所提出的伪加权中值滤波和伪加权均值滤波两种算法对图像进行混合滤波,最后加入背景阈值和孤立噪点修正量对滤波后的图像进行灰度修正。提出的方法对不同椒盐噪声强度下的激光光斑图像均体现出优异的滤波性能,去噪和边缘保持性能得到了较大提高,优于传统的中值滤波、均值滤波及其一些改进算法。     

限制失真的网格参数化方法

针对当前网格参数化效率较低、映射失真较严重的问题，提出一种限制失真的网格参数化方法。首先，预处理原始网格模型。输入原3D网格模型，采用Half-Edge数据结构来重新组织网格并切割网格模型产生相应的切缝；构建Tutte映射把3D网格映射到一个2D凸多边形域，即构建2D网格模型。然后，进行限制失真的网格参数化计算。将Tutte映射后的2D网格模型作为限制失真计算的初始数据，建立相对于原3D模型网格的失真度量函数；求得该度量函数的最小值点，即为映射后的网格坐标集合；将映射后的网格作为限制失真映射的输入网格，设定迭代终止条件，循环迭代直至迭代结束，得到收敛的最优网格坐标；在计算映射失真度时，针对等距映射失真采用Dirichlet能量函数度量，针对共形映射失真采用尽可能等距（MIPS）能量函数度量；在求解映射失真度量函数的最小值点时采用代理函数法结合组合牛顿法的最优解方法。最终，实现了该方法并开发了一个原型系统。在原型系统中，分别设计了限制等距失真和限制共形失真的网格参数化实验，对程序执行时间和失真能量下降情况进行了统计和对比，提供了相应的纹理映射效果展示。实验数据表明，所提出的方法执行效率高、映射失真能量下降快，最优值收敛质量稳定；纹理映射时纹理着色均匀、布局紧致、线条均匀，符合实际应用的标准。     

基于两步法的交互式纹理映射研究

两步纹理映射方法将映射过程分解为S映射与O映射两步进行.针对两步纹理映射方法研究中复杂物体表面纹理映射时出现的变形问题,采用B样条曲面代替简单的中间映射媒介,用它近似地包裹在三维物体的外表面,将纹理通过某种方式映射到曲面上实现参数化.基于两步映射方法提出了一种交互式纹理映射的算法.该算法允许用户交互选择贴图范围,通过控制B样条曲面实现对映射效果的调整.实验结果表明,该算法可显著提高纹理映射质量,纹理贴图效果良好.     

基于捷联惯导姿态的外测跟踪部位修正方法

为在外测数据处理中获取更高精度目标部位修正结果,解决已知目标几何尺寸难以精确修正的问题,提出采用捷联惯导系统姿态修正跟踪部位的方法.根据捷联惯导系统遥测四元数信息计算姿态旋转矩阵,利用外测处理中各个参照坐标系的相互关系,修正垂线偏差的影响,实现跟踪部位位置参数保精度修正.通过测试场景仿真计算,与常用速度矢量修正法进行比较、验证,结果表明姿态修正方法精确可行、结果正确,满足数据处理的精度要求和结果评定需要.     

一种基于MATLAB的摄象机标定方法的实现

使用MATLAB实现了一种简便的摄象机参数的标定方法。先由四个标定点的坐标计算出透视投影矩阵，从而计算出标定模板上其它节点的图象坐标，之后进行内部参数和外部参数的计算。此方法具有易于实施、速度较快、精度较高等特点，是一种简便实用的方法。     

基于激光视觉检测的焊缝自动跟踪系统研究

旨在提高焊缝跟踪精度和焊接质量,提出一种基于激光检测自动焊缝跟踪系统。该系统由激光视觉部件、控制器、步进电机和十字滑架组成。当系统工作时,由激光视觉部件检测焊缝的当前位置与目标位置之间的偏差,控制器基于该偏差确定纠偏量,步进电机驱动十字滑架以纠正焊枪横向与纵向位置偏差。搭建出系统物理样机,进行了焊缝跟踪试验。试验结果表明,基于激光视觉检测的焊缝跟踪误差可控制在0. 5 mm 之内,其在精密焊接领域具有较大应用前景。     

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。