基于图像绘制的非照相真实感场景绘制技术研究

本文对虚拟环境中非照相真实感场景绘制技术进行了分析，通过基于图像绘制解决了在柱面全景图场景绘制过程中未解决的交互性及帧与帧之间连贯性的要求。利用簇集图画和分片图画实现了纹理映射中图画尺寸控诉，同时对场景绘制中纹理内存管理提出了解决方案。     

基于立体视觉的机器人手眼无标定三维视觉跟踪

本文在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人立体视觉跟踪问题非线性视觉 映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器．仿真结果表明该算法能 完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现．     

FIR方法在维纳滤波器设计中的应用与仿真

基于最小均方误差准则,得到维纳-霍夫方程,并利用FIR(有限冲击响应)方法求解,进而得到维纳滤波器的传递函数。在MatLab环境下,基于一阶AR(自回归)模型生成原始信号,对维纳滤波器进行设计和仿真,并分析抽样点数、AR模型参数、信噪比和滤波器阶数对滤波效果的影响。仿真结果表明,增大抽样点数和信噪比以及减小AR模型参数,滤波效果增强;增大滤波器阶数,滤波效果先增强后减弱。     

基于小波变换和HVS特性的图像质量评价新方法

在分析人类视觉系统(HVS)对比度敏感特性特性的基础上,提出一种基于小波分析与人类视觉系统特性的图像质量评价算法(WSSIM)。此方法先将图像进行小波变换得到不同方向和不同频率的四个频带划分,分别在不同频带上比较失真图像与原图像结构相似度最后,结合HVS中CSF曲线带通特性,赋予四个频带比较结果相应视觉权重值得到归一化的图像质量评价指标WS-SIM。实验结果表明,WSSIM相对于传统方法图像结构相似度评价算法(MSSIM)及其改进算法(MGSSIM)更接近人类主观感受。     

增强现实系统软件平台的设计与实现

在对于一个增强现实系统的整体结构与各组成模块进行完整分析的基础之上,使用OpenCV、Coin3D和ARToolKit这3个软件开发包在Visual Studio 2003.net环境下开发了一个增强现实系统的软件平台.主要阐述了虚实环境的构建、三维注册、标志物检测、图像处理,视频融合等主要功能模块的实现原理与方法,最后给出了系统实际运行的效果.     

基于发布订阅结构的计算机视觉跟踪研究

文中报道了使用发布订阅中间件搭建的一个跟踪系统,通过单摄像头采集图像,经过分析处理,计算出运动物体的相对位置,同时控制摄像头转动,对运动物体进行实时追踪.整个系统主要包括4个方面,以发布/订阅为中心结构连接3个子系统、目标获取、目标跟踪、采集摄像头控制.文中为卡尔曼滤波定义了新的向量,预测目标运动趋势;根据物体的运动信息自行设计了摄像头控制程序.算法有充分的理论依据和实验验证.     

一种实用的平板高精度摄像机标定方法

在分析现有平板标定法所存在问题及完整摄像机模型的基础上,提出了一种实用的平板标定方法;首先,针对方格在进行亚像素角点提取时可能出现奇异点的问题对所有角点进行SVD分解;在未考虑畸变的情况下通过最小二乘法求取相机的初始内外参数;然后使用求取出来的初始内外参数及世界坐标求出理想图像坐标,根据畸变模型建立理想图像坐标和实际图像坐标之间的方程,解出畸变系数;最后采用LM算法作全局非线性优化,并根据反投影误差来控制角点校正及迭代运算,得到视觉系统更精确的内外参数;实验表明,该方法在对图像中心领域附近空间距离测量精度能到达0.0526mm,能满足高精度视觉测量及其它方面应用,迭代一次的情况下精度优于张正友方法。     

基于物联网视觉的大型拥堵车辆调度系统设计

针对道路拥堵车辆调度问题,设计了一种基于物联网视觉的大型拥堵车辆调度系统,分析了系统的总体结构,给出了系统的ZigBee协调器模块、车载传感器节点、图像采集处理模块以及无线传输模块的硬件结构,详细介绍了拥堵车辆调度算法流程,并给出了车辆调度最佳路径算法代码,实现了大型拥堵车辆的有效调度;实验结果说明,所设计系统可获取有效的交通车辆拥堵图像,实现交通拥堵的高效调度.     

基于视线跟踪的智能界面实现机制研究

针对传统用户界面难以满足普适计算发展的需求,提出一种基于视线跟踪的智能界面解决方案。首先,以视觉注意力选择机制为理论基础,对智能界面交互框架中用户、界面和系统三要素进行统一描述和说明;然后,以三要素的映射关系为研究依据,采用模糊聚类方法来计算用户对界面对象的注意程度值,并使用视觉注意分配策略来预测用户对界面对象的兴趣程度;最后,设计相关实验来验证智能界面实现机制的有效性。实验结果表明,智能界面预测用户决策意图的准确率高达85%,是一种能够主动标注用户兴趣目标的智能界面可选方案。     

基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统

运动目标的检测跟踪是视频理解技术和计算机视觉的研究热点,其在解决智能视频监控,人机交互,智能交通系统等领域有着广泛而重要的应用,基于此利用matlab平台构建出USB摄像头实时图像采集处理系,从视频流采集到处理综合利用了背景估测,图像分割,目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标,并成功地对其进行实时追踪。利用matlab的simulink模块编程实现提取视频流YcbCr输入系统进行运算处理,并改进了背景估测和目标检测算法,提高系统的实时性。最终利用多次试验,对室内和室外运动目标实现检测跟踪,验证了系统处理实际问题的可靠性能。