近景摄影测量系统中非编码点匹配算法研究

从同一场景的多幅图像中找出对应的非编码点,是实现近景摄影测量的必要前提。分析了同场景多幅图像中非编码点之间的几何约束,提出了以三视极线和图像拓扑结构为约束的离散图像点匹配算法。先将同时满足三视图三极线和图像拓扑结构约束的点作为确定的匹配点并赋予编码值;再利用已经编码的标记点,以对极几何和图像拓扑结构为约束对剩下的未匹配点进行匹配。将该方法应用于铁牛三维光学测量系统的特征点测量系统进行的实例验证表明,当拍摄像平面和物平面夹角较小时,匹配完全正确;而在一般的拍摄条件下,其正确匹配率约为97%。     

光照变化条件下结合图像纹理与改进census变换的鲁棒光流算法

针对传统光流算法只能对某种特定光照变化有效的问题,提出一种能改善不同光照变化条件下的光流鲁棒求解方法.所提出的方法利用改进census变换和图像纹理信息加权和构建光流模型中数据项.数据项中不同分量的权重根据两帧图像SIFT点对应灰度差动态选择,以满足不同亮度变化的图像,自适应地选择相应的数据项.改进census变换包含了变换窗口内完整的相对灰度大小信息;对两个不同的窗口,较传统census变换有更高的区分度.以Middlebury和KITTI数据库对所控算法进行测试,实验结果证实了所提出方法对不同仿真光照变化和野外真实光照环境下图像鲁棒光流求解的有效性.     

有线电视综合信息网在住宅小区智能化系统中的应用

建议设计人员在智能住宅小区有线电视用户分配网络设计中不要再采用分配——分支串联方式。而直接采用并联结线方式,以适应智能住宅小区未来双向通信的技术要求。     

用电信息采集系统高级应用构想

在用电信息采集系统实现远程抄表、费控的基础上,对用电情况实时查询、异常用电智能研判平台、有序用电管理、线损计算、电能质量监测与分析等高级应用方面进行了构想,充分利用采集平台,进一步提升电力企业的专业化、精细化管理水平.     

近景摄影测量中的光束法平差快速算法

由于近景摄影测量的摄影方式灵活多变,光束法平差中构成的法方程系数矩阵不具有带状结构,导致基于整体广义逆法的求解速度很慢。为解决这一问题,提出了一种新的光束法平差快速解法。该方法以"R-T"模式的共线方程为基础,首先构建摄像机参数的法方程式,以整体解算摄像机参数的改正数,然后再逐点解算三维点改正数。采用该方法避免了组建整体误差方程式和三维点法方程式,能在保证精度的前提下有效提高计算速度。仿真实验和真实图像实验均表明,本文算法具有较强的可行性和鲁棒性,特别适合拍摄角度多变的近景摄影测量系统。     

α-Fe_2O_3纳米管制备方法的研究进展

对α-Fe2O3纳米管制备方法的探究是当前光电材料研究方面的一个热点。在综述当前几种主要的α-Fe2O3纳米管制备方法的基础上,对比了AAO模板中几种不同的沉积技术对α-Fe2O3纳米管形貌的影响,并详细分析了电化学阳极氧化法制备α-Fe2O3纳米管过程中工艺参数对纳米管生长的影响,最后对α-Fe2O3纳米管阵列未来值得关注的研究方向进行了展望。     

基于投影矩阵的摄像机标定新方法

提出一种基于投影矩阵的摄像机标定新方法。该算法根据旋转矩阵的单位正交性结合Cholesky分解,由投影矩阵直接估算内参数矩阵;然后由旋转矩阵行列式约束排除误解,获得摄像机位置和方位矩阵,并以最小化反投影残差为代价函数对估计参数实现优化。该标定方法在针孔相机模型下进行,整个过程无需求解非线性方程,简单可靠。模拟数据和真实图像实验均证明了此算法的可行性与鲁棒性。通过误差分析得出结论,随着已知空间点数量的增加和拍摄距离的减小,标定精度能进一步得到提高。     

一种非定标图像高精度三维重建算法

由非定标图像重建三维场景有着广泛的应用。给出了一种非定标多视图像三维重建算法。该算法主要基于因子分解和光束法平差技术。首先用因子分解方法得到射影空间下相机投影矩阵和物点坐标,以旋转矩阵的正交性以及对偶绝对二次曲面秩为3为约束,将射影空间升级到欧式空间,最后用光束法平差进行优化。该方法可同时获得相机的内外参数、畸变系数和场景的三维坐标。仿真实验表明,在1000 mm×1000 mm×400mm的范围内,当像点检测误差在0-1pixel和0-2pixel内,所重建三维点的误差分别为0.1530 mm和0.6712 mm。在500 mm×500 m×200 mm下,真实实验重构三维点的误差在0.3 mm以内。所提出的算法稳定可靠,可对实际工程进行指导。     

结合空间显著性的融合单演二元模式面部情感分类

针对图像Gabor变换计算代价和存储空间开销较高的问题, 提出一种基于单演信号分析的人脸表情描述方法。该方法首先采用单演信号分析将人脸图像分解为单演幅度、相位和方向三个图像, 并将其划分为多个矩形块子区域; 然后在三幅图像的子区域上提取相应的由空间显著性加权的单演幅度、相位和方向二元模式特征直方图; 最后将结合了空间显著性的三个加权特征进行融合增强特征的可分辨性。在JAFFE人脸表情数据库上的实验结果表明, 该方法能有效提取人脸表情特征, 提高人脸表情的识别率。与基于Gabor的特征相比, 提出的方法具有更高的准确率和较低的特征维度。     

一种基于全部和局部平滑光流的分步人脸重建算法

提出一种基于全部和局部（combined local-global approach, CLG）平滑光流的分步人脸重构算法。首先利用原始CLG得到图像初始匹配值; 再以反投影残差、光流梯度、人脸光流范围进行约束, 找出初始匹配中不可信匹配区域; 最后对不可信图像区域提取纹理并再次计算光流值。实验表明, 该人脸重建算法的重建精度与鲁棒性比原始CLG算法高, 能够得到光顺的人脸三维数据。